Sisukord[Peida][Näita]
Andurid ja tarkvara on kombineeritud autonoomsetes sõidukites, et navigeerida, juhtida ja juhtida mitmesuguseid sõidukeid, sealhulgas mootorrattaid, autosid, veoautosid ja droone.
Olenevalt nende väljatöötamisest või kavandamisest võivad need vajada juhi abi või mitte.
Täielikult autonoomsed autod saavad ohutult töötada ilma inimesteta. Mõned, nagu Google'i Waymo auto, ei saanud isegi rooli olla.
Osaliselt autonoomne sõiduk, näiteks a Teslal, võib omandada täieliku kontrolli sõiduki üle, kuid võib vajada inimjuhti, kes aitaks, kui süsteemis tekib kahtlus.
Need autod on varustatud erineva astme iseautomaatsusega, alates sõiduraja juhtimisest ja pidurdusabist kuni täiesti sõltumatute isejuhtivate prototüüpideni.
Juhita autode eesmärk on vähendada liiklust, heitgaase ja õnnetuste arvu.
See on võimalik, kuna autonoomsed sõidukid järgivad liikluseeskirju osavamalt kui inimesed.
Sujuvaks sõiduks on vajalik teatud teave, näiteks auto või läheduses olevate objektide asukoht, lühim ja ohutum tee sihtkohta ning juhtimissüsteemi juhtimise võime.
Oluline on mõista, millal ja kuidas vajalikke ülesandeid täita.
See artikkel hõlmab paljusid teemasid, sealhulgas süsteemi arhitektuur autonoomsete autode jaoks, vajalikud komponendid ja sõidukite ad hoc võrgud (VANET).
Autonoomse sõiduki jaoks vajalikud komponendid
Tänapäeva autonoomsed sõidukid kasutavad mitmesuguseid andureid, sealhulgas kaameraid, GPS-i, inertsiaalseid mõõtühikuid (IMU), sonari, laservalgustuse tuvastamist ja ulatust (lidar), raadiotuvastust ja kauguse määramist (radar), helinavigatsiooni ja kauguse määramist (sonar) ja 3D kaardid.
Need andurid ja tehnoloogiad koos analüüsivad andmeid reaalajas, et juhtida roolimist, kiirendust ja pidurdamist.
Radariandurid aitavad jälgida ümbritsevate autode asukohta. Sõidukeid aitavad parkimisel ultraheliandurid.
Lidari nime all tuntud tehnoloogia loodi mõlemat tüüpi andurite abil. Peegeldades valgusimpulsse autot ümbritsevast keskkonnast, suudavad lidari andurid tuvastada sõiduteede äärealasid ja tuvastada sõiduraja markerid.
Need hoiatavad juhte ka külgnevate takistuste eest, nagu muud sõidukid, jalakäijad ja jalgrattad.
Autot ümbritseva kõige suurust ja kaugust mõõdetakse lidar-tehnoloogia abil, mis loob ka 3D-kaardi, mis võimaldab sõidukil ümbrust vaadata ja võimalikke riske tuvastada.
Olenemata kellaajast, olgu see siis ere või sünge, teeb see suurepärase töö teabe salvestamisel erinevat tüüpi ümbritseva valgusega.
Auto kasutab ümbruskonna tuvastamiseks ja asukoha tuvastamiseks kaameraid, radarit ja GPS-antenne koos lidari ja kaameratega.
Kaamerad kontrollivad jalakäijaid, jalgrattureid, autosid ja muid takistusi, tuvastades samal ajal ka liiklussignaale, lugedes liiklusmärke ja märgistusi ning jälgides teisi sõidukeid.
Hämarates või varjulistes kohtades võib neil aga raske olla. Autonoomne sõiduk näeb, kuhu see liigub, kasutades liidari, radari, kaamerate, GPS-antennide ja ultraheliandurite kombinatsiooni, et kaardistada digitaalselt tema ees olev tee.
Kõrgetasemeline süsteemi arhitektuur
Olulised andurid, täiturmehhanismid, riistvara ja tarkvara on loetletud arhitektuuris, mis näitab ka kogu AV-de sidemehhanismi või -protokolli.
