• ITS114智能交通國際新聞精選(5.15~5.31)

    2019-06-04 09:17:16 來源: ITS114 評論:
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    1、Mapillary推出了全球首個針對街道圖像和地圖數據的需求驅動市場,運輸部門、政府機構、汽車制造商、測繪公司以及其他需要精準地圖的組織機構,都可以在其平臺上請求購買相關圖像和數據,而上傳圖像的用戶可獲得相應報酬。所有上傳的圖像都經過計算機視覺和人工智能技術,模糊了人臉和車牌等隱私信息。目前,有超過500億個街道物體,可從上傳到Mapillary平臺的5.4億張圖像中檢測到。

    2、美國國會出臺法規,強制車輛安裝提醒系統,以提醒駕駛員檢查后座,防止父母將孩子遺忘在后座,避免孩子被留在溫度很高的車內而造成死亡事故。且于當地時間5月23日,就此問題舉行了聽證會。

    3、5月15日,全球首輛無人駕駛貨運卡車T-Pod開始在瑞典的公共道路上運送貨物。該輛卡車沒有駕駛艙,可實現L4級別的自動駕駛功能,滿載時可重達26噸。與有人駕駛的柴油卡車相比,其貨運運營成本能減少約60%。

    4、5月17日,日本內閣通過《道路運輸車輛法》修正案,為實現自動駕駛實用化規定了安全標準。到2020年,日本力爭在高速公路上實現3級自動駕駛,在人口稀少地區等限定地區實現4級自動駕駛的實用化。目前,允許3級自動駕駛汽車在公路上行駛的《道路交通法》修正案正在日本國會推進審議。

    5、美國郵政局將嘗試用無人駕駛卡車運送貨物和信件,第一輪將使用TuSimple無人駕駛卡車進行為期兩周的試運行,該運輸過程將跨越美國三個州。另外,在測試階段,車輛將配備安全駕駛員與工程師,以便在有必要的時候進行干預。據悉,TuSimple使用攝像頭和圖像識別等技術,使自動駕駛卡車的定位精度可達3厘米,即使在惡劣的天氣條件下也能識別遠在1公里外的物體。

    6、韓國SK和首爾市政府合作開發實時高清地圖,將在1600輛公共汽車和100輛出租車上安裝支持5G的ADAS,收集124種不同類型的道路/交通信息,并通過5G網絡傳輸數據,支持高清地圖的實時更新。同時,安裝5G ADAS設備的車輛可支持車車通信(V2V)和車路通信(V2I),打造自動駕駛生態系統。

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    7、英國一IT公司推出了一個不同于優步、OLA等打車軟件的打車軟件Xooox,旨在連接英國所有出租車和迷你出租,為乘客提供一站式服務,不指派訂單,支持持證司機和乘客自由選擇,不受軟件算法的干擾,司機可以看到乘客的出行信息,并設定價格(英國出租車費率是可調整的?),平臺不收取傭金。編者按,感覺除了司機可設定價格、不收取傭金、不派單以外,就是一個去中心化的滴滴、優步。

    8、美國佐治亞州交通運輸部門發布了西北快速通道(NWC)的使用報告,該快速通道于2018年9月開放,全長47.8公里,采用動態定價系統,即在交通高峰期提高收費,在非高峰時段降低收費,使車輛行車速度比普通車道快30%,有效減少交通擁堵和空氣污染。鑒于此項目的成功,GDOT計劃投資110億美元用于全州交通基礎設施,其中包括再推出四個快速通道。

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    9、三菱電機和Here聯合開發了一套新的V2V設備,用于車道危險預警,系統能通過車輛傳感器來識別潛在的道路危險,進行車道級精確定位,并與其他車輛實時共享,當前方道路出現異常時,能讓駕駛員充分做好反應準備。這一系統已經在日本和美國南加州完成了兩次成功測試。

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    10、德國傳感器技術開發公司Sick推出了基于激光雷達的交通流檢測系統,該系統可捕獲車輛尺寸、車輛類型、行駛方向和車道分配等信息,并對多車道車輛進行高精度3D分析。將3個Sick傳感器安裝在龍門架上,可使測量范圍擴大到40米,有效收集重型卡車、客車、摩托車等所有車輛類型信息,適用于交通收費、車輛分類、重量檢測等途徑。此外,該款自由車流分析系統還可與其他交通管理監控系統集成,如自動車牌識別、光學字符識別等等。

    11、Swarco在德國和威爾士洪澇災害多發地區安裝了定制危險警告標志和智能洪水傳感器,一旦發生洪澇,該標志會發出警告同時提供轉移路線,保障駕駛員能安全撤離。另外,該警告標志使用特殊的震動條,能適應各種極端天氣,產生的震動聲音更能吸引駕駛員的注意致其減速,減少道路事故的發生。

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    12、美國肯塔基州路易斯維爾大都市區一家公交服務提供企業,日前發布了美國首個MaaS應用,該平臺能使客戶能夠無縫地計劃多種旅行模式的旅行,包括公司旗下所有公交車輛和路線,Uber,Lyft,Bird Scooters和LouVelo Bike Share。

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    13、奧地利格拉茨科技大學正在開發一種新型攝像監控系統,該系統可識別行人過馬路的意圖,并自動改變交通信號以適應他們,這是維也納市委托的一個項目的一部分。在維也納,有大約200個路口行人過街按鈕。當行人進入該區域時,定制設計的深度學習算法會分析他們的運動路徑,在一秒鐘內確定他們是否打算過馬路。然后,系統與城市現有的交通管理設備一起工作,根據當前的交通流量確定信號控制器能夠多快啟動“步行”燈。

    14、瑞典RFID應用制造商TagMaster以1600萬美元收購了美國交通運輸數據系統供應商Sensys Networks,此收購依靠融資和慣例成交條件,預計將在2019年第二季度完成。合并后,Sensys Networks的無線平臺將與TagMaster的交通檢測、收費、停車和鐵路系統集成,為智慧城市提供最佳的解決方案。

  • 關鍵字: 國際新聞精選
  •    責任編輯:劉艷
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