Mündəricat[Gizlət][Göstər]
Motosikllər, avtomobillər, yük maşınları və dronlar da daxil olmaqla müxtəlif nəqliyyat vasitələrini idarə etmək, idarə etmək və idarə etmək üçün sensorlar və proqram təminatı avtonom nəqliyyat vasitələrində birləşdirilir.
Necə işlənib hazırlandığından və ya dizayn edildiyindən asılı olaraq, onlar sürücünün köməyinə ehtiyac duya və ya tələb etməyə bilər.
Tam avtonom avtomobillər insan sürücüləri olmadan təhlükəsiz işləyə bilər. Bəziləri, məsələn Google-un Waymo avtomobilin sükanı belə ola bilməzdi.
kimi qismən avtonom avtomobil Tesla, avtomobilə tam nəzarəti öz üzərinə götürə bilər, lakin sistemdə şübhə yaranarsa, kömək etmək üçün insan sürücüsünə ehtiyac ola bilər.
Bu avtomobillərə zolağa bələdçilik və əyləc yardımından tutmuş tam müstəqil, özünü idarə edən prototiplərə qədər müxtəlif dərəcələrdə özünü avtomatlaşdırma daxildir.
Sürücüsüz avtomobillərin məqsədi nəqliyyatı, emissiyaları və qəza nisbətlərini azaltmaqdır.
Bu mümkündür, çünki avtonom avtomobillər insanlardan daha çox yol hərəkəti qaydalarına riayət etməkdə mahirdir.
Rahat sürücülük üçün avtomobilin və ya yaxınlıqdakı hər hansı obyektin yeri, təyinat yerinə aparan ən qısa və təhlükəsiz yol və sürücülük sistemini idarə etmək qabiliyyəti kimi müəyyən məlumatlar lazımdır.
Lazımi işləri nə vaxt və necə yerinə yetirəcəyini başa düşmək çox vacibdir.
Bu məqalə çoxlu zəminləri əhatə edəcək, o cümlədən sistem memarlığı avtonom avtomobillər, tələb olunan komponentlər və vehicular ad hoc şəbəkələri (VANETs) üçün.
Avtonom Avtomobil üçün lazımi komponentlər
Müasir avtonom avtomobillərdə kameralar, GPS, ətalət ölçmə vahidləri (IMU), sonar, lazer işıqlandırmanın aşkarlanması və diapazonu (lidar), radio aşkarlama və diapazon (radar), səs naviqasiyası və diapazon (sonar) daxil olmaqla müxtəlif sensorlar istifadə olunur. 3D xəritələr.
Bu sensorlar və texnologiyalar birlikdə sükanı, sürətlənməni və əyləci idarə etmək üçün məlumatları real vaxt rejimində təhlil edir.
Radar sensorları ətrafdakı avtomobillərin harada olduğunu izləməyə kömək edir. Dayanacaq zamanı nəqliyyat vasitələrinə ultrasəs sensorlar yardım edilir.
Lidar kimi tanınan texnologiya hər iki sensor növündən istifadə etməklə yaradılmışdır. Avtomobilin ətrafındakı mühitdən işıq impulslarını əks etdirərək, lidar sensorları yolların kənarlarını aşkar edə və zolaq işarələrini müəyyən edə bilər.
Bunlar həmçinin digər nəqliyyat vasitələri, piyadalar və velosipedlər kimi bitişik maneələr barədə sürücüləri xəbərdar edir.
Avtomobilin ətrafındakı hər şeyin ölçüsü və məsafəsi lidar texnologiyası vasitəsilə ölçülür ki, bu da avtomobilin ətrafına baxmaq və istənilən riskləri müəyyən etmək imkanı verən 3D xəritə yaradır.
Günün vaxtından asılı olmayaraq, işıqlı və ya tutqun olmasından asılı olmayaraq, müxtəlif növ mühit işığında məlumatı qeyd etmək üçün əla iş görür.
Avtomobil ətrafı aşkar etmək və yerini müəyyən etmək üçün lidar və kameralarla birlikdə kameralar, radar və GPS antenalarından istifadə edir.
