Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Сенсорлор жана программалык камсыздоо ар кандай унааларды, анын ичинде мотоциклдерди, автоунааларды, жүк ташуучу унааларды жана дрондорду башкаруу, башкаруу жана башкаруу үчүн автономдуу унааларда бириктирилген.
Алар кантип иштелип чыкканына же иштелип чыкканына жараша, алар айдоочунун жардамын талап кылышы мүмкүн же талап кылбашы мүмкүн.
Толугу менен автономдуу унаалар адам айдоочусу жок коопсуз иштей алат. Кээ бир, сыяктуу Google'дун Waymo машине, ал тургай рулу да боло албайт.
Жарым-жартылай автономдуу унаа, мисалы, а Tesla, унааны толук башкарууну өзүнө ала алат, бирок системада күмөн жаралса, жардам берүү үчүн адам айдоочусу керек болушу мүмкүн.
Бул унааларга ар кандай деңгээлдеги өзүн-өзү автоматташтыруу камтылган, тилкеге багыттоо жана тормоздоо жардамынан баштап, толугу менен көз карандысыз, өзүн-өзү башкаруучу прототиптерге чейин.
Айдоочусу жок унаалардын максаты - жол кыймылын, зыяндуу газдарды жана кырсыктарды азайтуу.
Бул мүмкүн, анткени автономдуу унаалар адамдарга караганда жол эрежелерин сактоого чебер.
Жылмакай айдоо үчүн белгилүү бир маалымат керек, мисалы, унаанын же жакын жердеги объекттердин жайгашкан жери, көздөгөн жерине эң кыска жана коопсуз жол жана айдоо тутумун иштетүү мүмкүнчүлүгү.
Керектүү иштерди качан жана кантип аткаруу керектигин түшүнүү абдан маанилүү.
Бул макалада көп жерлерди камтыйт, анын ичинде система архитектурасы автономдуу унаалар, керектүү тетиктер жана транспорттук атайын тармактар (VANETs) үчүн.
Автономдуу унаа үчүн керектүү компоненттер
Бүгүнкү күндөгү автономдуу унааларда камералар, GPS, инерциялык өлчөө бирдиктери (IMUs), сонар, лазердик жарыкты аныктоо жана диапазон (лидар), радио аныктоо жана диапазон (радар), үн навигациясы жана диапазон (сонар) жана башка көптөгөн сенсорлор колдонулат. 3D карталар.
Бул сенсорлор жана технологиялар чогуу башкарууну, ылдамданууну жана тормозду башкаруу үчүн реалдуу убакыт режиминде маалыматтарды талдайт.
Радар датчиктери тегеректеги унаалардын кайда жүргөнүн көзөмөлдөөгө жардам берет. Унааларга токтоочу маалда УЗИ датчиктер менен жардам берилет.
Лидар деп аталган технология сенсорлордун эки түрүн колдонуу менен түзүлгөн. Жарыктын импульстарын унаанын айланасындагы чөйрөдөн чагылдыруу менен, лидар сенсорлору жолдордун четтерин аныктап, тилке белгилерин аныктай алат.
Алар ошондой эле башка унаалар, жөө жүргүнчүлөр жана велосипеддер сыяктуу чектеш тоскоолдуктар тууралуу айдоочуларга эскертет.
Унаанын айланасындагы бардык нерселердин өлчөмү жана аралыктары lidar технологиясы аркылуу өлчөнөт, ал ошондой эле унаага айланасын көрүүгө жана ар кандай коркунучтарды аныктоого мүмкүндүк берген 3D картасын түзөт.
Күндүз кайсы убакытта болбосун, жарык же караңгыбы, ал ар кандай чөйрөдөгү жарыкта маалыматты жазууда эң сонун жумуш аткарат.
Автоунаа айланасын аныктоо жана анын жайгашкан жерин аныктоо үчүн камераларды, радарларды жана GPS антенналарын, лидар жана камераларды колдонот.
