Phương pháp mới cho xe tự lái điều hướng trong mưa hoặc tuyết

Công nghệ điều hướng trong xe tự lái có thể vận hành rất tốt trong điều kiện thời tiết bình thường. Nhưng trong điều kiện thời tiết có tuyết dày hoặc mưa to việc điều hướng trong xe tự lái thực sự rất khó, nó khiến cho những chiếc xe tự lái đi lệch hướng. Trong điều kiện đó nó khiến có các thiết bị cảm biến không còn được đáng tin cậy, bao gồm cả camera, radar laze, hoặc LiDAR có thể nhận diện các bông tuyết thành vật cản trên đường.

Mới đây Ford đã thử nghiệm những chiếc xe tự lái của mình trên tuyết ở Michigan vào hồi tháng 1. Họ cho biết các chiếc xe của họ giờ đây có thể “nhìn thấy” các hạt mưa và bông tuyết nhờ một thuật toán được phát triển với Đại học Michigan.

Các thức hoạt động: Ô tô tự lái của Ford thông qua các cảm biến LiDAR, phát ra các tia laze ngắn dọc theo hướng xe. Các phần của xe cùng các cụm laser để tạo ra một bản đồ 3D về môi trường có độ phân giải cao. Thuật toán mới cho phép chiếc xe phân tích những va trạm laser và phản hồi của chúng để tìm ra liệu chúng có đang trúng hạt mưa hay bông tuyết.

Khi laser đi qua mưa hoặc tuyết, một phần của nó sẽ đi vào giọt mưa hoặc tuyết, và phần còn lại có thể sẽ được chuyển hướng xuống mặt đất. Từ những phản hồi của laser khi chuyển hướng thông qua thuật toán sẽ tạo ra một bức vẽ về mặt đất.

Kết quả McBride lãnh đạo về công nghệ tự lái ở Ford cho hay các chiếc xe tự lái của họ có thể di chuyển trên đường trong điều kiện lượng mưa nhỏ ở vài mm. Bên cạnh đó họ cũng đưa ra cảnh báo với sự trợ giúp của các thiết bị cảm biến nên xe có thể lái với tốc độ cao hơn trong điều kiện khắc nghiệt có thể gây nguy hiểm cho các phương tiện khác trên đường.

Nguồn: Quartz

Dự án Robocodes tăng độ chi tiết của bản đồ nhờ ảnh vệ tinh

Các nhà nghiên cứu trong phòng thí nghiệm Kết nối của Facebook phối hợp với viện công nghệ Massachusetts (MIT) đang làm việc trong dự án Robocodes xác định địa chỉ đường từ ảnh vệ tinh thông qua học sâu và gán nhãn. Tầm quan trọng của dự án này là góp phần gia tăng độ chi tiết của một khu vực. Dựa trên đó, cả tất cả các nơi trên thế giới sẽ được kết nối với nhau trên bản đồ. Dự án  sử dụng một thuật toán thu thập thông tin từ ảnh vệ tinh kết hợp với kỹ thuật học sâu và gán nhãn. Ảnh vệ tinh được sử dụng để dự đoán sự tồn tại của các con đường. Các con đường được đặt tên theo khu vực và thứ tự, Phương pháp trong dự án Robocodes được đánh giá có độ chính xác cáo với cả các con đường không trải nhựa và các khu vực đô thị có cấu trúc phức tạp. Dự án cũng được nghiên cứu để giải quyết các vấn đề khi đang xem xét các con đường thực tế bị ngắt đoạn.

Mapping the unmapped

Mô hình thuật toán

Với các phương pháp trước đây, người ta xác định địa chỉ trên bản đồ bằng các dữ liệu địa lý như vĩ độ và kinh độ. Trong nhiều trường hợp,  có thể các khu dân cư nằm liền kề với nhiều con đường và nút giao thông, nên việc xác định thông tin là một thách thức lớn. Dự án Robocodes sử dụng kỹ thuật học sâu trên dữ liệu ảnh vệ tinh để giải quyết vấn đề này.

Mapping the unmapped

Kết quả: bên trái là ảnh vệ tinh với gán nhãn từ thực địa; bên phải là kết quả nhận dạng tự động (trắng là đúng, đỏ là sai)

Hiện tại, dự án này vẫn đang tiếp tục nghiên cứu và phát triển. Khi dự án thành công sẽ góp phần làm cho nhiều địa chỉ được xác định rõ ràng hơn trên bản đồ và nhờ vậy, kết nối mọi người một cách đơn giản hơn.

Nguồn: geospatialworld

New Zealand: Nông trại ứng dụng IoT vào sản xuất để giảm lượng tiêu thụ nước và năng lượng

Hệ thống SCADAfarm của công ty WaterForce, sử dụng công nghệ của hãng Schneider Electric, giúp nhà nông trong trại BlackHills Farm chăn nuôi gia súc, cừu và trồng rau, giám sát từ xa mực nước và điều kiện của cây trồng, để tưới nước đầy đủ, phù hợp mọi lúc.

