Sony и Yamaha совместно разрабатывают автономную развлекательную корзину

Sony объявила о партнерстве с Yamaha Motor для совместной разработки SC-1 Sociable Cart, автономного транспортного средства, обеспечивающего новый опыт мобильности. Sony и Yamaha Motor планируют запустить сервисы с использованием этой модели в Японии в 2019 финансовом году. Транспортное средство было разработано исключительно с целью предоставления новых возможностей мобильности, и оно не будет доступно для продажи.

SC-1 разработан, чтобы превратить то, что было простым средством передвижения, в совершенно новую возможность для развлечений. Sony и Yamaha Motor будут использовать его для новых развлечений на таких площадках, как поля для гольфа, парки развлечений и коммерческие объекты.

(Изображение: Sony / Yamaha Motor)

Sony разработала прототип концептуального транспортного средства в 2016 году и завершила прототип новой концептуальной тележки SC-1 в 2017 году. Затем в 2018 году Sony и Kanucha Bay Resort объединили свои усилия, чтобы использовать SC-1 для предоставления услуги езды под названием Moonlight. Круиз, где клиенты могли наслаждаться видео и аудио развлечениями от AR, спроектированными на фоне ночных сцен.

Недавно объявленная SC-1 Sociable Cart – это новая модель с увеличенной вместимостью пассажиров (с трех до пяти) и увеличенным временем работы, а также с более широким обзором спереди и сзади благодаря дополнительным датчикам изображения.

SC-1 оснащен датчиками изображения, способными видеть за пределами возможностей человека со всех сторон транспортного средства. Самодвижущийся транспортный автомобиль может ощущать окружающую среду, используя изображения, сфокусированные во всех направлениях. Кроме того, дисплей высокого разрешения, установленный внутри автомобиля вместе с датчиками, позволяет пассажирам видеть свое окружение ночью даже без каких-либо фар.

В дополнение к датчикам изображения, SC-1 также оснащен ультразвуковыми датчиками и двумерной системой LiDAR. Это позволяет накапливать данные о путешествиях в облаке для глубокого изучения, что, в свою очередь, поддерживает оптимизированное вождение. Это также позволяет использовать периферийные вычисления для обработки информации, получаемой от датчиков транспортного средства, для обеспечения более безопасного движения.