Etikettarkiv: DeepMap

Kartor, Produktplaner

Nvidia planerar att köpa upp Deepmap

Förra veckan skrev vi att startuppföretaget Deepmap lanserat en ny karttjänst kallad RoadMemory. Nu kan vi rapportera att företaget kommer att köpas upp av Nvidia [1]. Uppköpet väntas bli färdigt under tredje kvartalet 2021.

Planen är att integrera Deepmaps teknik med Nvidias egna Drive-plattform som idag används av flera aktörer. Målet är att kunna erbjuda kartor med en hög grad av precision för självkörande bilar som hjälper dem lokalisera sig i världen ner på centimeter-nivå. Kartorna ska också uppdateras ofta så att de har den senaste informationen om vägarnas status.

Det framgår inte vad notan kommer att landa på.

Egen kommentar

Jag tror att det här är ett win-win affärsöverenskommelse. Deepmap får ett starkt företag bakom sig som har etablerade samarbeten i fordonsbranschen, och Nvidia får Deepmaps IP samt en grupp riktigt duktiga ingenjörer. 

Källor

[1] Shapiro, D., Nvidia. NVIDIA to Acquire DeepMap, Enhancing Mapping Solutions for the AV Industry. 2021-06-10 Länk

Kartor

Högupplösta kartor

Nästan alla aktörer som utvecklar automatiserad körning använder sig av högupplösta kartor. Här kommer två nyheter som handlar just om sådana kartor:

  • Startuppföretaget DeepMap har lanserat en ny karttjänst kallad RoadMemory [1]. Den baseras på massdata (crowdsourcing) som samlas in från fordonsensorer så som kameror, radar och lidar. Viktigt i detta är att den är sensoragnostisk vilket innebär att fordonstillverkare kan använda sensorer från olika tillverkare. Det är framförallt förarstödssystem som den nya karttjänsten riktar sig mot. DeepMap har kontor i Palo Alto och i Peking. 
  • Startuppföretaget Carmera har lanserat en ny funktion i sin befintliga kartjänst som fokuserar på att upptäcka ändringar i vägmiljön [2]. Den nya funktionen heter Inventory Map och håller befintliga konsument- och högupplösta kartor uppdaterade vad det gäller vägskyltar, trafiksignaler och vägmarkeringar. Sådan information läses av fordonssensorer. Initialt har funktionen satts i drift i San Francisco-området ihop med kartleverantören Ushr Inc. Där har man, enligt Carmera själva, under de första fyra veckorna av driften kommit fram till att ingen av ändringarna som Inventory Map upptäckt funnits i offentliga register från vägoperatörer. Detta trots att nästan hälften av dessa ändringar innebar en ändring av trafikregler. 

Egen kommentar

Många aktörer använder just kartor från vägoperatörer som referens (ground truth), och om dessa kartor är dåligt uppdaterade blir kartor så klart en utmaning, och rentav en begränsning för storskalig kommersialisering av autonoma fordon. På så sätt är kartfunktioner som den från Carmera intressanta. Dock undrar jag vad som krävs för att man ska våga förlita sig på en sådan funktion och använda den som referens?

Här kan ni läsa om ett annat relaterat ämne: deepfake geography.

Källor

[1] Deepmap. DeepMap Announces RoadMemory, a Highly-Scalable and Economical Mapping Service, Enabling Hands-Off Driving Everywhere. 2021-06-03 Länk

[2] Carmera. CARMERA Launches Inventory Map, Provides Live Look at Road Changes for Autonomous Driving and More. 2021-06-03 Länk

Kartor

Sydkorea utökar 3D-kartor

Sydkorea har bestämt sig för att utöka sina existerande digitala 3D-kartor med ytterligare 1 400 km som kommer vara till nytta för automatiserade fordon [1].

Sydkorea började skapa dessa kartor 2019 och har hittills kartlagd 6 000 km av motorvägar, och nu ska även vanliga vägar kartläggas vilket kommer pågå till 2022.

Kopplat till detta kan ni också passa på att läsa om DeepMaps nya verktyg DeepMap HDR (High-Definition Reference) här.

Källa

[1] Sae-Jin, P., Aju Daily. S. Korea to develop precision map of ordinary roads for autonomous vehicles. 2020-10-05 Länk

Kartor

Utveckling av HD-kartor för autonoma fordon

En ledande leverantör av HD-kartläggning och lokaliseringsteknik för autonoma fordon, DeepMap, har fått licensavtal med svenska Einride och San Francisco-baserade nya mobilitet plattformsleverantören Ridecell [1]. Båda företagen kommer att integrera DeepMaps programvara i sin flotta av autonoma fordon.

Hyundai kommer också att inleda ett samarbete med AI-startupen Netradyne för att utveckla HD-kartor för autonoma fordon [2]. Hyundais forskargrupp kommer att dra nytta av Netradyne’s crowd-sourceade deep vision-teknologi för utveckling av HD-kartorna.

Netradyne har uppgett att deras crowdsourceade deep vision-analyser för HD-kartgenerering är ett billigare alternativ jämfört med LIDAR-baserad kartläggning som används av andra företag.

Källor

[1] Hyundai partners with AI start-up to make HD maps for autonomous cars. ZDNet 2018-12-05 Länk

[2] DeepMap Announces New Customers in Europe and North America; Einride and Ridecell Select DeepMap’s HD Mapping Technology for Autonomous Vehicle Fleets. GlobeNewswire 2018-12-04 Länk

Konferenser

En dag i startup-världen

Världens största accelerator för startupföretag, Plug and Play, höll nyligen sin tredje finansieringsrunda (Batch 3) för företag inom mobilitetsprogrammet. Totalt var det 35 företag från olika världsdelar som drogs till Sunnyvale där de fick presentera sina idéer, många av vilka är kopplade till automatiserade fordon. Eftersom jag befinner mig i området passade jag på och deltog på eventet ihop med ca 100-150 andra nyfikna åskådare, mest representanter från industrin.