Kameralar piyadaları, velosipedçiləri, avtomobilləri və digər maneələri yoxlayır, eyni zamanda yol siqnallarını aşkarlayır, yol nişanlarını və nişanlarını oxuyur və digər nəqliyyat vasitələrini izləyir.
Bununla belə, qaranlıq və ya kölgəli yerlərdə çətin anlar yaşaya bilərdilər. Avtonom bir avtomobil lidar, radar, kameralar, GPS antenaları və ultrasəs sensorlarının qarışığından istifadə edərək, qarşısındakı yolu rəqəmsal olaraq xəritəsini çıxararaq hara getdiyini görə bilir.
Yüksək səviyyəli Sistem arxitekturası
Əsas sensorlar, aktuatorlar, aparat və proqram təminatı arxitekturada verilmişdir ki, bu da AV-lərdə bütün rabitə mexanizmini və ya protokolunu nümayiş etdirir.
Qavrayış
Bu mərhələ ətraf mühitə münasibətdə AV-nin yerini müəyyən etmək və müxtəlif sensorlardan istifadə etməklə AV ətrafında ətraf mühiti hiss etməkdən ibarətdir.
AV bu addımda RADAR, LIDAR, kamera, real vaxt kinetik (RTK) və digər sensorlardan istifadə edir. Tanınma modulları bu sensorlardan məlumatları alır və ötürüldükdən sonra emal edir.
Ümumiyyətlə, AV idarəetmə sistemi, LDWS, TSR, naməlum maneələrin tanınması (UOR), avtomobilin yerləşdirilməsi və lokallaşdırılması (VPL) modulundan və s.
Birləşdirilmiş məlumatlar işləndikdən sonra qərar qəbul etmə və planlaşdırma mərhələsinə verilir.
Qərar və Planlaşdırma
Qavrayış prosesi zamanı alınan məlumatlardan istifadə edərək, AV-nin hərəkətləri və davranışları bu mərhələdə qərarlaşdırılır, planlanır və idarə olunur.
Beynin təmsil edəcəyi bu mərhələ, yolun planlaşdırılması, hərəkətlərin proqnozlaşdırılması, maneələrdən qaçma və s. kimi şeylər üzrə seçimlərin edildiyi yerdir.
Seçim indiki və tarixən əlçatan olan məlumata əsaslanır, o cümlədən real vaxt xəritə məlumatları, trafikin xüsusiyyətləri, tendensiyalar, istifadəçi məlumatı və s.
Sonradan istifadə üçün səhvləri və məlumatları izləyən bir məlumat jurnalı modulu ola bilər.
Nəzarət
İdarəetmə modulu qərar və planlaşdırma modulundan məlumat aldıqdan sonra AV-nin fiziki idarə olunması ilə bağlı əməliyyatları/fəaliyyətləri, məsələn, sükan, əyləc, sürətləndirmə və s. yerinə yetirir.
Şassi
Son addım şassiyə bərkidilmiş mexaniki hissələrlə, məsələn dişli mühərrik, sükan mühərriki, əyləc pedalı mühərriki və qaz və əyləc üçün pedal mühərrikləri ilə qarşılıqlı əlaqəni əhatə edir.
İdarəetmə modulu bütün bu komponentlərə siqnal verir və idarə edir.
İndi biz müxtəlif açar sensorların dizaynı, işləməsi və istifadəsi haqqında danışmazdan əvvəl AV-nin ümumi əlaqəsi haqqında danışacağıq.
RADAR
AV-lərdə RADARlar avtomobilləri və digər obyektləri tapmaq və tapmaq üçün ətraf mühiti skan etmək üçün istifadə olunur.
RADAR-lar tez-tez həm hərbi, həm də mülki məqsədlər üçün, məsələn, hava limanları və ya meteoroloji sistemlərdə istifadə olunur və onlar millimetr dalğası (mm-dalğa) spektrində işləyirlər.
Müasir avtomobillərdə 24, 60, 77 və 79 GHz daxil olmaqla müxtəlif tezlik diapazonları istifadə olunur və 5 ilə 200 m arasında ölçmə diapazonuna malikdir [10].
