Технология автопилотирования быстро меняет наш способ передвижения, и вместо того, чтобы полагаться на людей-водителей, будущие машины будут полагаться на серию супер-сенсоров и сложных алгоритмов, чтобы воспринимать и понимать окружающую среду и принимать решения по вождению. В этой статье подробно описаны различные супер-сенсоры, необходимые для автопилотирования автомобиля, включая его принципы работы, прикладные сцены и его важность в системах автопилота.

Первая, сенсорная революция автопилота

Автопилотируемые автомобили должны чувствовать окружающую среду, включая дороги, автомобили, пешеходов, сигналы движения и т.д. Все это зависит от согласованной работы нескольких сенсоров, которые включают, но не ограничиваются лазерными радарами, радарами (Radar), камерами (Camera), ультразвуковыми сенсорами (Ultrasonic senсорs) и инерционными измерительными блоками (IMU).

Во-вторых, различные виды супер-сенсоров более подробно изучены

1 лазерный локатор

Принцип работы:

Лазерный локатор измеряет расстояние объекта, запуская лазерный луч CDCLVD110AVF, измеряя временной разность отражения. LiDAR может генерировать трёхмерные облака точек высокого разрешения, обеспечивая точную информацию об окружающей среде.

Прикладная сцена:

— моделирование окружающей среды: создание трехмерных моделей окружающей среды, распознавание дорог, препятствий и пешеходов.

— объекты обнаруживаются и классифицируются: идентифицируют и классифицируют различные типы объектов, такие как автомобили, пешеходы и дорожные знаки.

— карта высокой точности: используется для создания карт высокой точности, чтобы помочь системе автопилотирования определить точное местоположение.

Преимущества:

— с высоким разрешением, способным генерировать детальную трёхмерную карту окружающей среды.

— точное измерение расстояния, применимо к дальнему зонду.

Минус:

— цена выше, и она варьируется от тысячи до десятков тысяч долларов.

— более чувствительны к суровым погодным условиям, таким как туман, дождь.

2 радара

Принцип работы:

Радар испускает электромагнитные волны, измеряя время и изменения частоты, которые он отражает, чтобы вычислить расстояние и скорость объекта. Радары могут проникать в такие суровые погодные условия, как дым, дождь и снег, чтобы обеспечить надежную информацию о расстоянии и скорости.

Прикладная сцена:

— проверка и отслеживание автомобиля: проверка дальности и скорости передних автомобилей, поддержка адаптивного крейсерского управления (ACC).

— мониторинг слепых зон: обнаружение объектов в слепых зонах транспортных средств, предоставление помощи в области перехода.

— предупреждение о столкновении: обнаружение передних препятствий, обеспечивающее аварийное предупреждение о столкновении и аварийное торможение.

Преимущества:

— способность проникать в суровую погоду, обеспечивая устойчивое обнаружение.

— цена относительно низкая, для массового производства.

Минус:

— разрешение низкое и не может предоставить подробную экологическую информацию.

— возможности обнаружения неподвижных объектов ограничены.

Камера 3.

Принцип работы:

Камера предоставляет богатую информацию об окружающей среде, улавливая видимые световые изображения. С помощью алгоритма обработки изображений можно идентифицировать дорожные знаки, сигналы движения, пешеходов и транспортных средств.

Прикладная сцена:

— распознавание дорожных знаков: распознавание дорожных линий, дорожных знаков и светофоров.

— тестирование и классификация объектов: обнаружение и классификация различных объектов, таких как автомобили, пешеходы и животные.

— визуальная навигация: визуальная навигация по дорожным изображениям, управление вспомогательным транспортом.

Преимущества:

— низкая стоимость, высокое качество изображения, способное предоставить богатую экологическую информацию.

— могут распознавать сложные визуальные особенности, такие как слова и цвета.

Минус:

— чувствительна к условиям света, плохо работает ночью или при ярком свете.

— нужны сложные алгоритмы обработки изображений, с большим количеством потребляемых ресурсов.

Ультразвуковой датчик

Принцип работы:

Ультразвуковые сенсоры вычисляют расстояние объекта, запуская ультразвуковой сигнал, измеряя временной разницей в отражении. Ультразвуковые сенсоры применяются для обнаружения на коротких расстояниях и часто используются для вспомогательных систем парковки.

Прикладная сцена:

— вспомогательная парковка: проверка препятствий вокруг автомобиля, помощь при парковке.

— проверка на близкое расстояние: обнаружение объектов на коротком расстоянии вокруг автомобиля, оказывающих помощь при низкой скорости.

Преимущества:

— низкая стоимость, применима к коротким исследованиям.

— нечувствительна к свету окружающей среды и способна работать в любых условиях.

Минус:

— расстояние обнаружения ограничено, обычно в пределах нескольких метров.

— разрешение низкое и не может предоставить подробную экологическую информацию.

