May Mobility는 특히 첫 번째/마지막 마일 시나리오에서 효율적인 도시 교통을 용이하게 하는 자율 셔틀을 운영합니다. 이 셔틀은 도시 환경에서 안전하게 항해하도록 설계되었으며, 정의된 경로를 통해 승객의 이동을 최적화합니다. 이 서비스는 접근성과 지속 가능성을 우선시하며, 전기 차량의 플릿을 활용하여 공공 장소, 캠퍼스 및 도시 지역의 교통 요구를 충족합니다.
May Mobility 핵심 기능
자율 셔틀 운영
경로 최적화
예약을 위한 승객 앱
내장된 안전 프로토콜
May Mobility 장단점
단점
공개된 오픈소스 코드 또는 프로젝트가 없습니다.
가격 정보가 온라인에 명확하게 상세히 나와 있지 않습니다.
직접 소비자 대상 앱의 존재가 제한적이며(모바일 앱 스토어 링크 없음).
자율주행 차량 배치는 규제 및 인프라 문제에 직면할 수 있습니다.
기술은 자율주행 차량에 집중되어 있으며 고유한 위험과 대중 수용 장벽이 있습니다.
장점
고급 실시간 강화학습 AI(MPDM)로 자율주행 차량이 지속적으로 학습하고 예기치 못한 상황을 안전하게 처리할 수 있습니다.
Waymo의 AI 시스템은 센서, 고급 알고리즘 및 기계 학습의 조합을 활용하여 자율 주행 차량을 구동합니다. 이 기술은 복잡한 도시 환경에서 장애물을 피하고 교통 법규를 준수하면서 자율적으로 탐색합니다. Waymo의 목표는 더 안전한 도로를 만들고 모든 사람에게 편리한 교통 옵션을 제공하는 것입니다. 이 플랫폼은 차량에서 실시간 데이터를 활용하여 주행 성능과 안전성을 지속적으로 개선합니다.