Ötürülmüş siqnal və geri qaytarılan əks-səda arasında ToF hesablanaraq, AV ilə obyekt arasındakı məsafə müəyyən edilir.
AV-lərdə RADAR-lar diapazonun ayırdetmə qabiliyyətini və çoxsaylı hədəf identifikasiyasını artırmaq üçün loblar toplusu yaradan bir sıra mikro-antenalardan istifadə edir. mm-Dalğa RADAR, artan nüfuz qabiliyyəti və daha böyük bant genişliyi səbəbindən Doppler sürüşməsindəki fərqdən istifadə edərək istənilən istiqamətdə yaxın məsafəli obyektləri dəqiq qiymətləndirə bilər.
mm-Dalğa radarları daha uzun dalğa uzunluğuna malik olduğundan, onların yağışda, qarda, dumanda və zəif işıqda işləməsini təmin edən bloklama və çirklənmə əleyhinə xüsusiyyətlərə malikdir.
Bundan əlavə, Doppler sürüşməsi mm-Dalğa radarları vasitəsilə nisbi sürəti hesablamaq üçün istifadə edilə bilər. Bacarıqlarına görə mm-Dalğa radarları maneələrin aşkarlanması, piyadaların və avtomobillərin tanınması da daxil olmaqla geniş spektrli AV tətbiqləri üçün yaxşı uyğun gəlir.
Ultrasonik Sensorlar
Bu sensorlar 20-40 kHz diapazonunda işləyir və ultrasəs dalğalarından istifadə edir. Obyektin məsafəsini ölçmək üçün istifadə edilən maqnit müqavimətli membran bu dalğaları yaradır.
Emissiya edilmiş dalğanın əks-sədalanan siqnala uçuş vaxtını (ToF) hesablayaraq, məsafə müəyyən edilir. Ultrasəs sensorlarının tipik diapazonu 3 metrdən azdır.
Sensor çıxışı hər 20 ms-dən bir yenilənir ki, bu da onun İTS-nin ciddi QoS tələblərinə uyğun olmasına mane olur. Bu sensorlar nisbətən kiçik şüa aşkarlama diapazonuna malikdir və istiqamətləndirilir.
Buna görə də, tam sahədə görmə əldə etmək üçün çoxsaylı sensorlar tələb olunur. Bununla belə, bir çox sensorlar qarşılıqlı əlaqədə olacaq və əhəmiyyətli diapazonda qeyri-dəqiqliklərlə nəticələnə bilər.
LiDAR
LiDAR-da 905 və 1550 nm spektrlərdən istifadə olunur. İnsan gözü 905 nm diapazonundan retinanın zədələnməsinə həssas olduğundan, hazırkı LiDAR retinanın zədələnməsini azaltmaq üçün 1550 nm diapazonunda işləyir.
200 metrə qədər LiDAR-ın maksimum işləmə diapazonudur. Solid-state, 2D və 3D LiDAR LiDAR-ın müxtəlif alt kateqoriyalarıdır.
Tək lazer şüası 2D LiDAR-da sürətlə fırlanan güzgü üzərində yayılır. Podda bir neçə lazer yerləşdirməklə 3D LiDAR ətrafın 3D şəklini əldə edə bilər.
Nümayiş olunub ki, yol kənarındakı LiDAR sistemi həm kəsişmə, həm də kəsişmə olmayan zonalarda avtomobillə piyada (V2P) toqquşmalarının sayını azaldır.
O, 16 xəttli, real vaxt rejimində, hesablama baxımından effektiv LiDAR sistemindən istifadə edir.
Süni dərin avtomatik kodlayıcıdan istifadə etmək tövsiyə olunur neyron şəbəkə (DA-ANN), 95 m məsafədə 30% dəqiqliyə nail olur.
Burada dəstək vektor maşınına (SVM) əsaslanan alqoritmin 64 xəttli 3D LiDAR ilə birləşərək piyadaların tanınmasını necə gücləndirə biləcəyi nümayiş etdirilir.