Công ty công nghệ nông nghiệp  Waterforce (New Zealand) cung cấp hệ thống quản lý và tưới tiêu cho các trang trại ở New Zealand, sử dụng công nghệ cảm biến và phần mềm của hãng Schneider Electric, trên nền công nghệ Azure và Azure IoT của Microsoft. Theo hãng Schneider Electric, công nghệ này giúp công ty BlackHills Farm giảm 30% lượng nước tiêu thụ trong năm.

Hệ thống SCADAfarm bao gồm nền tảng phần mềm đám mây chịu trách nhiệm thu thập và quản lý dữ liệu từ các cảm biến không dây và các trạm khí tượng, nhằm giúp nông dân xem thông tin liên quan đến điều kiện sản xuất, từ đó điều chỉnh sử dụng nước một cách phù hợp. Kể từ khi đưa vào sử dụng trực tiếp, theo báo cáo của trang trại, hệ thống đã giúp giảm không chỉ tiêu thụ nước, mà còn giảm 50% chi phí năng lượng. Với công nghệ này, trang trại BlackHills Farm có thể xác định mức độ ẩm trong đất và không khí, nhu cầu nước để điều chỉnh hoạt động của máy tưới, bơm và vòi phun nước cho từng khu vực cây trồng.

Theo phương pháp truyền thống, nông dân ở New Zealand (và ở hầu hết các nước trên thế giới) đều dựa vào dự báo thời tiết và theo dõi điều kiện tự nhiên khi đưa ra quyết định tưới. Điều này thường dẫn đến có thể tưới quá nhiều (để yên tâm rằng khu nuôi trồng không bị quá khô). Làm vậy sẽ gây ra phí tốn kém. Không chỉ vì nước có giá đắt, nông dân ở nhiều nơi trên thế giới (kể cả New Zealand) còn phải đáp ứng các yêu cầu của chính quyền địa phương phải minh chứng sử dụng nước không lãng phí, không rò ri nước ra ngoài. Trang trại BlackHills Farm áp dụng phương pháp canh tác chính xác, sử dụng hệ thống SCADAfarm để phát hiện, đánh giá lượng nước cần thiết khi nào và ở đâu.

Trang trại BlackHills hơn 400 ha đất, khoảng 2.100 con gia súc và 800 con cừu. Trang trại trồng củ cải, cải xoăn, cỏ và cây ăn quả làm thức ăn cho gia súc. Để tưới nước cho cây trồng, trang trại sử dụng hệ thống tưới trung tâm gồm các thiết bị có chiều dài 700 mét, với các đường ống (được trang bị nhiều vòi phun nước) xoay quanh cây trồng để cung cấp nước tưới. Các van tưới có thể điều khiển từ xa.

Trang trại lắp thêm vào các trục hiện có các cảm biến lưu lượng nước của SCADAfarm đo dòng nước chảy qua và lắp đặt các bộ cảm biến trong đất, phát hiện mức độ ẩm. Cảm biến gửi dữ liệu đo được qua mạng di động Vodafone đến máy tính của trang trại. Sau đó, dữ liệu được đẩy lên máy chủ đám mây. Kết hợp với dữ liệu thời tiết từ các trạm khí tượng của hãng Schneider Electric. phần mềm SCADAfarms sẽ phân tích và cung cấp dữ liệu cho trang trại, Nhờ vậy, trang trại có thể điều chỉnh sử dụng máy bơm nước (từ sông gần đó tới bể chứa, từ bể chứa tới các ống tưới), tùy yêu cầu nước dự tính. Công nghệ này cho phép trang trại điều khiển bơm nước vào đường ống một cách chủ động, thông qua ứng dụng trên PC hoặc điện thoại di động. Điểm cần nhấn mạnh là thông tin thời tiết rất quan trọng. Trong trường hợp trời gió mạnh, cần phải điều chỉnh mở van, đảm bảo tưới lượng nước chính xác.


Trong tương lai, công nghệ này có thể đưa ra các phân tích, có thể  dùng được cho cả ngành nông nghiệp, ví dụ lượng nước cần để sản xuất một pound thịt bò, một gallon sữa. Giải pháp này không chỉ cho phép giảm lượng nước được sử dụng, mà còn tiết kiệm được công sức cho người nông dân, do không phải lái xe ra đồng để giám sát các điều kiện canh tác và kiểm tra mùa màng.

Hãng Schneider Electric hiện đang tìm kiếm các đối tác trên thế giới, nông dân, quan tâm thí điểm triển khai công nghệ quản lý nước và tưới tiêu chính xác trong nông nghiệp.

