Jaguar Land Rover phát triển màn hình cảm ứng chống COVID-19

Jaguar Land Rover phát triển màn hình cảm ứng chống COVID-19

Công nghệ đã được cấp bằng sáng chế giúp người lái nhằm giữ độ tập trung trên đường và giảm sự lây lan của vi khuẩn và vi rút trong cuộc chiến chống lại COVID-19.

Công nghệ màn hình cảm ứng không chạm được phát triển bởi Jaguar Land Rover và trường Đại học Cambridge sẽ giúp các tài xế giữ tập trung trên đường và giảm sự lây lan của vi rút và vi khuẩn trong thế giới chống lại COVID-19.

Công nghệ đã được cấp phép bằng sáng chế - “Dự đoán chạm”, sử dụng trí tuệ thông minh nhân tạo và cảm biến nhằm dự đoán mục tiêu dự định của người dùng trên màn hình cảm ứng – như điều hướng thông qua bản đồ vệ tinh, điều khiển nhiệt độ hay các thiết lập giải trí – mà không phải nhấn chạm.

Công nghệ màn hình cảm ứng không chạm được phát triển bởi Jaguar Land Rover giúp các tài xế giữ tập trung trên đường và giảm sự lây lan của vi rút
Công nghệ màn hình cảm ứng không chạm được phát triển bởi Jaguar Land Rover giúp các tài xế giữ tập trung trên đường và giảm sự lây lan của vi rút

Hệ thống tiên phong, được phát triển với các kĩ sư tại Đại học Cambridge, là một phần của tầm nhìn Không Khí Thải (Destination Zero) của Jaguar Land Rover – với khao khát tạo ra những chiếc xe an toàn, sạch và thân thiện hơn với môi trường.

Quảng cáo

Trong trạng thái bình thường mới, khi các lệnh cách ly trên toàn thế giới được dỡ bỏ, các yếu tố khác sẽ được quan tâm lớn hơn như sự an toàn, sạch sẽ, nơi không gian cá nhân và tính sạch sẽ sẽ quan trọng hơn. Các dòng xe Jaguar Land Rover được thiết kế để hỗ trợ gia tăng lợi ích, với sự cải tiến bao gồm điều khiển tình trạng lái xe, hệ thống chống ồn và hệ thống lọc khí cabin xe với khả năng lọc khí PM2.5 nhằm lọc bụi siêu mịn và các chất gây dị ứng.

công nghệ dự đoán chạm có thể giảm thời gian cần phải tương tác với màn hình cảm ứng
Công nghệ dự đoán chạm có thể giảm thời gian cần phải tương tác với màn hình cảm ứng

Công nghệ mới như dự đoán chạm là một bước tiến khác, khi chúng tôi hướng đến một bối cảnh di động rộng hơn, từ cách khách hàng kết nối với các dịch vụ di động, đến cơ sở hạ tầng cần thiết để cho phép các phương tiện tự động tích hợp đầy đủ trong các thành phố của chúng tôi, như Project Vector.

Các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm và trên đường phố đã chỉ ra rằng, công nghệ dự đoán chạm có thể giảm thời gian cần phải tương tác với màn hình cảm ứng của người lái lên đến 50%, cũng như giới hạn khả năng lây lan của vi khuẩn và vi rút.

Quảng cáo

Mặt đường không bằng phẳng hoặc gồ ghề có thể xảy ra rung lắc, khiến người lái có thể gặp khó khăn khi chọn lựa nút bấm hay sử dụng màn hình cảm ứng một cách chính xác. Điều đó cũng gây ảnh hưởng đến việc tập trung lái xe trên đường, tăng rủi ro gặp tai nạn.

Công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo nhằm xác định sớm các yêu cầu mà người dùng có ý định lựa chọn trên màn hình trong các tác vụ chỉ điểm, tăng tốc thời gian cần tương tác. Các theo dõi cử chỉ sử dụng các cảm biến dựa trên tầm nhìn hoặc tần số vô tuyến, điều mà ngày càng phổ biến trong các thiết bị điện tử tiêu dùng, nhằm kết hợp thông tin một cách tóm lược như: hồ sơ người dùng, giao diện thiết kế và điều kiện môi trường với dữ liệu có sẵn từ các cảm biến khác, chẳng hạn như thông qua một công cụ theo dõi ánh mắt, nhằm dự đoán ý định của người lái trong thời gian thực.

Công nghệ dự đoán chạm có thể giới hạn khả năng lây lan của vi khuẩn và vi rút
Công nghệ dự đoán chạm có thể giới hạn khả năng lây lan của vi khuẩn và vi rút

“Công nghệ này cũng đồng thời đáp ứng cho chúng tôi cơ hội để tạo ra những dòng xe an toàn hơn bằng việc giảm phân tâm tới lái xe và tăng thời gian tập trung lái xe. Đây cũng là một trong những phần chính trong chặng đường Không Khí Thải (Destination Zero)”, ông Lee Skrypchuk, Chuyên gia Kỹ thuật về Giao diện người dùng tại Jaguar Land Rover chia sẻ.

Quảng cáo

Giải pháp dựa trên phần mềm dành cho các tương tác không tiếp xúc, đã đạt được mức công nghệ sẵn sàng cao và có thể được tích hợp liền mạch vào màn hình cảm ứng cũng như màn hình tương tác hiện có, miễn là dữ liệu về cảm giác chính xác sẵn có để hỗ trợ thuật toán tự học của máy.

 

Tin khác