अपने स्वायत्त ड्राइविंग ग्राहकों की बदलती जरूरतों को पूरा करने के लिए मैपिंग उत्पाद लॉन्च करने का पैमाना – टेकक्रंच

स्वायत्त ड्राइविंग में उत्पन्न होने वाली विभिन्न चुनौतियों को हल करना एक अविश्वसनीय रूप से जटिल कार्य है, लेकिन यहां तक ​​​​कि आरंभ करने का प्रयास करने का मतलब यह सुनिश्चित करना है कि आपके पास गुणवत्ता डेटा है जो सटीक और अच्छी तरह से एनोटेट है। यहीं से स्केल आता है, इस बात की जल्दी पहचान हो जाने पर कि AV उद्योग को विशेष लिडार इमेजिंग सहित डेटा के विशाल स्वाथ के एनोटेशन की आवश्यकता होगी। अब, सह-संस्थापक और सीईओ एलेक्स वांग ने मुझसे कहा टीसी सत्र: गतिशीलता 2021 (अतिरिक्त क्रंच सदस्यता की आवश्यकता है) कि यह इस महीने के अंत में आने वाले नए उत्पाद के साथ मानचित्रण में आगे बढ़ रहा है।

“हमारी भूमिका लगातार विकसित हो रही है,” वांग ने कहा, यह अपने परिवहन उद्योग भागीदारों के साथ कैसे काम करता है, जिसमें टोयोटा सहित कई अन्य शामिल हैं। “आप जानते हैं, जैसा कि हम अपने ग्राहकों के साथ काम करते हैं, और हमने डेटा और एनोटेशन डेटा लेबलिंग के आसपास उनके लिए एक समस्या हल की है, आप जानते हैं, यह पता चला है कि वे अन्य समस्याओं के साथ हमारे पास आते हैं जिन्हें हम डेटा प्रबंधन के साथ-साथ हल करने में मदद कर सकते हैं; हमने उसके लिए न्यूक्लियस नामक एक उत्पाद लॉन्च किया। हमारे बहुत से ग्राहक मानचित्रण के बारे में बहुत सोच रहे हैं, और अधिक मजबूत मानचित्रों के साथ कैसे परिनियोजित किया जाए। इसलिए हम एक उत्पाद बना रहे हैं, मैं इस महीने के अंत में इसकी घोषणा करने जा रहा हूं, लेकिन हम अपने ग्राहकों के साथ उस समस्या का समाधान करने में मदद कर रहे हैं।”

मेरे उकसाने के बावजूद, वांग कोई विशिष्टता प्रदान नहीं करेगा, लेकिन उन्होंने मैपिंग की चुनौतियों के बारे में और अधिक विस्तार से जाना, और एवी सिस्टम के साथ उन लोगों को एकीकृत करने पर काम करने वाली कंपनियों के लिए उपलब्ध मौजूदा मानचित्रों में क्या कमी है, जिसमें अन्य सिग्नल शामिल हैं, जैसे सेंसर फ़्यूज़न और वाहन-से-बुनियादी ढांचे के घटक।

“मुझे लगता है कि समग्र स्थान के लिए एक बड़ा सवाल यह रहा है कि ऐतिहासिक रूप से, उद्योग ने मानचित्रण पर बहुत अधिक भरोसा किया है – हम बहुत उच्च-गुणवत्ता, उच्च-परिभाषा मानचित्रों पर बहुत अधिक निर्भर थे,” उन्होंने कहा। “दुनिया के बारे में मुश्किल बात यह है कि कभी-कभी ये नक्शे गलत होते हैं, और आप इससे कैसे निपटते हैं? […] आप मजबूती, या अपडेट की इस तरह की चुनौती से कैसे निपटते हैं। यहां तक ​​कि, यदि आप इसके बारे में सोचते हैं, तो Google मानचित्र, जो कि दुनिया में सबसे अच्छा मानचित्रण अवसंरचना है, एक बड़े अंतर से, आप जानते हैं कि वे इसके लिए पर्याप्त तेज़ी से अपडेट नहीं होते हैं। [human] ड्राइवर।”

वांग ने कहा कि चुनौती उस चुनौती से अलग नहीं है जिसे स्केल अपने अधिकांश अस्तित्व के लिए सक्रिय रूप से हल कर रहा है, जो कि डेटा फ्लाईव्हील है। ऑटोनॉमस ड्राइविंग के साथ, डेटा को जल्दी और सटीक रूप से एकत्र और एनोटेट करने में सक्षम होना अत्यंत महत्वपूर्ण है, जिसके परिणामस्वरूप भविष्य के डेटा का बेहतर संग्रह और एनोटेशन होता है, और सिस्टम अपने पर्यावरण के बारे में जो धारणा बना रहा है, उसके लिए अधिक विश्वसनीयता।

“यह पता लगाना कि वास्तविक समय की प्रकृति से कैसे निपटना है कि दुनिया कैसे बदलती है, वास्तव में एक बड़ा, एक बहुत बड़ा घटक है,” उन्होंने कहा। जबकि हमें अभी भी यह देखने के लिए इंतजार करना है कि वास्तव में स्केल ने क्या योजना बनाई है, यह मान लेना सुरक्षित है कि यह नक्शे में विश्वास पैदा करने और जो कुछ भी वे लॉन्च करते हैं उसमें एक प्रमुख घटक के रूप में सटीकता का मानचित्रण करते हैं।

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