Nguồn: New Zealand Farm Cuts Water and Energy Consumption With IoT

XAircraft ra mắt máy bay không người lái chuyên dụng cho nông trường tại Nhật Bản

XAircraft ra mắt P20 UAV – một chiếc máy bay không người lái chuyên dụng cho nông trường – tại Nhật Bản, khu vực này đã được cơ giới hoá nông nghiệp từ lâu nhưng sự đổi mới tương đối chậm.

XAircraft, công ty Trung Quốc chuyên sản xuất máy bay không người lái trong nông nghiệp đã cho ra đời chiếc máy bay không người lái P20 (UAV) được thiết kế đặc biệt cho các nông trường – tại Nhật Bản. XAircraft chọn Nhật Bản là nơi đầu tiên để mở rộng ra nước ngoài bởi vì mặc dù nước này dẫn đầu trong việc sử dụng UAV để bảo vệ cây lương thực nhưng công nghệ UAV chỉ được cải thiện rất chậm. Đa số các thao tác vận hành vẫn yêu cầu rất nhiều thao tác bởi con người, độ tự động hóa còn kém.

XAircraft nhận thấy tiềm năng kinh doanh từ thị trường Nhật Bản khi mà nông dân ở đây rất quen thuộc với việc sử dụng các công nghệ tiên tiến. Gần ba phần tư khu vực sản xuất lúa ở Nhật Bản được cơ giới hoá trong khi hơn một phần ba các khu vực trồng lúa được phun thuốc trừ sâu bằng máy bay không người lái.

Ngoài ra, Nhật Bản đang phải vật lộn với một lực lượng lao động đang suy giảm do dân số đang già đi. XAircraft dự đoán sẽ có từ 3.000 đến 5.000 đơn đặt hàng UAV vào năm tới. Tuy nhiên, XAircraft phải hợp tác với một công ty Nhật Bản để cung cấp các dịch vụ hỗ trợ liên quan do tất cả thông tin bản đồ phải được thu thập bởi các công ty địa phương có thẩm quyền. Tại Trung Quốc đại lục, XAircraft cung cấp cả dịch vụ bán và cho thuê. Theo số liệu của XAircraft, việc sử dụng máy bay không người lái cho mục đích nông nghiệp ở Trung Quốc là dưới 1%.

Nguồn: XAircraft launches farm specific drone in Japan

Công ty khởi nghiệp Roofr của Canada đưa ra giải pháp giúp sửa chữa mái nhà thuận tiện hơn


Công ty công nghệ khởi nghiệp Roofr ở Ontario, Canada sử dụng ảnh vệ tinh trong việc phát hiện các sự thay đổi của bề mặt mái nhà. Điều này giúp đưa ra cơ sở để quyết định có thuê dịch vụ sửa chữa mái nhà hay không. Richard Nelson – Người sáng lập Roofr và Giám đốc điều hành cho biết: “Nhu cầu sửa chữa, thay mới mái nhà khi bị rò rỉ nước hoặc bị bong tróc là rất thường xuyên”.

Theo cách thông thường, mọi người sẽ sử dụng các dịch vụ của công ty Angie hoặc công ty Yelp và sẽ phải trả một khoản tri phí lớn. Trên thực tế, mọi người hầu như không biết những khoản tri phí đó được sử dụng cho việc sửa chữa và thay thế như thế nào.

Với việc sử dụng phần mềm của Roofr, người dùng chỉ cần nhập địa chỉ nơi ở của mình, xác minh lại hình dáng mái nhà của bạn. hệ thống sẽ sử dụng ảnh vệ tinh lấy từ Google Earth để xác định, tính toán và kiểm tra hỏng hóc trên bề mặt mái trong khoảng 26s. Trong vòng 24h tiếp theo, một nhân viên của công ty sẽ liên hệ để thống nhất việc sửa chữa và thay thế. Hệ thống sẽ chọn ra các nhà cung cấp vật liệu phù hợp nhất với việc sửa chữa hỏng hóc của mái nhà. Ngay cả khi muốn thay đổi kiến trúc của mái nhà, hoàn toàn có thể.

Sau khi hoàn thành các bước tính toán xử lý, hệ thống sẽ gửi thông báo chi tiết về giá cả và thông tin sửa chữa cho khách hàng. Việc thanh toán thực hiện khi công việc lắp đặt và sửa chữa mái nhà hoàn thành.

Mái nhà thế hệ mới có giá trị khoảng 6.000$ thường có độ bền khoảng 10 năm. Cho đến hiện tại, khoảng 200 hợp đồng được hoàn thành, với khoảng 10 hợp đồng sửa chữa trong mỗi tuần.

Nguồn: Canadian startup uses satellite imagery to disrupt roofing industry