Toyota uvedla, že vyvíjí technologii autonomních vozidel, která se učí z dat shromážděných levnými kamerami, spíše než z dražších jednotek lidar.
Společnost Woven Planet řekla agentuře Reuters, že je schopna používat levné kamery ke sběru dat a trénovat svůj samořídící systém, což je „průlom“, o kterém doufá, že pomůže snížit náklady a rozšíří používání technologie.
Společnost Woven Planet zjistila, že použití většiny dat z levných kamer bylo při zlepšování výkonu systému stejně efektivní jako samotná data ze snímačů.
„Potřebujeme hodně dat. A nestačí mít jen malé množství dat, která lze shromáždit z malé flotily velmi drahých autonomních vozidel,“ řekl v rozhovoru pro Reuters Michael Benisch, viceprezident inženýrství ve Woven Planet.
Benisch, bývalý inženýr v divizi samořízení Lyft, kterou Toyota koupila loni za 550 milionů dolarů, uvedl, že jako hlavní OEM bude mít Toyota přístup k „obrovskému souboru dat, ale s mnohem nižší přesností“. Vyvíjená technologie se snaží tuto kvantitativní výhodu využít.
Agentura Reuters uvedla, že kamery používané společností Woven Planet jsou o 90 % levnější než senzory, které používala dříve, a lze je snadno nainstalovat do vozových parků osobních automobilů.
Informace z kamer by byly použity k sestavení datové sady používané k trénování modelů strojového učení při detekci objektů, identifikaci, lokalizaci a predikci chování. Postupem času akumulace dat pomáhá zlepšovat algoritmy, na které se AV budou spoléhat.
Tato technologie je podobná té, kterou používá Tesla, která využívá data shromážděná z více než 1 milionu vozidel na silnici k vývoji své technologie automatizovaného řízení. Jiné společnosti, jako je Waymo, používají data z drahých senzorů, jako jsou lidary přidané do malého počtu vozidel.
Benisch řekl agentuře Reuters, že Toyota bude stále používat více senzorů, jako jsou lidary a radary pro autonomní vozidla, která mají být nasazena na silnici, protože se to v současnosti zdá být nejlepší a nejbezpečnější přístup.