La Society of Automotive Engineers ha definito tra i veicoli autonomi (AVs) quelli che possiedono il livello 4 di automazione definito dallo standard SAE International. Questo standard prevede che, in assenza del volante e dei pedali di acceleratore e freno, il guidatore non prenda il controllo del veicolo in determinati scenari di guida.
Per la tipologia di veicoli che offrono servizi di ride-sharing (on demand/car pooling) o ride-hailing l’azienda Ford ha fissato, secondo un recente comunicato, l’obiettivo di installare sui propri veicoli la guida completamente autonoma entro il 2021.
“Il prossimo decennio sarà caratterizzato dall’automazione delle automobili, e vedremo i veicoli a guida autonoma avere un impatto rilevante sulla società come 100 anni fa ebbe la catena di montaggio Ford”, ha detto Mark Fields, CEO e Presidente di Ford Motor Company.
Ford e Baidu (il colosso cinese) hanno deciso di collaborare con start up innovative portando avanti ricerche e analizzando le possibilità fornite da algoritmi avanzati, mappature 3D, sensori radar, video e LiDAR. Gli investimenti in queste piattaforme sono stati cospicui: si pensi che il finanziamento per la piattaforma Velodyne, azienda leader nel campo dei sensori per Light Detection e Ranging (LiDAR), è stato di ben 150 mila dollari.
Collaborazioni interessanti sono note con SAIPS, azienda leader nel campo della Computer Vision e Machine Learning, che ha sviluppato soluzioni algoritmiche per l’elaborazione di immagini e video, l’apprendimento profondo, l’elaborazione e la classificazione dei segnali per rafforzare le competenze nell’ambito dell’IA; Nirenberg Neuroscience LLC, società di Machine Vision che ha realizzato una piattaforma di visione artificiale per l’esecuzione di funzioni quali la navigazione, il riconoscimento di oggetti e quello facciale per fare due esempi; Civil Maps, che ha sperimentato un’innovativa tecnica di mappatura 3D, scalabile e più efficiente dei processi già esistenti.
Ford porta avanti anche il programma Ford Smart Mobility per la mobilità sostenibile, finalizzato a trasformare l’esperienza di guida mediante l’implementazione di tecnologie cloud e di connettività, l’elaborazione di big data e l’analisi degli scenari di mobilità, che in futuro saranno alla base dello sviluppo della guida autonoma.
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