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高德地图标注CarPlay全新升级支持语音输入 腾图通科技为您解读

编辑:图图 时间 : 2019-10-11 08:10 浏览量 : 51

高德地图标注CarPlay全新升级支持语音输入腾图通科技为您解读高德地图今天发布了v8.80新版本,对苹果车载系统CarPlay的支撑进行了全新晋级。在实时路况查询、智能逃避拥堵、电子监控播报与明星语音导航等功用的基础上,新版又一次性增加了多项功用,比如增加行前语音输入、周边地址引荐、导航中展现光柱图等,还调整了导航视角,继续优化驾车体会。苹果公司于9月18日正式向用户推送iOS12,至此新版CarPlay开始支撑第三方使用,随后9月27日,高德地图标注上线新版本,成为国内首个支撑CarPlay的第三方地图导航使用。

经过CarPlay系统,许多iPhone的使用与操作能够投射到车内的中控显现屏上,驾车用户无须手机支架,利用车载大屏幕就可享受到手机导航般丰富的功用体会,不仅驾驭愈加安全,还能够实时联网,查看实时路况和智能逃避拥堵。经过CarPlay,车载导航在线晋级也变得愈加便利,只需手机端高德地图标注App晋级后,用户无须更多操作就可体会到最新的驾车导航功用。高德地图标注新版CarPlay增加了不少用户呼声很高的功用点,比如语音输入。由于车载系统本身的限制,驾车人在中控大屏上用手指输入地址不够便利,而语音输入是最自然的方法。高德地图标注这次在CarPlay中就增加了行前语音输入功用,可帮助用户开释双手,驾驭更专心,削减安全隐患。高德地图标注v8.80版针对CarPlay的晋级主要包括:1,行前语音输入,开释双手,驾驭更安全;2,行前常用地址直接发起导航,一键回家、去公司等;3,行前周边地址引荐,查找附近停车场、加油站、美食、厕所等愈加快捷;4,导航中增加静音功用,自主设置,削减语音打扰;5,导航中增加光柱图,直观呈现全程实时路况;6,地图主图支撑黑夜模式,夜间驾车更护眼;7,导航中调整全体俯仰角,视角更适合驾车场景。跟着本次晋级,CarPlay中的地图导航功用愈加丰富,逐步拉近了与手机导航的体会差距。据介绍,跟着CarPlay系统的不断成长,高德地图标注也将继续更新,不断优化用户驾车导航体会。事实上,高德地图标注在地图导航领域已经积累了十余年,在国内拥有超过7000万活泼的POI方位点数据,覆盖超过820万公里的路途路程,供给全国360多个城市和所有高速公路的实时交通路况,并完成了分钟级更新。而且,高德地图标注还与150多个城市的交管部门达成合作,共同为用户带来更威望的交通大数据和出行调度。目前,不论是在手机端仍是在车机端,高德地图标注均已牢牢占有了商场领先地位。依据QuestMobile数据显现,今年10月1日,高德地图标注日活泼用户规模到达1.15亿,成为国内第一个DAU过亿的移动出行类APP。
MIT无人驾驶汽车没地图标注能导航腾图通科技为您解读麻省理工学院(MIT)开宣布一套新体系,答应无人驾驶轿车在没有地图标注的状况下进行导航。这项刚刚起步的技能可能被用来协助避免未来交通事故,比方最近触及Uber无人驾驶车辆的逝世事故。MIT开发新技能:无人驾驶轿车没有地图也能导航图:麻省理工学院部属实验室CSAIL为无人驾驶的丰田普锐斯装备了可在村庄路途上行进的新体系?

到目前为止,许多在实践路途上测验的无人驾驶轿车要么依赖高度具体的3D地图,要么体系答应车辆在路标清晰的城市或公路环境中导航。可是绝大多数的美国公路都还没有被精确地绘制成三D地图,或许无法可靠地供给共同的车道符号。因而,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研讨小组开发了一种办法,能够让无人驾驶轿车能够阅读和猜测当地的环境,而不是依赖于3D地图数据。这个结构被称为MapLite,它结合了全球定位体系(GPS),运用来自OpenStreetMap的最基本地形图,以及用于监测路途状况的激光雷达和IMU传感器。CSAIL研讨生泰迪·奥尔特(TeddyOrt)说:这种‘无地图’形式曾经没人尝试过,由于它一般很难具有具体地图那样的准确性和可靠性。像这样的体系能够在车载传感器上进行导航,这显示出无人驾驶轿车的潜力,它能够应对超出科技公司所绘制地图的路途状况。研讨人员起草了一份陈述用以描述这套体系,它将于本月晚些时候在澳大利亚布里斯班举行的世界机器人与自动化会议(ICRA)上提交。为了测验这套体系,研讨人员为无人驾驶的丰田普锐斯装备了激光雷达、传感器以及MapLite。这款普锐斯能够看到前方30米远的路况,成功地在马萨诸塞州多条未铺设公路的村庄路途上行进。研讨人员在陈述中称:这意味着,它能够使轿车以超越100公里的时速行进,并且假如该办法能够并行化,且在GPU上完成的话,轿车行进的速度可能会更快。奥尔特解说说,他们的体系也不同于其他无地图形式,后者运用机器学习来练习体系。它们运用来自一组路途的数据,然后对其形式进行测验,并应用到其他路途上。相反,MapLite尝试开发无人驾驶轿车可能遇到的状况的模型,然后告知它的行为,这与人类驾驶员在了解场景中驾驶的方法没有太大不同。奥尔特表明:终究,咱们期望能够问轿车更多问题,比方‘在这个十字路口有多少条路途正在合并?’经过运用建模技能,假如体系不作业或发作事故,咱们能够更好地了解原因。尽管像MapLite这样的体系能够为无人驾驶轿车的开展拓荒更多方向,但它间隔投入运用仍然任重道远。研讨人员称,他们的体系无法解说海拔高度的改变,所以现在无法敷衍山路。奥尔特称:我以为未来的无人驾驶轿车将永远在城市地区运用3D地图,而当咱们在村庄偏僻路途上行进时,这些车辆就需要像人类在生疏路途上行进一样,能够自己做出应对,咱们期望咱们的尽力朝着这个方向迈出了一大步。

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