Varje företag fick ca 10 minuter på sig att presentera sin idé och övertyga publiken och investerarna att de är värda att satsa på. Publiken fick vara med och bestämma genom att ”betygsätta” varje företag på papper som sedan lämnades in till programmets kommitté som underlag för beslut om finansiering.

Det är okänt för mig vilka företag som fått finansiering, om ens några alls. Min bedömning är att vissa idéer hade tydlig potential, medan andra var något mindre övertygande. Det kan dock vara så att vissa företag var mer hemlighetsfulla än andra och att det var svårt för mig att förstå vad som är unikt med just deras idéer. Det återstår att se vilka av de som klarar den tuffa marknaden och konkurrensen – enligt TechCrunch har många startupföretag som från början verkade lovande, i alla fall baserat på hur mycket investering de hade fått, försvunnit under 2017.

Här nedan följer en lista med företag som deltog på eventet ihop med en kort beskrivning av deras idéer. Som ni märker är AI ett återkommande begrepp.

  • TuSimple – Utvecklar AI för platooning av lastbilar på motorvägar. De satsar på automationsnivå 4 och 5 (enligt SAE-skalan) och erbjuder en hel logistiklösning – från lastbilar till fleet management. Målet är att 2018 ha en flotta med 50 lastbilar utrustade med denna lösning.
  • DeepMap – Erbjuder en end-to-end lösning för framtagning av högupplösta kartor i realtid för automatiserade fordon.
  • Vayavision – Genererar en 3D-modell av fordonets omgivning med hjälp av en fusion av rådata från flera sensorer (kameror, lidar och radar). Detta till skillnad från många andra lösningar som gör fusion av behandlade sensordata.
  • XNOR.ai – Utvecklar AI-modeller baserade på Convolutional Neural Network som möjliggör objektdetektering i realtid med lite processorkraft och som kan köras exempelvis på en smarttelefon. Detta till skillnad av många andra AI-lösningar som kan köras endast på kraftfulla datorer.
  • NextNomy – Fokuserar på utveckling av säker och pålitlig mjukvaruarkitektur.
  • Mirada Technologies – Utvecklar en ny lidar som använder sig av mikrofluidteknologi för linsstyrning. Detta gör att lidarn blir okänslig för yttre påfrestningar och vibrationer.
  • X-Matik – Erbjuder en billig eftermarknadslösning som kan omvandla vilken bil som möjliggör automatiserad körning på automationsnivå 3. Lösningen inkluderar både hård- och mjukvara och kan installeras i vilken bil som helst.
  • Gatik.ai – utvecklar en flotta av automatiserade fordon (nivå 4) för transporter under den sista milen.
  • Artisense – Fokuserar på molnbaserade algoritmer för navigation och lokalisering av automatiserade fordon (och robotar).
  • DeepScale – Utvecklar intelligensen för automatiserade fordon med fokus på att optimera användning av processorkraft.
  • PlusAI – Utvecklar intelligensen för automatiserade fordon (nivå 4) med hjälp av djuplärandealgoritmer (deep learning).
  • Mycroft AI – Utvecklar en röststyrd personligassistent som en öppet alternativ till Alexa och Google Assistant.
  • Sentiance – Använder sig utav AI och djuplärandealgoritmer för att analysera data från mobiltelefoner och på det viset kontextualisera mänskligt beteende.
  • Trillium – Tar fram lösningar för att säkerställa hög datasäkerhet för uppkopplade och automatiserade fordon.
  • CARFIT – Utvecklar en lösning baserad på maskininlärning för prediktiv diagnostisering av fordon.
  • Impressivo – Utvecklar gränssnitt med fiberyta för igenkänning av beröringsgester. Det kan handla om exempelvis en ratt som känner av förarens händer eller om ett säte som mäter förarens fysiologiska data.
  • Widget – Erbjuder en plattform (Common Car) som möjliggör kommersialisering av fordonsdata till massmarknader för att förbättra fordonstillverkarnas lönsamhet och hållbarhet.
  • Olympus Sky Technology – Leverantör av säkerhetsnätverkshanteringsprotokoll. Företaget tillhandahåller ett kryptografiskt system för att eliminera certifikatutbyte, certifikatbehandling och utbyte av krypteringsnycklar inom och mellan uppkopplade fordon.
  • LightMetrics – Använder datorseende och maskininlärning för att analysera data om körbeteende som samlas in via en smartphone monterad på instrumentbrädan.
  • TacSense – Utvecklat en tryckbaserad sensor (Supercapative Iontronic Sensor – SCIS) som använder sig av joniska material för att upprätta ett jon-elektroniskt gränssnitt som reagerar på mekaniska stimuli.
  • SHEnetics – Utvecklat en röststyrd personligassistent som kontinuerligt lär sig om användaren och anpassar sig därefter för att förbättra användarupplevelsen.
  • Preteckt – Utvecklar prediktiv diagnostik för lastbilar med mål reducera reparationskostnader och minska tiden som lastbilen behöver spendera offroad.
  • CryptoMove – Skyddar data från hot genom dynamisk förflyttning, distribution, omkryptering och mutation av data.

Andra företag som deltog men som jag hade ingen möjlighet att lyssna på inkluderade VOLTU, BreezoMeter, TERBINE, Dagmy Motors, Kennwert, StreetLight Data, Shoof Technologies, Reality AI, Arcimoto, Connected Signals, what3words och Xapix. Många av dessa är har med elfordon och smarta städer att göra.