Audi sta compiendo un altro passo verso una mobilità più sicura e intelligente. Per la prima volta, utilizza dati di mandria estremamente accurati con il servizio car-to-X per migliorare gli "avvisi di pericolo locale".
La nuova versione include fondamentalmente una nuova procedura che stima il coefficiente di attrito con lo slittamento del pneumatico e utilizza l'applicazione car-to-cloud. Questa tecnologia rileva le più piccole variazioni di aderenza sulla superficie stradale, carica i dati nel cloud per l'elaborazione e avvisa i conducenti in arrivo di cambiamenti di aderenza, ghiaccio o altre condizioni scivolose quasi in tempo reale.
Grazie alla tecnologia di comunicazione CAR-to-X utilizzata, i modelli prodotti da Audi dal 2017 si mettono in guardia a vicenda su problematiche come veicoli in panne, incidenti, ingorghi, formazione di ghiaccio sul manto stradale o visibilità limitata. Analizzando questi vari dati, il sistema rende pronto il "LHA-Local Distress Alerts", che copre molte misure come l'attivazione dell'ESC, sensori di pioggia e luce, tergicristalli, fari, chiamate di emergenza e trigger di airbag.
Per rendere questo avviso più rapido e accurato, Audi si prepara a fare il passo successivo migliorando il servizio con dati di allevamento ad alta precisione e ha collaborato con la società svedese NIRA Dynamics AB. Due società, questa applicazione, Car.Software Org. e lo ha adattato per migliorare le avvertenze di pericolo sviluppate da HERE Technologies.
Il sistema calcola il coefficiente di attrito tra il pneumatico che gira e la superficie stradale utilizzando segnali del telaio come velocità della ruota e valori di accelerazione. Efficace non solo in situazioni estreme in cui intervengono i sistemi di controllo del telaio, ma in condizioni di guida normali, il sistema consente di trasformare i dati del sensore in dati aperti mantenendo i dati del sensore acquisiti sia nell'auto stessa che trasmettendoli al cloud in NIRA Dynamics AB.
Questi dati raccolti da molte auto vengono quindi combinati con dati come informazioni meteorologiche attuali e storiche e quindi trasmessi dal cloud NIRA al fornitore di servizi HERE Technologies. Quando è integrato con la piattaforma di localizzazione HERE, l'intelligenza dei dati unificata crea la rete stradale come un preciso modello tridimensionale. I server HERE inviano informazioni di avviso alle auto che entrano o guidano in aree scarsamente condizionate. Pertanto, il conducente, che vede un avviso nell'Audi virtual cockpit o sullo schermo head up display opzionale, è abilitato a guidare di conseguenza.
Il numero di auto è un fattore di successo
Uno dei fattori più importanti per il successo del sistema è il numero di veicoli. Più auto trasmettono dati, meglio il sistema può apprendere, analizzare, creare mappe, informare o avvisare i conducenti a seconda della situazione. Ciò costituisce anche il principio fondamentale di swarm data (SD) e swarm intelligence (SI), un'area su cui Audi si è concentrata e ha acquisito importanti informazioni negli ultimi anni.
Nel 2021, si prevede che oltre 1,7 milioni di auto del Gruppo Volkswagen contribuiranno con i dati per questo miglior servizio di segnalazione dei pericoli in Europa, un vantaggio significativo, che supererà i 2022 milioni entro il 3. Il servizio è attualmente disponibile sui nuovi modelli di Audi, Volkswagen, SEAT, Škoda, Porsche, Bentley e Lamborghini.
La prima applicazione del cliente in cui i dati automobilistici vengono applicati all'analisi
Il progetto, la cui responsabilità principale è Car.Software della società del Gruppo Volkswagen, è stato progettato in modo tale che il maggior numero possibile di conducenti potessero beneficiare di questi vantaggi in termini di sicurezza, indipendentemente dal marchio del gruppo.
Insieme ai marchi del nostro gruppo e ai partner strategici, siamo stati in grado di sviluppare un servizio digitale in pochi mesi utilizzando le nostre competenze software ed economie di scala ". disse.
Offrirà molti vantaggi
Il sistema può portare molti vantaggi con esso. Utilizzando le mappe dei coefficienti di attrito esistenti basate sul pool di dati, i comuni, ad esempio, possono ottimizzare i loro servizi di rimozione della neve in tempo reale e ridurre l'impatto ambientale utilizzando meno sale stradale. D'altra parte, i sistemi di assistenza alla guida possono precondizionarsi e adattarsi con ancora maggiore precisione alla situazione stradale. Il sistema di navigazione può tenere conto delle condizioni stradali per fornire un calcolo più accurato dell'orario di arrivo previsto. I servizi di manutenzione degli pneumatici possono essere migliorati determinando il controllo dello spin, il livello di usura e il livello di prestazioni degli pneumatici.
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