โ ๐ Tokyo, Jepang โ Parkir Bawah Tanah (B1), Stasiun Hachioji / Honda FREED
Ini adalah video bukti dunia nyata dari teknologi pemetaan tanpa GPS GOTCAR. Difilmkan di struktur parkir bawah tanah di mana sinyal GPS sepenuhnya terhalang.
Hanya menggunakan data onboard kendaraan โ tanpa LiDAR, radar, atau kamera โ sistem memperkirakan lokasi waktu nyata dan menampilkannya sebagai titik merah di peta.
Sistem kami beroperasi hanya dengan biaya ~1% dari solusi presisi tinggi konvensional, sementara memberikan skalabilitas yang kuat dan kompatibilitas yang luas di berbagai platform kendaraan.
Posisi presisi konvensional itu mahal, memerlukan banyak perangkat keras, dan terkunci pada kendaraan tertentu.
GOTCAR telah merombak matematikanya.
Posisi yang akurat dengan biaya kurang dari 5%, bekerja di kendaraan yang diproduksi secara massal tanpa perangkat keras khusus. Setiap pengemudi dan pengendara sepeda adalah Guardian.
Sebagian besar aplikasi ingin data Anda. Sedikit yang memberikan imbalan.
GOTCAR membalikkan keadaan. Jadilah Guardian. Berkendara, berjalan, bersepeda, naik bus. Gerakan yang terverifikasi mendapatkan poin. Poin dapat dikonversi menjadi $GOTCAR.
Tanpa perangkat keras khusus. Tanpa tugas aneh. Hanya hidup, dibayar.
โข Input: Data mobilitas dunia nyata yang dikirim ke GOTCAR ๐ โข Mesin: Model G2E yang menggerakkan loop umpan balik AI ๐ค๐ โข Output: Nilai yang ditingkatkan untuk setiap peserta ๐
โข Input: Data mobilitas dunia nyata yang dikirim ke GOTCAR ๐ โข Mesin: Model G2E yang menggerakkan loop umpan balik AI ๐ค๐ โข Output: Nilai yang ditingkatkan untuk setiap peserta ๐
Layanan Analitik Mobilitas GOTCAR mengubah data pengguna yang teragregasi menjadi wawasan komprehensif untuk perencana kota, otoritas lalu lintas, dan produsen otomotif๐
Platform B2B GOTCAR memberikan panduan intelijen yang dapat ditindaklanjuti untuk pengembangan infrastruktur dan keputusan operasional๐
Penempatan presisi telah lama terkurung di balik sistem proprietary yang mahal. ๐๐
GOTCAR mendemokratisasikan teknologi ini dengan menerapkan AI pada data kendaraan standar ๐ค, memberikan intelijen penempatan yang andal yang meningkat seiring waktu seiring dengan meningkatnya partisipasi. ๐๐