Bir mm-Dalğa radarından daha yaxşı ölçmə dəqiqliyinə və 3D görmə qabiliyyətinə malik olmasına baxmayaraq, LiDAR duman, qar və yağış da daxil olmaqla əlverişsiz hava şəraitində daha az performans göstərir.
Kameralar
Cihazın dalğa uzunluğundan asılı olaraq, AV-lərdəki kamera ya infraqırmızı, ya da görünən işıq əsaslı ola bilər.
Kamerada (CMOS) şarj ilə əlaqəli cihaz (CCD) və tamamlayıcı metal-oksid-yarımkeçirici (CMOS) təsvir sensorları istifadə olunur.
Obyektivin keyfiyyətindən asılı olaraq kameranın maksimum diapazonu təxminən 250 m-dir. Görünən kameraların istifadə etdiyi üç zolaq - Qırmızı, Yaşıl və Mavi - insan gözü ilə eyni dalğa uzunluğu və ya 400-780 nm (RGB) ilə ayrılır.
İki VIS kamerası müəyyən edilmiş fokus uzunluqları ilə birləşərək, stereoskopik görmə yaratmağa imkan verən dərinlik (D) məlumatını ehtiva edən yeni kanal yaradır.
Kamera (RGB-D) vasitəsilə bu imkan sayəsində avtomobili əhatə edən ərazinin 3D görünüşü əldə edilə bilər.
780 nm ilə 1 mm arasında dalğa uzunluğuna malik passiv sensorlar infraqırmızı (IR) kamera tərəfindən istifadə olunur. Ən yüksək işıqlandırmada AV-lərdəki IR sensorlar vizual nəzarət təklif edir.
Bu kamera obyektin tanınması, yan görünüşə nəzarət, qəza qeydi və BSD ilə AV-lərə kömək edir. Lakin qar, duman və dəyişən işıq şəraiti kimi əlverişsiz hava şəraitində kameranın performansı dəyişir.
Kameranın əsas üstünlükləri onun faktura, rəng paylanması və ətraf mühitin formasını dəqiq toplamaq və qeyd etmək qabiliyyətidir.
Qlobal Naviqasiya Peyk Sistemi və Qlobal Yerləşdirmə Sistemi, İnertial Ölçmə Vahidi
Bu texnologiya AV-yə onun dəqiq yerini təyin etməklə naviqasiyada kömək edir. Planetin səthi ətrafında orbitdə olan bir qrup peyk lokalizasiya etmək üçün GNSS tərəfindən istifadə olunur.
Sistem AV-nin yeri, sürəti və dəqiq vaxtı haqqında məlumatları saxlayır.
O, qəbul edilən siqnal və peykin emissiyası arasında ToF-i müəyyən etməklə işləyir. Qlobal Yerləşdirmə Sistemi (GPS) koordinatları tez-tez AV yerini əldə etmək üçün istifadə olunur.
GPS ilə çıxarılan koordinatlar həmişə dəqiq olmur və onlar adətən orta dəyəri 3 m və standart dəyişməsi 1 m olan mövqe xətası əlavə edirlər.
Metropoliten situasiyalarda performans daha da pisləşir, 20 m-ə qədər yerləşmə xətası və müəyyən ağır şərtlərdə GPS mövqeyi xətası təxminən 100 m-dir.
Bundan əlavə, AV-lər avtomobilin mövqeyini dəqiq müəyyən etmək üçün RTK sistemindən istifadə edə bilər.
AV-lərdə avtomobilin mövqeyi və istiqaməti ölü hesablama (DR) və ətalət mövqeyindən istifadə etməklə də müəyyən edilə bilər.
Sensor Füzyonu
Avtomobilin düzgün idarə edilməsi və təhlükəsizliyi üçün AV-lər yer, status və çəki, sabitlik, sürət və s.
Bu məlumat müxtəlif sensorlardan istifadə edən AV-lər tərəfindən toplanmalıdır.
Bir neçə sensordan alınan məlumatları birləşdirərək, əlaqəli məlumat əldə etmək üçün sensor birləşmə texnikasından istifadə olunur.
Metod bir-birini tamamlayan mənbələrdən alınan işlənməmiş məlumatların sintezinə imkan verir.
