211service.com
Er is geen Google Maps voor zelfrijdende auto's, dus deze startup bouwt eraan
MEGXIN LI Mengxin Li
Zelfrijdende auto's navigeren met behulp van zowel ingebouwde sensoren die obstakels detecteren als gedetailleerde 3D-kaarten van straten, borden en infrastructuur. Maar het bouwen en up-to-date houden van deze kaarten is een enorme onderneming. Mapper.ai , een in San Francisco gevestigde startup, wil het proces eenvoudiger maken met een service die continu bijgewerkte kaarten op aanvraag levert.
Met de service, die volgende week publiekelijk wordt gelanceerd, kunnen bedrijven elke plaats in de wereld selecteren die ze in kaart willen brengen, op voorwaarde dat deze openbare wegen heeft. Mapper huurt vervolgens lokale chauffeurs in om geografische gegevens te verzamelen, zet de gegevens om in 3D-kaarten en verkoopt de kaarten - en daaropvolgende updates - via een abonnementsservice.
Mapper werkt het afgelopen jaar met een kleine groep klanten aan kaarten voor autonoom of semi-autonoom rijden. Het bedrijf heeft momenteel kaarten van plaatsen in Azië, Europa en Noord-Amerika, en het uiteindelijke doel is om 's werelds grootste opslagplaats van actuele, machineleesbare kaarten van stadsstraten en snelwegen samen te stellen. Hoewel bedrijven op dit moment autonome voertuigen testen in slechts een paar steden, denkt Mapper CEO en medeoprichter Nikhil Naikal dat de proeven binnen de komende twee jaar zullen worden uitgebreid naar tientallen steden en duizenden kilometers zullen beslaan. Deze machinekaarten zijn nog niet op grote schaal gebouwd, zegt Naikal, die al meer dan tien jaar werkt aan sensoren voor autonome voertuigen en kaarten. We hebben een missie om ze over de hele wereld te creëren, sneller dan wie dan ook - en omdat we ze bezitten, kunnen we ze aan iedereen verkopen.
Mapper dankt zijn brede bereik en snelheid aan zijn netwerk van freelancers. De meeste chauffeurs rijden ook voor ritdeeldiensten zoals Uber of Lyft; ze leggen midden op de dag kaartgegevens vast, wanneer maar weinig mensen ritten aanvragen. (Mapper lokt ze door tarieven te betalen die oplopen tot $ 3 per mijl, driemaal de $ 1 per mijl die de gemiddelde Uber-chauffeur zou verdienen.)
De chauffeurs gebruiken hun eigen auto's en Mapper levert de kaartapparatuur, die ongeveer $ 350 kost om te bouwen. In plaats van dure, gepatenteerde hardware te ontwerpen, koopt de startup sensoren van de Chinese e-commercesite Alibaba en voegt zijn eigen software toe die alle gegevens samenvoegt. Eén apparaatmodel, dat zich om de achteruitkijkspiegel van een auto wikkelt, heeft vier camera's met machinevisie en sensoren die lineaire en hoekbewegingen meten. Een andere zit bovenop het dak van een auto en bestaat uit twee camera's met machinevisie, bewegingssensoren en een eenvoudige lidar. Chauffeurs gebruiken dat apparaat om dichte stadsstraten in kaart te brengen, omdat lidar goed is in het vastleggen van de geometrie van driedimensionale structuren. Het bedrijf beweert dat zijn aanpak details vastlegt die tot op vijf centimeter nauwkeurig zijn, wat vergelijkbaar is met andere technologieën.
Om een gebied in kaart te brengen, volgen chauffeurs eenvoudig stapsgewijze audio-aanwijzingen die Mapper doorstuurt via een mobiele app die is gesynchroniseerd met het kaartapparaat. Zodra de chauffeurs hun toegewezen taken hebben voltooid, uploaden ze de informatie naar Mapper's cloudopslagfaciliteit, waar deze automatisch wordt geconverteerd naar een zogenaamde puntenwolk, een 3D-weergave van de wereld. Een tweede team freelancers bekijkt de gegevens en maakt aantekeningen over rijstrookmarkeringen, verkeersborden en stoplichten. Mapper levert de voltooide kaarten aan klanten via wifi, meestal 24 uur nadat het de rijgegevens heeft ontvangen.
Mapper heeft twee apparaten ontworpen waarmee freelance chauffeurs hun omgeving in kaart kunnen brengen. Dit model wordt magnetisch aan het autodak bevestigd en bevat camera's met machinevisie, een versnellingsmeter, een gyroscoop en een goedkope lidar.
Dit gedistribueerde personeelsbestand en zelfbedieningsmodel stellen Mapper in staat zijn klanten zo vaak als dagelijks updates aan te bieden en te garanderen dat de kaarten 100% van een bepaald gebied bestrijken. Zodra we een chauffeur op de grond hebben, kunnen we die route zo vaak doen als klanten willen, zegt Neehar Garg, die de productontwikkeling van Mapper leidt. Updates worden steeds makkelijker, omdat we alleen tijd hoeven te besteden aan de dingen die in een omgeving zijn veranderd.
Een Mapper-klant, die niet met naam genoemd wil worden omdat hij voor een autofabrikant werkt die de kaarten in een geheim project gebruikt, zegt dat hij de startup heeft ingehuurd via grotere namen als HERE en TomTom. Als je een auto programmeert om een bocht te nemen, moet je weten waar je je bevindt op de kaart die je gebruikt [voor navigatie], niet waar je je in absolute zin in de wereld bevindt, zegt de klant. Met dit nieuwe type kaart krijg je die lokalisatie ingebakken, wat erg belangrijk is omdat GPS alleen niet stabiel of voorspelbaar genoeg is.
Andere startups in deze branche, zoals: DeepMap , maken ook gelokaliseerde kaarten, maar ze vragen hun klanten om de informatie voor hen te verzamelen. Omdat die bedrijven niet over hun eigen kaartgegevens beschikken, hebben ze de neiging om voor elke klant individuele kaarten van hetzelfde gebied te maken. Naikal zegt dat die aanpak niet zal schalen zodra autonome voertuigen van ontwikkeling naar productie en implementatie gaan. Het heeft geen zin om 20 keer een kaart van bijvoorbeeld Market Street in San Francisco te maken voor 20 verschillende klanten als je een enkele kaart aan meerdere klanten kunt verkopen en ervoor kunt zorgen dat deze altijd actueel is, zegt hij.
Hoewel zelfrijdende auto's hun belofte om het transport revolutionair te veranderen nog niet hebben waargemaakt, hoopt Naikal dat zijn cartografiecollectie de basis kan worden voor innovatie. Hij denkt er zelfs aan om kaarten aan individuele ontwikkelaars en technici te verstrekken, vergelijkbaar met de manier waarop ontwikkelaars van mobiele apps locatie-informatie van Google Maps gebruiken (hoewel hij niet heeft besloten of Mapper kosten in rekening brengt voor toegang). Tegenwoordig is het niet mogelijk voor vijf ontwikkelaars om rond te hangen in Starbucks en een oplossing voor autonoom voertuig te creëren, zegt Naikal. Maar het zou kunnen als we barrières wegnemen en mensen [machineleesbare] kaarten van elk gebied laten opvragen en krijgen.