CLEVON 1 võimaldab juba praegu täisautonoomset tarnelahendust suletud territooriumitel.
Enne autonoomse juhtimissüsteemi rakendamist kasutame kaugjuhtimise tehnoloogiat andmete kogumiseks ja linnade eelkaardistamiseks. Seejärel on süsteem võimeline koostama optimaalseima teekonna meie salvestatud andmete ja avalike kaardirakenduste põhjal.
Kasutades sõiduki eelnevalt määratletud mudelit, omadusi, GNSSi ja IMU andureid, saame määrata sõiduki asukohta ja hinnata selle olekut.
Kasutades kaameraid, radareid ja närvivõrke, märkame ning tuvastame objekte sõidukit ümbritsevas keskkonnas.
Kogutud andmete, hetkeolukorra ja liiklusseaduse põhjal ennustab sõiduk ümbritsevate objektide liikumist. Võttes arvesse neid tegureid, koostab algoritm uue kokkupõrkeid vältiva ja liiklusreeglitega kooskõlas oleva plaani.
Eelnevalt koostatud plaani järgi arvutab algoritm vajaliku kiirenduse ja roolinurga ning annab juhtimiskäsu edasi aktuaatoritele.
Meie kaamerasüsteem tagab sõidukile 360° vaatevälja ning radar tuvastab selles vaateväljas olevate objektide kaugust ja kiirust. Sensorite koostöö tulemusena väldime potentsiaalseid kokkupõrkeid liikluses. Meie tarkvara on kohandatav erinevate radarite ja kaamerate seadistuste jaoks.
IMU tagab sõidukile katkematu andmevoo lineaarse kiirenduse ja pöördliikumise kohta. Tänu sellele suudab sõiduk ka asukoha määramisega hakkama saada kohtades, kus GNSS signaal on puudulik.
CLEVON 1 võimaldab juba praegu täisautonoomset tarnelahendust suletud territooriumitel.
Enne autonoomse juhtimissüsteemi rakendamist kasutame kaugjuhtimise tehnoloogiat andmete kogumiseks ja linnade eelkaardistamiseks. Seejärel on süsteem võimeline koostama optimaalseima teekonna meie salvestatud andmete ja avalike kaardirakenduste põhjal.
Kasutades sõiduki eelnevalt määratletud mudelit, omadusi, GNSSi ja IMU andureid, saame määrata sõiduki asukohta ja hinnata selle olekut.
Kasutades kaameraid, radareid ja närvivõrke, märkame ning tuvastame objekte sõidukit ümbritsevas keskkonnas.
Kogutud andmete, hetkeolukorra ja liiklusseaduse põhjal ennustab sõiduk ümbritsevate objektide liikumist. Võttes arvesse neid tegureid, koostab algoritm uue kokkupõrkeid vältiva ja liiklusreeglitega kooskõlas oleva plaani.
Eelnevalt koostatud plaani järgi arvutab algoritm vajaliku kiirenduse ja roolinurga ning annab juhtimiskäsu edasi aktuaatoritele.
Meie kaamerasüsteem tagab sõidukile 360° vaatevälja ning radar tuvastab selles vaateväljas olevate objektide kaugust ja kiirust. Sensorite koostöö tulemusena väldime potentsiaalseid kokkupõrkeid liikluses. Meie tarkvara on kohandatav erinevate radarite ja kaamerate seadistuste jaoks.
IMU tagab sõidukile katkematu andmevoo lineaarse kiirenduse ja pöördliikumise kohta. Tänu sellele suudab sõiduk ka asukoha määramisega hakkama saada kohtades, kus GNSS signaal on puudulik.
Meie lähenemine autonoomsele juhtimisele on järkjärguline ja metoodiline. Esmalt arendasime ja lihvisime oma kaugjuhtimise funktsionaalsust, et robotkullerid saaksid avalikel sõiduteedel teleoperaatori järelevalve all ohutult tegutseda. Seejärel, kasutades seda omandatud liikluskogemust, tõstame järk-järgult autonoomsuse taset ja suurendame sõidukite arvu, mida üks teleoperaator saab korraga hallata.
Meie sõidukid saavad kaardistatud alasid täisautonoomselt läbida teleoperaatori järelevalve all. Sõiduk peatub kokkupõrkeohu korral ja saadab juhile taotluse juhtimise ülevõtmiseks, kui tekib olukord, millega sõiduk ise hakkama ei saa.
Meie tajusüsteem on pidevas arengus ning koos tehnoloogia ja teaduse arenguga muutuvad meie süsteemid aja jooksul veelgi paremaks. Meie sõiduk tajub kõiki eelnevalt kaardistatud staatilisi objekte nagu sõiduteed, sõidurajad, hooned, valgusfoorid ja teemärgid ning dünaamilist keskkonda, nagu jalakäijad, sõidukid ja loomad.
Ei. Praegune sensorkomplekt katab enamiku meie vajadustest. Suure jõudlusega lidarid on kulukad ja tundlikud erinevate ilmastikutingimuste suhtes. Meie eesmärk on pakkuda ettevõtetele taskukohast tarnelahendust, seega hoiame tootmiskulud madalad, tagades samal ajal vajaliku ohutuse ja hoides sõidukid töökorras aastaringselt.
Meie lähenemine autonoomsele juhtimisele on järkjärguline ja metoodiline. Esmalt arendasime ja lihvisime oma kaugjuhtimise funktsionaalsust, et robotkullerid saaksid avalikel sõiduteedel teleoperaatori järelevalve all ohutult tegutseda. Seejärel, kasutades seda omandatud liikluskogemust, tõstame järk-järgult autonoomsuse taset ja suurendame sõidukite arvu, mida üks teleoperaator saab korraga hallata.
Meie sõidukid saavad kaardistatud alasid täisautonoomselt läbida teleoperaatori järelevalve all. Sõiduk peatub kokkupõrkeohu korral ja saadab juhile taotluse juhtimise ülevõtmiseks, kui tekib olukord, millega sõiduk ise hakkama ei saa.
Meie tajusüsteem on pidevas arengus ning koos tehnoloogia ja teaduse arenguga muutuvad meie süsteemid aja jooksul veelgi paremaks. Meie sõiduk tajub kõiki eelnevalt kaardistatud staatilisi objekte nagu sõiduteed, sõidurajad, hooned, valgusfoorid ja teemärgid ning dünaamilist keskkonda, nagu jalakäijad, sõidukid ja loomad.
Ei. Praegune sensorkomplekt katab enamiku meie vajadustest. Suure jõudlusega lidarid on kulukad ja tundlikud erinevate ilmastikutingimuste suhtes. Meie eesmärk on pakkuda ettevõtetele taskukohast tarnelahendust, seega hoiame tootmiskulud madalad, tagades samal ajal vajaliku ohutuse ja hoides sõidukid töökorras aastaringselt.