Taju
See etapp hõlmab AV asukoha tuvastamist keskkonna suhtes ja AV-d ümbritseva keskkonna tuvastamist mitmesuguste andurite abil.
AV kasutab selles etapis RADAR-i, LIDAR-i, kaamerat, reaalajas kineetilist (RTK) ja muid andureid. Tuvastamismoodulid võtavad nendelt anduritelt vastu andmed ja töötlevad neid pärast edastamist.
Üldiselt koosneb AV juhtimissüsteemist, LDWS-ist, TSR-ist, tundmatute takistuste tuvastamisest (UOR), sõiduki positsioneerimise ja lokaliseerimise (VPL) moodulist jne.
Kombineeritud teave antakse pärast töötlemist otsustamise ja planeerimise etappi.
Otsustamine ja planeerimine
AV liigutused ja käitumine otsustatakse, planeeritakse ja kontrollitakse selles etapis, kasutades tajuprotsessi käigus saadud teavet.
Selles etapis, mida aju esindaks, tehakse valikuid selliste asjade kohta nagu tee planeerimine, tegevuse ennustamine, takistuste vältimine jne.
Valik põhineb praegu ja ajalooliselt kättesaadaval infol, sh reaalajas kaardiandmed, liiklusspetsiifika, trendid, kasutajainfo jne.
Seal võiks olla andmelogi moodul, mis peab vigade ja andmete kohta arvet hilisemaks kasutamiseks.
Kontroll
Juhtmoodul teostab pärast otsustus- ja planeerimismoodulilt teabe saamist AV füüsilise juhtimisega seotud toiminguid, nagu juhtimine, pidurdamine, kiirendamine jne.
Šassii
Viimane samm hõlmab suhtlemist šassii külge kinnitatud mehaaniliste osadega, nagu käigukasti mootor, rooliratta mootor, piduripedaali mootor ning gaasi- ja piduri pedaalimootorid.
Juhtmoodul annab signaali ja haldab kõiki neid komponente.
Nüüd räägime AV üldisest kommunikatsioonist, enne kui räägime erinevate võtmeandurite disainist, tööst ja kasutamisest.
RADAR
AV-des kasutatakse RADAReid keskkonna skannimiseks, et leida ja leida autosid ja muid objekte.
RADAReid kasutatakse sageli nii sõjalistel kui ka tsiviilotstarbel, näiteks lennujaamades või meteoroloogilistes süsteemides, ja need töötavad millimeeterlaine (mm-laine) spektris.
Kaasaegsetes autodes kasutatakse erinevaid sagedusribasid, sealhulgas 24, 60, 77 ja 79 GHz, ja nende mõõtmisulatus on 5–200 m [10].
Arvutades edastatud signaali ja tagastatud kaja vahelise ToF-i, määratakse AV ja objekti vaheline kaugus.
AV-de puhul kasutavad RADAR-id mitmesuguseid mikroantenne, mis loovad labade kogumi, et suurendada kauguse eraldusvõimet ja mitme sihtmärgi tuvastamist. mm-Wave RADAR suudab täpselt hinnata lähiala objekte mis tahes suunas, kasutades ära Doppleri nihke dispersiooni tänu selle suurenenud läbitavusele ja suuremale ribalaiusele.
Kuna mm-Wave radaritel on pikem lainepikkus, on neil blokeerimis- ja saastevastane võime, mis võimaldab neil töötada vihmas, lumes, udus ja vähese valguse korral.
Lisaks saab Doppleri nihet kasutada suhtelise kiiruse arvutamiseks mm-laine radarite abil. Oma võimekuse tõttu sobivad mm-Wave radarid hästi paljude AV-rakenduste jaoks, sealhulgas takistuste tuvastamiseks ning jalakäijate ja sõidukite tuvastamiseks.
Ultraheli andurid
Need andurid töötavad vahemikus 20–40 kHz ja kasutavad ultrahelilaineid. Neid laineid tekitab magnetresistiivne membraan, mida kasutatakse objekti kauguse mõõtmiseks.