5. Инерционная измерительная единица (IMU)

Принцип работы:

Блок измерения инерции измеряет ускорение и угловую скорость автомобиля с помощью акселерометра и гироскопа. IMU может предоставить информацию о положении и движении автомобиля, навигацию и стабильный контроль вспомогательных автомобилей.

Прикладная сцена:

— оценка положения: информация о позициях, предоставляемых автомобилями, таких как угол тангажа, угол поворота и угол отклонения.

— проверка движения: проверка скорости и угловой скорости автомобиля, динамический контроль вспомогательных автомобилей.

— навигация и позиционирование: связываются с GPS, предоставляя информацию о навигации с высокой точностью.

Преимущества:

— передавать высокочастотные позы и информацию о движении, быстро реагировать.

— не подвержен влиянию внешней среды, способен работать в любых условиях.

Минус:

— нужно подключиться к другим сенсорам с ограниченной точностью при использовании.

— длительное использование может привести к накопленной погрешности, которая требует регулярной калибровки.

В-третьих, технология сращивания сенсоров

Для автоматического вождения автомобиля необходимо несколько сенсорных работ, чтобы он мог полностью воспринимать окружающую среду. Технология сенсорного синтеза интегрирует информацию о данных различных сенсоров, обеспечивая более полное и точное восприятие окружающей среды.

Необходима интеграция сенсоров

— повысить точность восприятия: различные сенсоры дополняют друг друга, предоставляя более точную информацию об окружающей среде. Например, LiDAR предоставляет облако трехмерных точек с высоким разрешении, камера предоставляет обогащённую информацию о изображениях, и оба компонента могут повысить точность распознавания объектов.

— увеличение надежности: мультисенсорная интеграция может увеличить избыточность системы, повысить надежность системы. Например, когда камеры не работают в условиях яркого света, они могут полагаться на радар и информацию об окружающей среде, предоставленную лидаром.

— расширять диапазон восприятия: различные сенсорные диапазоны различаются, и интеграция может расширить диапазон восприятия системы. Например, радары могут предоставлять дальние обнаружения, ультразвуковые сенсоры — ближние, и оба комбинирования могут охватывать более широкий диапазон обнаружения.

Способ сращивания сенсоров

— интеграция уровней данных: интегрировать оригинальные данные различных сенсоров и генерировать единую информацию восприятия окружающей среды. Например, объединить данные облака точек LiDAR с данными изображений с камер, чтобы создать трехмерную модель окружающей среды.

— интеграция характерных уровней: интегрирование характеристической информации, извлеченной различными сенсорами, чтобы повысить точность идентификации. Например, совместить характерные черты дорожной линии, распознаваемой камерой, с особенностями дорожной границы, обнаруженными лидаром, чтобы повысить точность распознавания дорожных линий.

— интеграция уровней принятия решений: интегрирование ощутимых результатов различных сенсоров для получения окончательной информации о принятии решений. Например, совмещать информацию о передних машинах, обнаруженных радаром, с информацией о сигналах движения, распознаваемыми камерами, и генерировать решения о движении автомобиля.

В-четвертых, перспектива будущего

По мере развития технологии автопилотирования производительность и технология интеграции датчиков будут увеличиваться, а будущие автопилоты будут иметь более высокую чувствительность и способность принимать решения. Вот несколько прогнозов на будущее:

Развитие сенсорной технологии

— лидар с более высоким разрешением: будущие сенсоры лидара будут иметь более высокое разрешение и более дальнее расстояние обнаружения, предоставляя более подробную информацию об окружающей среде.

— более умные камеры: будущие камеры объединят алгоритмы искусственного интеллекта для более эффективной обработки изображений и распознавания объектов.

— более дешевые радары: будущие радары будут иметь более высокую производительность и более низкие издержки, применимые к массовому производству.

2. Инновации в интеграции сенсоров

— интеграция глубокого обучения: использование алгоритмов глубокого обучения для глубокого слияния информации о различных датчиках, повышение точности и надежности восприятия окружающей среды.

— адаптивная интеграция: изучение алгоритмов с помощью машин, повышение гибкости и адаптивности системы в соответствии с изменениями окружающей среды и использованием динамической стратегии интеграции сенсоров с использованием динамических сцен.

— интеграция многоисточников информации: интегрирование в сеть транспортных средств (V2X), интегрирование информации между автомобилями и транспортными средствами и инфраструктурой, повышение комплексной способности системы восприятия.

вывод

Сенсорная революция авто-вождения зависит от согласованной работы ряда супер-сенсоров, включая лидар, радары, камеры, ультразвуковые сенсоры и IMU. С помощью технологии интегрирования сенсоров автоматическая система автопилота может полностью воспринимать окружающую среду и принимать безопасные и надежные решения по вождению. В будущем, по мере того как технологии сенсоров и технологии интеграции будут развиваться, автопилоты будут обладать более высокой способностью воспринимать и принимать решения, способствуя достижению разумных путешествий.

810-001489-001