Nəticədə, sensor birləşməsi AV-yə müxtəlif sensorlardan toplanmış bütün faydalı məlumatları birləşdirərək ətrafını dəqiq dərk etməyə imkan verir.
AV-lərdə birləşmə prosesini həyata keçirmək üçün müxtəlif növ alqoritmlər, o cümlədən Kalman filtrləri və Bayes filtrləri istifadə olunur.
RADAR izləmə, peyk naviqasiya sistemləri və optik odometriya da daxil olmaqla bir neçə tətbiqdə istifadə edildiyi üçün Kalman filtri avtomobilin avtonom işləməsi üçün vacib hesab olunur.
Vehicular Ad-Hoc Şəbəkələri (VANETs)
VANET-lər kortəbii olaraq mobil qurğular/nəqliyyat vasitələri şəbəkəsi yarada bilən mobil ad hoc şəbəkələrin yeni alt sinfidir. VANET-lər ilə avtomobildən nəqliyyat vasitəsinə (V2V) və avtomobildən infrastruktura (V2I) əlaqə mümkündür.
Belə texnologiyanın əsas məqsədi yol təhlükəsizliyini artırmaqdır; məsələn, qəzalar və tıxaclar kimi təhlükəli vəziyyətlərdə avtomobillər mühüm məlumatları ötürmək üçün bir-biri ilə və şəbəkə ilə qarşılıqlı əlaqədə ola bilər.
VANET texnologiyasının əsas komponentləri aşağıdakılardır:
- OBU (bortda olan vahid): Bu, hər bir avtomobildə yerləşdirilmiş GPS əsaslı izləmə sistemidir və onların bir-biri ilə və yol kənarındakı bölmələrlə (RSU) qarşılıqlı əlaqədə olmasına imkan verir. OBU bir neçə elektron komponentlə təchiz edilmişdir, o cümlədən resurs əmr prosessoru (RCP), sensor cihazları və istifadəçi interfeysi, əsas məlumatları əldə etmək üçün. Onun əsas məqsədi çoxlu RSU və OBU arasında əlaqə yaratmaq üçün simsiz şəbəkədən istifadə etməkdir.
- Yol kənarı bölməsi (RSU): RSU-lar küçələrdə, dayanacaqlarda və qovşaqlarda dəqiq nöqtələrdə yerləşdirilən sabit kompüter qurğularıdır. Onun əsas məqsədi avtonom nəqliyyat vasitələrini infrastrukturla əlaqələndirməkdir və o, həm də nəqliyyat vasitələrinin lokallaşdırılmasına kömək edir. Bundan əlavə, bir avtomobili müxtəlif istifadə edən digər RSU-larla əlaqələndirmək üçün istifadə edilə bilər şəbəkə topologiyaları. Bundan əlavə, onlar günəş enerjisi də daxil olmaqla ətraf mühitin enerji mənbələri ilə işləyirlər.
- Etibarlı Orqan (TA): Bu, VANET prosesinin hər addımına nəzarət edən, yalnız qanuni RSU-ların və nəqliyyat vasitələrinin OBU-larının qeydiyyatdan keçə və qarşılıqlı əlaqədə olmasını təmin edən orqandır. OBU ID-ni təsdiqləmək və avtomobilin autentifikasiyası ilə təhlükəsizlik təklif edir. Bundan əlavə, zərərli ünsiyyət və qəribə davranışlar tapır.
VANET-lər V2V, V2I və V2X rabitəsini əhatə edən avtomobil rabitəsi üçün istifadə olunur.
Avtomobil 2 Nəqliyyat vasitəsi ilə əlaqə
Avtomobillərin bir-biri ilə danışmaq və tıxaclar, qəzalar və sürət məhdudiyyətləri ilə bağlı mühüm məlumat mübadiləsi qabiliyyəti avtomobillərarası rabitə (IVC) kimi tanınır.
V2V rabitəsi müxtəlif qovşaqları (Nəqliyyat vasitələri) bir şəbəkə topologiyasından istifadə edərək, qismən və ya tam birləşdirərək şəbəkə yarada bilər.