Arvutades väljastatud laine lennuaja (ToF) kajasignaalile, määratakse kaugus. Ultraheliandurite tüüpiline ulatus on alla 3 meetri.
Anduri väljundit värskendatakse iga 20 ms järel, mis ei lase sellel vastata ITS-i rangetele QoS-nõuetele. Nendel anduritel on suhteliselt väike kiire tuvastamise ulatus ja need on suunatud.
Seetõttu on täisvälja nägemiseks vaja arvukalt andureid. Kuid paljud andurid interakteeruvad ja võivad põhjustada olulisi vahemiku ebatäpsusi.
LiDAR
LiDAR-is kasutatakse 905 ja 1550 nm spektreid. Kuna inimsilm on vastuvõtlik võrkkesta kahjustustele alates 905 nm vahemikust, töötab praegune LiDAR 1550 nm sagedusalas, et vähendada võrkkesta kahjustusi.
Kuni 200 meetrit on LiDARi maksimaalne tööulatus. Tahkis-, 2D- ja 3D-LiDAR on LiDAR-i erinevad alamkategooriad.
Üks laserkiir hajub 2D LiDAR-is kiiresti pöörleva peegli kohale. Paigaldades podile mitu laserit, saab 3D LiDAR saada ümbritsevast 3D-pildi.
On tõestatud, et teeäärne LiDAR-süsteem vähendab sõiduki ja jalakäija (V2P) kokkupõrgete arvu nii ristuvates kui ka ristumatutes tsoonides.
See kasutab 16-realist reaalajas arvutuslikult tõhusat LiDAR-süsteemi.
Soovitatav on kasutada kunstlikku sügavautomaatset kodeerijat Närvivõrgus (DA-ANN), mis saavutab 95% täpsuse 30 m ulatuses.
Siin demonstreeritakse, kuidas tugivektori masinal (SVM) põhinev algoritm kombineerituna 64-realise 3D LiDAR-iga võib parandada jalakäijate tuvastamist.
Vaatamata paremale mõõtmistäpsusele ja 3D-nägemusele kui mm-laine radar, toimib LiDAR ebasoodsa ilmaga, sealhulgas udu, lume ja vihma korral.
Kaamerad
Olenevalt seadme lainepikkusest võib AV-de kaamera olla infrapuna- või nähtava valguse põhine.
Kaameras (CMOS) kasutatakse laenguga ühendatud seadet (CCD) ja täiendavaid metalloksiid-pooljuht (CMOS) pildisensoreid.
Olenevalt objektiivi kvaliteedist on kaamera maksimaalne tööulatus umbes 250 m. Nähtavate kaamerate kolm riba – punane, roheline ja sinine – on eraldatud sama lainepikkusega kui inimsilm ehk 400–780 nm (RGB).
Kaks VIS-kaamerat on ühendatud kindlaksmääratud fookuskaugustega, et luua uus kanal, mis sisaldab sügavuse (D) teavet, mis võimaldab luua stereoskoopilise nägemise.
Tänu sellele võimalusele saab kaamera (RGB-D) kaudu saada 3D-vaate sõidukit ümbritsevast alast.
Infrapunakaamera (IR) kasutab passiivseid andureid, mille lainepikkus on vahemikus 780 nm kuni 1 mm. Tippvalgustuse korral pakuvad AV-de IR-andurid visuaalset juhtimist.
See kaamera abistab AV-sid objektituvastuse, külgvaate juhtimise, õnnetuste salvestamise ja BSD-ga. Kuid ebasoodsa ilmaga, nagu lumi, udu ja muutuvate valgustingimuste korral, kaamera jõudlus muutub.
Kaamera peamised eelised on selle võime täpselt koguda ja salvestada keskkonna tekstuuri, värvijaotust ja kuju.
Globaalne satelliitnavigatsioonisüsteem ja globaalne positsioneerimissüsteem, inertsiaalne mõõtühik
See tehnoloogia aitab AV-l navigeerida, määrates selle täpse asukoha. GNSS kasutab lokaliseerimiseks planeedi pinna ümber orbiidil olevat satelliitide rühma.
