Jaguar Land Rover продемонстрировал тачскрин для автомобилей, который не требует физических нажатий

Jaguar Land Rover продемонстрировал тачскрин для автомобилей, который не требует физических нажатий

Jaguar Land Rover совместно с инженерами Кембриджского университета разработал специальный тачскрин для автомобилей, на который пользователю нет необходимости нажимать. Технология бесконтактного управления дисплеями разрабатывается на протяжении последних десяти лет минимум и существуют различные области для ее применения.

Британский автопроизводитель и ученые из Кембриджа предполагают, что «бесконтактный тачскрин» поможет уменьшить распространение различных бактерий на поверхностях. Особенно актуальным этот вопрос стал в свете пандемии COVID-19. Кроме того, отмечается, что такой тачскрин уменьшает время взаимодействия водителя с дисплеем мультимедийной системы на 50%, делая его более сосредоточенным на дороге. Если честно, я не сильно представляю за счет чего именно уменьшается время, ведь если в обычных условиях тебе нужно попасть по сенсорной кнопке, то с бесконтактным тачскрином необходимо задержать палец в воздухе напротив нужной кнопки. Мне кажется, что за рулем, особенно когда едешь по неровной дороге, такой вариант будет не сильно удобным.

Впрочем, технология «предсказывания нажатия», использующая машинное обучение, должна ускорять взаимодействие пользователя с экраном. Именно она и обеспечивает вышеупомянутое уменьшение время взаимодействия водителя с дисплеем. К тому же такие тачскрины необязательно использовать только в автомобилях. Они будут полезны в общественных местах, таких как банкоматы, вокзалы, кинотеатры, аэропорты, супермаркеты и т.д. Также «бесконтактные тачскрины» могут быть полезны для людей, у которых есть определенные проблемы с двигательным аппаратом, вызывающие тремор или внезапные подергивания рук, такие как болезнь Паркинсона или церебральный паралич.

Исследователи сообщают, что программное решение «бесконтактного тачскрина» может быть незаметно интегрировано в существующие дисплеи, при условии наличия правильных сенсорных данных для поддержки алгоритма машинного обучения.

Источники: Engadget, Cambridge University

Источник

Следующая новость
Предыдущая новость
Последние новости