フォードは、新たに設立された自律自動車セクターであるFordautonomousVehiclesに2023年までに40億ドルを投資し、今後3年間に自律型自動車を生産することを期待している。
米国で2番目に大きい自動車メーカーは、新しい部門には、自動運転システムの統合、自動車両調査、高度なエンジニアリングが含まれると語った。
これは、Waymo、Uber、Tesla、Googleの親会社のAlphabetが所有する他の企業の多くのモデルと競争し、収益性の高い市場に参入します。
フォードはマイアミとマイアミビーチの通りで自走車のビジネスモデルをテストするためにフロリダ州マイアミ - デイド郡との提携を最近発表した。
米国で2番目に大きい自動車メーカーは、新しい部門には、自動運転システムの統合、自動化された自動車研究、高度な技術が含まれると語った。
フォードは今年初めからマイアミを自家用車のテスト場として利用してきたが、自動牽引車を使用して販売時点情報管理を行っている。
小型のタッチ式ロッカーとアクセスコードにより、顧客は注文した食材を引き出すことができます。ロッカーはさまざまな種類の配送に合わせてサイズが異なります。オーディオプロンプトとライトディスプレイは、キャビネット。
自動車メーカーは、2021年までに完全自動運転送達サービスを展開すると述べた。
フォード・モーター・カンパニー（FordMotorCompany）社長兼最高経営責任者ハケット（JimHackett）はフォードが技術開発からビジネスモデルのイノベーションにして、ユーザーエクスペリエンスに、自己駆動のバリューチェーンにおける大きな進歩を遂げていると述べました。
彼は今、自律的な運転プラットフォームをチームに統合し、将来のビジネスのためにビジネスを位置づける適切な時期であると述べました。
デトロイトに本社を置く部門の副社長が率いるシャリフ•Malaca比（SherifMarakby）、フォードは（コルクタウン）公園コークの町に位置し、フォードのArgoAIの株式を保有している。ArgoAIの自動操縦システムはピッツバーグのフォードが開発されますパートナー。
フォードは$ 4十億の投資を発表しましたArgoAIで昨年投資し$ 10億含むことを特徴とする。新会社は、実権を握ってSherifMarakbyなり、彼は現在、同社のフォードモーターカンパニー副社長兼電化の副社長です。
フォードとBMWの両社は、2021年に自走車を導入する計画だ。
テスラ（テスラ）がネットワークを構築する自律走行車の話を聞いた、ユーバー（ユーバー）も、その自律走行車にもかかわらず、事故が女性の死亡につながる、アリゾナ州で発生したことを言ったが、それはまだR＆Dを主張します。
2016年に米国最大の自動車メーカー、ゼネラルモーターズ（GeneralMotorsCo。）、自律走行車のクルーズ（クルーズ）の子会社の買収。
ハケットは言った：「タブレット素晴らしい製品への車からのお客様のために進化のコンピューティングおよびIT機能を提供します。」
Hackett氏は、この技術を使用して、世界のあらゆる産業モデルと競合することのできる車のパーソナライゼーション、サプライチェーン設計、在庫削減の新しい世界を開くことができると述べました。
Hackettは次のように述べています。「私たちは、事業のあらゆる側面を研究してより健康的にし、取り組むすべての行動が顧客に役立ち、健康とパフォーマンスの目標を維持することを確実にしています。
自家用車はどのように見えるのですか？
自走車は通常、周囲の世界を識別するために通常の2次元カメラと深度検出ライダー（LiDAR）デバイスを使用します。
ライダー（光検出と測距）スキャン（Waymoではこの技術を使用しています）では、1つまたは複数のレーザーが障害物に当たったときに跳ね返る短いパルスを放出します。
これらのセンサーは、車の「目」のように、周りのエリアを常にスキャンします。
これらの装置が奥行き情報を提供するとき、それらの低解像度は、それらにリアルタイムで接続された通常のカメラの助けを借りずに離れた小さなオブジェクトを検出することを困難にする。
昨年11月、アップルは、歩行者とサイクリストの距離を検出するレーザーを使用したドライバーレスカーシステムの詳細を発表しました。
アップルの研究者は、ライダーデータだけで歩行者やサイクリストを見つけることができ、「非常に励ましい結果」を達成していると言います。
彼らはまた、ライダーを使って3次元物体だけを検出する他の方法を打ち負かすことができたと書いている。
他の自律型車両は、通常、カメラ、センサ、レーザの組み合わせに依存します。
一例は、およそ28台のカメラ、センサー、レーザーに依存しているボルボの自家用車です。
コンピュータ処理された情報ネットワークは、GPSと共に、環境内の移動物体および静止物体のリアルタイムマップを生成する。
車の周りの12個の超音波センサーは、車に近い物体を識別し、低速オートパイロットをサポートするために使用されます。
フロントガラス波レーダー上に配置され、カメラは、交通標識や道路曲率を読み取ることができ、そのような他の道路利用者等の道路上のオブジェクトを検出することができます。
フロントバンパーとリアバンパーの後ろにある4つのレーダーは、物体の位置を特定することもできます。
高速道路上で有用です距離、から接近する動きの速い車を検出するためのバンパーで二長距離レーダー。
オブジェクトを監視する車両に近いレーンマーク - リアバンパーのグリッドにリアビューミラー内の2つ、 - 4台のカメラ。