Süsteem salvestab andmed AV asukoha, kiiruse ja täpse aja kohta.
See toimib, selgitades välja ToF vastuvõetud signaali ja satelliidi kiirguse vahel. AV asukoha määramiseks kasutatakse sageli globaalse positsioneerimissüsteemi (GPS) koordinaate.
GPS-i eraldatud koordinaadid ei ole alati täpsed ja tavaliselt lisavad need asukohavea keskmise väärtusega 3 m ja standardvariatsiooniga 1 m.
Suurlinna olukordades halveneb jõudlus veelgi, asukohaviga on kuni 20 m ja teatud rasketel asjaoludel on GPS asukoha viga ligikaudu 100 m.
Lisaks saavad AV-d kasutada sõiduki asukoha täpseks määramiseks RTK-süsteemi.
AV-des saab sõiduki asukohta ja suunda määrata ka surnud arvestuse (DR) ja inertsiaalasendi abil.
Andurite liitmine
Sõiduki õigeks haldamiseks ja ohutuse tagamiseks peavad AV-d saama täpsed ja reaalajas teadmised asukoha, oleku ja muude sõiduki tegurite kohta, nagu kaal, stabiilsus, kiirus jne.
Seda teavet peavad koguma AV-d, kasutades erinevaid andureid.
Mitmelt andurilt kogutud andmete liitmisel kasutatakse sidusa teabe saamiseks andurite liitmise tehnikat.
Meetod võimaldab sünteesida täiendavatest allikatest saadud töötlemata andmeid.
Selle tulemusena võimaldab andurite liitmine AV-l ümbritsevat täpselt mõista, ühendades kõik erinevatelt anduritelt kogutud kasulikud andmed.
AV-de liitmisprotsessi läbiviimiseks kasutatakse erinevat tüüpi algoritme, sealhulgas Kalmani filtreid ja Bayesi filtreid.
Kuna seda kasutatakse mitmes rakenduses, sealhulgas RADARi jälgimises, satelliitnavigatsioonisüsteemides ja optilises läbisõidumõõtmises, peetakse Kalmani filtrit sõiduki autonoomse toimimise jaoks ülioluliseks.
Sõiduki ad-hoc võrgud (VANET)
VANET-id on mobiilsete ad hoc võrkude uus alamklass, mis suudab spontaanselt luua mobiilsete seadmete/sõidukite võrgu. VANETidega on võimalik sõidukitevaheline (V2V) ja sõidukitevaheline (V2I) side.
Sellise tehnoloogia esmane eesmärk on liiklusohutuse suurendamine; Näiteks ohtlikes olukordades, nagu õnnetused ja liiklusummikud, võivad autod omavahel ja võrguga suhelda, et edastada olulist teavet.
VANET-tehnoloogia põhikomponendid on järgmised:
- OBU (pardaseade): see on igasse sõidukisse paigutatud GPS-põhine jälgimissüsteem, mis võimaldab neil omavahel ja teeäärsete seadmetega (RSU) suhelda. OBU on varustatud mitme elektroonilise komponendiga, sealhulgas ressursside käsuprotsessori (RCP), anduriseadmete ja kasutajaliidesed, et saada olulist teavet. Selle esmane eesmärk on kasutada traadita võrku suhtlemiseks mitme RSU ja OBU vahel.
- Teeäärne üksus (RSU): RSU-d on fikseeritud arvutiüksused, mis paiknevad tänavatel, parklates ja ristmikel täpsetes punktides. Selle peamine eesmärk on siduda autonoomsed sõidukid infrastruktuuriga ning see aitab ka sõidukite lokaliseerimisel. Lisaks saab seda kasutada sõiduki ühendamiseks teiste RSU-dega, kasutades erinevaid võrgu topoloogiad. Lisaks on neid kasutatud ümbritsevatel energiaallikatel, sealhulgas päikeseenergial.
- Usaldusväärne asutus (TA): see on asutus, mis kontrollib VANETide protsessi kõiki etappe, tagades, et ainult seaduslikud RSU-d ja sõiduki OBU-d saavad registreeruda ja suhelda. OBU ID kinnitamise ja sõiduki autentimise kaudu pakub see turvalisust. Lisaks leiab see kahjulikku suhtlust ja veidrat käitumist.
