211service.com
Crowdsourced-kaarten moeten auto's zonder bestuurder helpen om veiliger door onze steden te navigeren
Mapillary
Onze huidige wegenkaarten zijn niet zo goed om auto's zonder bestuurder te helpen zich te verplaatsen. Hoewel we in kaart hebben gebracht de meeste wegen , worden ze slechts om de paar jaar bijgewerkt. En deze kaarten registreren geen infrastructuur langs de weg, zoals verkeersborden, opritten en rijstrookmarkeringen. Zonder deze extra informatielaag zal het veel moeilijker zijn om zelfrijdende auto's veilig door onze steden te laten navigeren. Ook voor robotleveringen zullen uiteindelijk nauwkeurige details van wegdek, trottoirs en obstakels nodig zijn.
Een Zweedse startup genaamd Mapillary denkt het antwoord te hebben. Het is een open platform dat afbeeldingen van straten die mensen op hun smartphone hebben gemaakt, crowdsourcet: een soort Wikipedia-kaart. Het zegt dat het nu een van de grootste openbaar beschikbare databases van beelden op straatniveau ter wereld is.
Zelfrijdende auto's hebben het nieuwste zicht op de weg nodig, zegt CEO Jan Erik Solem. Ze vereisen een steeds hogere updatefrequentie voor kaarten, van driemaandelijks tot maandelijks, van wekelijks tot dagelijks. De enige schaalbare manier om dat te doen is met behulp van technologie.
Er zijn een aantal benaderingen voor het verzamelen van kaartgegevens, en er is: concurrentie tussen startups in het veld. Mapillary zegt dat het anders is omdat het crowdsourced is, in tegenstelling tot bijvoorbeeld Google's eigen Street View, dat om de paar jaar wordt bijgewerkt. Omdat iedereen kan bijdragen aan zijn platform, wordt het elke dag bijgewerkt.
Mapillary
Deze aanpak is vergelijkbaar met: OpenStraatkaart , die in 2004 werd gelanceerd en een gratis, bewerkbare kaart van de wereld biedt, maar geen van deze aanvullende gegevens langs de weg registreert.
Mapillary gebruikt computer vision-software om de crowdsourced-afbeeldingen te analyseren en objecten te identificeren. De database van 422 miljoen afbeeldingen beslaat 6,2 miljoen kilometer (3,9 miljoen mijl) van de wereld. En het groeit voortdurend: de software heeft zojuist 186 miljoen objecten, zoals elektriciteitspalen, banken en putdeksels, op de kaart gezet, vergrendeld op een specifieke locatie met coördinaten.
Zodra de afbeeldingen zijn geüpload, analyseert de software ze op objecten en identificeert ze. De kaarten worden dan voor iedereen beschikbaar gemaakt om online te zien . De service is gratis voor goede doelen en voor educatief of persoonlijk gebruik, maar commerciële klanten moeten een licentievergoeding betalen.
Mapillary wordt al in gebruik genomen. De stad Amsterdam, transportfunctionarissen in Vermont en Arizona en zelfs het land Litouwen gebruiken de kaarten van het bedrijf om hun begrip van hun straten te verbeteren.
Als je naar een object op straat kijkt, is iemand er verantwoordelijk voor. Het moet allemaal gecatalogiseerd en gecontroleerd worden, zegt Steven Hewett, die werkt voor de stad Clovis in New Mexico.
Mapillary
Clovis gebruikt Mapillary om ervoor te zorgen dat het zijn verplichtingen jegens de bewoners nakomt door opritten vrij te houden, borden up-to-date te houden en wegen vrij te houden van kuilen. De stad deed dit door een aannemer te betalen om rond te gaan en elke brievenbus, brandkraan en stopbord nauwgezet te loggen voor een paar dollar per stuk.
Het heeft nu vrijwel het hele proces geautomatiseerd met Mapillary. Zonder deze software zouden we rondlopen om alle gegevens met de hand te verzamelen, en ik kan niet eens raden hoe lang dat zou duren voor een stad van 23 vierkante mijl, zegt Hewett.
Gabriel Brostow, hoogleraar computerwetenschappen aan het University College London, is het ermee eens dat dit soort mapping geautomatiseerd moet worden om schaalbaar te zijn. Miljoenen vierkante kilometers in de wereld kunnen door mensen niet zo snel worden bijgewerkt als door algoritmen, zegt hij.
Op een dag zouden zelfrijdende auto's zowel consumenten als producenten van deze gegevens kunnen zijn en beelden op straatniveau vastleggen terwijl ze reizen (zowel gezichten als kentekenplaten worden automatisch vervaagd door de software van Mapillary). Hewett voorziet inderdaad een toekomst waarin genetwerkte voertuigen automatisch problemen zoals omgevallen bomen op de weg of verkeersongevallen kunnen identificeren en automatisch de relevante overheidsinstanties kunnen informeren.
De gegevens kunnen steden ook helpen hun straten beter te leren kennen, zodat ze het openbaar vervoer en de toegankelijkheid voor mensen met een handicap kunnen verbeteren, voegt Brostow eraan toe.
*Dit verhaal is gecorrigeerd om duidelijk te maken dat de afbeeldingen crowdsourced zijn, maar de onderliggende code is niet open source.