Lamentablemente, la nueva corona ha ampliado la influencia del público en los viajes en autobús, tren o tranvía y ha aumentado su deseo de viajar en automóvil. Desde 2016, más de 52 países / regiones de todo el mundo han estado trabajando para reducir su huella de carbono para alentar a las personas a usar los sistemas de transporte público para lograr los objetivos del Acuerdo de París 2030. Sin embargo, desde la nueva corona desde el brote, los planes de transporte público en todo el mundo se han detenido, pero también se ha hecho para detener cualquier esfuerzo para reducir las emisiones de dióxido de carbono y los residuos plásticos , para obtener más información, todo en la cadena de ingeniería de vibraciones .
Otro efecto es la pérdida de la confianza del público y la imposibilidad de visitar el centro de nuestra ciudad para utilizar el dinero que tanto le costó ganar en artículos "no esenciales". Esta pérdida hizo que la Oficina Nacional de Estadísticas declarara que solo el 36% de los británicos estaban felices de visitar nuestras tiendas principales, y uno de cada cinco afirmó que nunca volvería a entrar en una tienda de ropa. Como resultado, la industria minorista en línea ha surgido, lo que ha ejercido una presión cada vez mayor sobre la cadena de suministro relacionada y la logística de entrega de última milla. Esto no solo requiere mucha mano de obra, las personas no tienen más remedio que trabajar cerca.
El brote de COVID- 19 ha puesto de relieve que todavía necesitamos muchos servicios manuales para mantener el funcionamiento normal de muchos servicios críticos. La automatización y el Internet de las cosas son las dos tecnologías más disruptivas en nuestro mundo digital, por eso, con esto en mente, mensajeros privados, autobuses, trenes, camiones y conductores de camiones están brindando servicios como la entrega de paquetes o carga general a nuestros hogares. Puerta.
Aunque es posible que nos hayamos encontrado con la peor situación posible, en el futuro previsible, todavía necesitamos mantener medidas de seguridad, como el distanciamiento social y el contacto personal limitado, para reducir la segunda ola de riesgos. Para que esto sea viable en la práctica y económicamente viable, se necesitan innovaciones revolucionarias para acelerar y acelerar el despliegue de aplicaciones y procesos autónomos. La entrega de última milla, la logística de la cadena de suministro y el transporte son competidores importantes en este sentido. Sin embargo, para los sistemas que dependen de la tecnología de cámara o LIDAR, todavía existen importantes peligros de seguridad, especialmente en condiciones de luz débil / insuficiente o en malas condiciones climáticas. Hasta que se resuelva este problema, la adopción generalizada de logística inteligente, transporte inteligente o sistemas de entrega inteligentes no es factible.
Para operar de manera segura y efectiva vehículos no tripulados y métodos automatizados de entrega de paquetes, estos sistemas deben ser capaces de detectar, localizar, identificar y clasificar todos los sujetos, objetos y obstáculos que encuentren de manera confiable y repetible. No solo eso, también deben poder capturar datos de alta fidelidad en cualquier entorno, en cualquier lugar, incluso cuando GNSS (GPS) o cobertura móvil no está disponible, para responder con el menor retraso y la mayor precisión.
¿Qué pasa si existe una forma rentable de mejorar la fidelidad de los datos capturados por las tecnologías existentes, de modo que los vehículos y servicios autónomos puedan lanzarse a gran escala? Dado que en muchos casos no se requieren operaciones manuales, se pueden reducir los riesgos para la salud asociados con el contacto personal.
Gracias a R4DAR y a proyectos pioneros liderados por un consorcio de startups de tecnología disruptiva, emprendedores y practicantes de ML, la posibilidad de esta solución se hará realidad. Para mantenerse al día con las cámaras, lidars, sensores de movimiento y otras tecnologías integradas existentes, el consorcio está desarrollando una tecnología de reconocimiento de bajo costo y bajo mantenimiento para mejorar la confiabilidad de todos los datos recopilados por automóviles autónomos u otras soluciones inteligentes. Sexo. El innovador sistema utiliza balizas y radares para identificar los siguientes objetos clave de interés mediante un simple intercambio de datos:
Quién está ahí
Dónde
Qué está haciendo
Como resultado, estos datos claros proporcionan la información clara necesaria para la toma de decisiones precisa e informada, mitigando así muchos de los riesgos asociados con las aplicaciones autónomas. Por ejemplo, los drones de reparto podrán navegar en un entorno urbano ocupado y entregar paquetes a otras direcciones sin trabajo manual. La misma tecnología puede instalarse en las señales de tráfico, integrarse a la perfección en los sistemas de carreteras inteligentes o utilizarse por ciclistas como dispositivos portátiles para mejorar la visibilidad de los usuarios vulnerables de la carretera.
A medida que la vida cotidiana vuelve gradualmente a una nueva normalidad, esta crisis no solo intensifica nuestra dependencia de los sistemas antiguos que requieren mucha mano de obra, sino que también proporciona un trampolín para acelerar el desarrollo de sistemas y aplicaciones autónomos. Esto eliminará el contacto cara a cara innecesario a corto o medio plazo y evitará que la nueva corona en el futuro detenga el cierre global en el caso de una gran ayuda. El único obstáculo es la precisión de los datos recopilados, porque las decisiones que se tomen como resultado solo se informarán tan alto como la fidelidad , y hay más información disponible en la Cadena Zhengong .