VANETe kasutatakse sõidukisuhtluseks, mis hõlmab V2V, V2I ja V2X sidet.
Sõiduk 2 Sõiduki side
Autode võimet omavahel suhelda ja olulist teavet liiklusummikute, õnnetuste ja kiiruspiirangute kohta vahetada nimetatakse sõidukitevaheliseks suhtluseks (IVC).
V2V-side võib luua võrgu, ühendades erinevad sõlmed (sõidukid) kas osalise või täieliku võrgutopoloogia abil.
Need liigitatakse ühe hüppega (SIVC) või mitme hüppega (MIVC) süsteemideks sõltuvalt sellest, kui palju hüppeid kasutatakse sõidukitevaheliseks suhtluseks.
Kui MIVC-d saab kasutada kaugsuhtluseks, näiteks liikluse jälgimiseks, siis SIVC-d saab kasutada lähirakendustes, nagu sõiduradade ühendamine, ACC jne.
V2V-side kaudu pakutakse palju eeliseid, sealhulgas BSD, FCWS, automatiseeritud hädapidurdus (AEB) ja LDWS.
Sõiduki 2 infrastruktuuri side
Autod saavad RSU-dega suhelda protsessi kaudu, mida tuntakse maantee-sõiduki side (RVC) nime all. See aitab tuvastada parkimiskellasid, kaameraid, sõiduraja tähiseid ja liiklussignaale.
Ad hoc, traadita ja kahesuunaline ühendus autode ja infrastruktuuri vahel.
Liikluse haldamiseks ja järelevalveks kasutatakse infrastruktuuri andmeid. Neid kasutatakse erinevate kiirusparameetrite reguleerimiseks, mis võimaldavad autodel maksimeerida kütusesäästlikkust ja juhtida liiklusvoogu.
RVC-süsteemi saab olenevalt infrastruktuurist (URVC) jagada hõredaks RVC-ks (SRVC) ja üldlevinud RVC-ks.
SRVC süsteem pakub sideteenuseid ainult levialades, näiteks avatud parkimiskohtade või bensiinijaamade asukoha leidmiseks, samas kui URVC süsteem pakub levi kogu marsruudi ulatuses, isegi suurel kiirusel.
Võrgu katvuse tagamiseks vajab URVC süsteem suuri investeeringuid.
Sõiduk 2 Kõik side
Auto saab V2X kaudu ühenduse luua teiste üksustega, sealhulgas jalakäijate, teeäärsete objektide, seadmete ja võrguga (V2P, V2R ja V2D) (V2G).
Seda tüüpi suhtlust kasutades saavad juhid vältida ohus olevate jalakäijate, jalgratturite ja mootorratturite löömist.
Jalakäijate kokkupõrke hoiatussüsteem (PCW) võib tänu V2X sidele hoiatada juhti teeäärsest kaasreisijast enne katastroofilist kokkupõrget.
Jalakäijale oluliste sõnumite saatmiseks saab PCW ära kasutada nutitelefoni Bluetoothi või lähiväljaside (NFC) eeliseid.
Järeldus
Paljudel autonoomsete autode ehitamisel kasutatavatel tehnoloogiatel võib olla suur mõju nende toimimisele.
Kõige põhilisemalt koostab auto oma ümbruse kaardi, kasutades hulgaliselt andureid, mis annavad teavet seda ümbritseva marsruudi ja teiste selle teel olevate sõidukite kohta.
Seejärel analüüsib neid andmeid keeruline masinõppesüsteem, mis genereerib auto jaoks toimingute komplekti. Neid käitumisviise muudetakse ja ajakohastatakse regulaarselt, kui süsteem sõiduki ümbruse kohta rohkem teada saab.
Vaatamata minu püüdlustele esitada teile ülevaade autonoomse sõiduki süsteemi arhitektuurist, toimub kulisside taga palju muud.
Loodan siiralt, et leiate need teadmised väärtuslikuks ja kasutate neid.
Jäta vastus