Maşınlararası əlaqə üçün neçə hoppanın istifadə olunduğundan asılı olaraq, onlar tək-hop (SIVC) və ya çox-hop (MIVC) sistemləri kimi təsnif edilir.
MIVC uzun məsafəli rabitə üçün, məsələn, trafikin monitorinqi üçün istifadə oluna bilsə də, SIVC zolaqların birləşməsi, ACC və s. kimi qısa məsafəli tətbiqlər üçün istifadə edilə bilər.
BSD, FCWS, avtomatlaşdırılmış təcili əyləc (AEB) və LDWS daxil olmaqla çoxsaylı üstünlüklər V2V rabitəsi vasitəsilə təklif olunur.
Avtomobil 2 İnfrastruktur Rabitəsi
Avtomobillər RSU-larla yol kənarından avtomobilə rabitə (RVC) kimi tanınan bir proses vasitəsilə əlaqə saxlaya bilər. Parkmetrləri, kameraları, zolaq işarələrini və yol siqnallarını aşkar etməyə kömək edir.
Avtomobillər və infrastruktur arasında ad hoc, simsiz və iki istiqamətli əlaqə.
Nəqliyyatın idarə edilməsi və nəzarəti üçün infrastrukturun məlumatları istifadə olunur. Onlar avtomobillərə yanacağa qənaət etməyə və trafik axınını idarə etməyə imkan verən müxtəlif sürət parametrlərini tənzimləmək üçün istifadə olunur.
RVC sistemi infrastrukturdan (URVC) asılı olaraq Seyrək RVC (SRVC) və Ubiquitous RVC-yə ayrıla bilər.
SRVC sistemi yalnız açıq dayanacaq yerləri və ya yanacaqdoldurma məntəqələrinin yerləşdirilməsi kimi qaynar nöqtələrdə rabitə xidmətləri təklif edir, URVC sistemi isə hətta yüksək sürətlə belə bütün marşrut boyunca əhatə dairəsi təklif edir.
Şəbəkənin əhatə dairəsini təmin etmək üçün URVC sistemi böyük investisiya tələb edir.
Avtomobil 2 Hər şey Rabitə
Avtomobil piyadalar, yol kənarındakı obyektlər, cihazlar və Şəbəkə (V2P, V2R və V2D) (V2G) daxil olmaqla, V2X vasitəsilə digər obyektlərlə əlaqə saxlaya bilər.
Bu cür ünsiyyətdən istifadə edərək sürücülər risk altında olan piyadaları, velosipedçiləri və motosiklet sürücülərini vurmaqdan qaça bilərlər.
Piyada Toqquşma Xəbərdarlığı (PCW) sistemi V2X rabitəsi sayəsində yol kənarındakı sərnişinin sürücüsünü fəlakətli toqquşmadan əvvəl xəbərdar edə bilər.
Piyadalara vacib mesajlar göndərmək üçün PCW smartfonun Bluetooth və ya Yaxın Sahə Rabitəsindən (NFC) faydalana bilər.
Nəticə
Avtonom avtomobillərin qurulması üçün istifadə edilən bir çox texnologiya onların necə işləməsinə böyük təsir göstərə bilər.
Ən sadə halda, avtomobil ətrafındakı marşrut və yolundakı digər nəqliyyat vasitələri haqqında məlumat verən bir sıra sensorlardan istifadə edərək ətrafının xəritəsini hazırlayır.
Bu məlumatlar daha sonra avtomobilin yerinə yetirməsi üçün bir sıra hərəkətlər yaradan mürəkkəb maşın öyrənmə sistemi tərəfindən təhlil edilir. Sistem avtomobilin ətrafı haqqında daha çox məlumat əldə etdikcə bu davranışlar müntəzəm olaraq dəyişdirilir və yenilənir.
Sizə avtonom avtomobil sisteminin arxitekturasının icmalını təqdim etmək üçün səylərimə baxmayaraq, pərdə arxasında daha çox şey var.
Ümid edirəm ki, siz bu biliyi dəyərli tapacaqsınız və ondan istifadə edəcəksiniz.
Cavab yaz