Carmera要用物流车队绘制自动驾驶所需的3D地图

未来,自动驾驶在实现过程中的最大障碍,恐怕就是人类自己了。在公共交通中,相比于一切机械设备,唯独人类的行为最难预测,我们可能横穿马路、可能骑车逆行。当然,如果路段中出现封道、施工等情况,我们也少有会主动告知导航地图公司。这些“不确定性”,让自动驾驶在封闭路段中表现性能良好,但却至今无法全然应对城市道路空间的各种变化。

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诚然,自动驾驶汽车的机器人司机像每一个使用公共交通的人类出行者一样,需要甚至更加需要一个准确的向导指引前行,3D地图就是这种向导。正是意识到了这个痛点,这家名叫“Carmera”的公司才在3D地图领域蛰伏两年之久,终于面世。

雷锋网新智驾消息,近日,据外媒报道,一家名为“Carmera”、坐标美国纽约的创业公司首次接受了外界采访并公布业务进展,据悉,在这之前这家公司已隐秘运营了长达两年之久。

两年前,Carmera的联合创始人们就意识到保持持续更新的地图数据布局自动驾驶技术的公司的重要性。但是这个领域并不陌生,此前,互联网巨头、车企、Tier 1和许多创业公司在此布局,许多布局以多企业合作和数据共享的方式展开。不过Carmera认为,目前的解决方案都并不理想。

Cemera CEO兼联合创始人Ro Gupta分析了当前3D地图的市场形势,他说,目前的3D地图产品可划分为三种类型:

第一种,质量很高,但并不是面向商业化的产品,例如谷歌3D数据。

第二种,精度很高,但很贵,而且更新较慢,目前通常仅对车企售卖,例如TomTom、Here等GPS绘图公司。

第三种,质量不好,二维数据,但是免费,例如OpenStreet Map这类开源数据。

据雷锋网新智驾了解,Gupta在创办Carmera之前曾供职于Disqus,任商务发展部门负责人,正是基于对3D地图市场的理解,他与他的合伙人,Makerbot前CTO Justin Day看到了打磨一个更优秀产品的契机,即Gupta口中所描述的“质量高、更新频率高、价格合理且易用的3D地图产品”

一家名为“Carmera”的创业公司,要用物流车队绘制自动驾驶所需的3D地图

当地时间6月5日,一笔来自Matrix Partners等多家投资机构价值640万美元的融资,让Carmera终于从两年之久的保密状态中脱离出来。

同时,CEO Gupta首次公布了Carmera在解决3D地图数据采集和绘制问题上的独特解决方案:与物流车队合作进行数据收集。在具体的合作模式上,为了让物流车队携带传感器设备进行数据采集,作为交换,Carmera公司会提供给这些车辆以实时监控数据,以及在此基础上的安全和效能分析。这种服务还会被提供给Carmera的合作伙伴,一家名为MakeSpace的数据存储创业公司。

MakeSpace CEO Sam Rosen表示了对Carmera数据处理平台的认可,“Carmera的视觉监控技术开启了一种颠覆性的车辆主动安全方案,这种避免交通事故的方式在过去是并不容易实现的。”

据雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾了解,Carmera将它们的数据收集和处理方案称为“专包”——专业质量控制下的众包数据。目前,这种3D数据只覆盖了纽约一个城市。据此,Carmera正用自己的车辆补充车队规模,扩大数据收集。

但是,对于车队的安全监控其实并非Carmera的业务主线。他们真正想做的,是将这些众包得来的3D地图数据交付到任何需要使用这些数据的企业手中,布局自动驾驶技术的一众企业自然成了Carmera的主要客户群。

“虽然我们认可自动驾驶汽车的到来和它将对社会产生的重要影响,但我们并不认为促成自动驾驶实现的一些关键技术会全然掌握在车企受众,”Gupta如是说,他同时强调,“大型技术公司由于体量庞大,不会对潜在数据有过多掌控,也不会有太多时间对这些数据的深层价值进行挖掘。”

Matrix Partners的合作人,也是领投Carmera的投资人Hardi Meybaum表示,“Carmera团队已经建立了一种实用的方式来帮助自动驾驶车辆解决非常现实的城市交通问题。”

目前,Carmera的客户还包括了一些桥梁建筑公司,他们能依托Carmera的视觉测量技术对桥梁建设位置进行评估,这种工作过去都是由测绘人员完成的。而能够为桥梁建筑公司做量测,已经在一定程度上说明了Carmera的数据精度。

另据了解,Carmera的视频数据还可以用来做精准的城市交通人流量建模,这种数据成果可以供城市规划人员使用,同时也将惠及房产商、零售商等厂家,因为这些企业都会在花一大笔钱在选址和人流分析上下功夫。

目前,Carmera团队共13人,产品主要包括自动驾驶车辆使用的实时3D地图数据、可接入的“智慧选址”平台,以及对历史数据的3D重建和人流量分析等。


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2017-06-08
Carmera要用物流车队绘制自动驾驶所需的3D地图
未来,自动驾驶在实现过程中的最大障碍,恐怕就是人类自己了。在公共交通中,相比于一切机械设备,唯独人类的行为最难预测,我们可能横穿马路、可能骑车逆行。当然,如果路

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