Камералар жөө жүргүнчүлөрдү, байкерлерди, унааларды жана башка тоскоолдуктарды текшерет, ошол эле учурда жол сигналдарын аныктайт, жол белгилерин жана белгилерин окуйт жана башка унааларды көзөмөлдөйт.
Бирок, алар күңүрт же көлөкө аймактарда кыйын болушу мүмкүн. Автономдуу унаа лидар, радар, камералар, GPS антенналары жана ультраүн датчиктердин аралашмасын колдонуп, анын алдындагы жолдун картасын санарип аркылуу көрө алат.
Жогорку деңгээлдеги системанын архитектурасы
Негизги сенсорлор, кыймылдаткычтар, аппараттык каражаттар жана программалык камсыздоо архитектурада тизмеленген, ал ошондой эле AVsдеги бүт байланыш механизмин же протоколун көрсөтөт.
сезүү
Бул этап айлана-чөйрөгө карата AV жайгашкан жерин аныктоону жана ар кандай сенсорлорду колдонуу менен AV айланасындагы чөйрөнү сезүүнү камтыйт.
Бул кадамда AV RADAR, LIDAR, камера, реалдуу убакыт кинетикалык (RTK) жана башка сенсорлорду колдонот. Таануу модулдары бул сенсорлордон маалыматтарды кабыл алып, аны өткөрүп бергенден кийин иштетишет.
Жалпысынан алганда, AV башкаруу тутумунан, LDWS, TSR, белгисиз тоскоолдуктарды таануу (UOR), унааны жайгаштыруу жана локалдаштыруу (VPL) модулунан жана башкалардан турат.
Комплекстүү маалымат иштелип чыккандан кийин чечим кабыл алуу жана пландаштыруу стадиясына берилет.
Чечим жана пландаштыруу
AV кыймылдары жана жүрүм-туруму кабыл алуу процессинде алынган маалыматтын жардамы менен ушул этапта чечилет, пландаштырылат жана башкарылат.
Мээ көрсөтө турган бул этап жолду пландаштыруу, иш-аракеттерди болжолдоо, тоскоолдуктардан качуу ж.б.у.с.
Тандоо азыркы жана тарыхый жактан жеткиликтүү болгон маалыматка негизделген, анын ичинде реалдуу убакыт картасынын маалыматтары, трафиктин өзгөчөлүктөрү, тенденциялар, колдонуучу маалыматы ж.б.
Кийинчерээк колдонуу үчүн каталарды жана маалыматтарды көзөмөлдөгөн маалымат журналы модулу болушу мүмкүн.
башкаруу
Башкаруу модулу чечим кабыл алуу жана пландаштыруу модулунан маалымат алгандан кийин АВ физикалык башкарууга тиешелүү операцияларды/аракетти аткарат, мисалы, башкаруу, тормоздоо, ылдамдатуу ж.б..
шасси
Акыркы кадам шассиге орнотулган механикалык бөлүктөр менен өз ара аракеттенүүнү камтыйт, мисалы, тиштүү кыймылдаткыч, руль мотору, тормоз педалынын мотору жана газ жана тормоз үчүн педал кыймылдаткычтары.
Башкаруу модулу бул компоненттердин баарын сигнал берип, башкарат.
Эми биз ар кандай ачкыч сенсорлордун дизайны, иштеши жана колдонулушу жөнүндө сөз кылуудан мурун AVнын жалпы байланышы жөнүндө сүйлөшөбүз.
РАДАР
AVs, RADARs унааларды жана башка объектилерди табуу жана жайгаштыруу үчүн айлана-чөйрөнү сканерлөө үчүн колдонулат.
RADARлар көбүнчө аэропорттор же метеорологиялык системалар сыяктуу аскердик жана жарандык максаттарда колдонулат жана миллиметрдик толкун (мм-толкун) спектринде иштешет.
Ар кандай жыштык тилкелери, анын ичинде 24, 60, 77 жана 79 ГГц, заманбап унааларда колдонулат жана 5тен 200 мге чейинки өлчөө диапазону бар [10].
Берилген сигнал менен кайтарылган жаңырыктын ортосундагы ToFти эсептөө менен АВ менен объекттин ортосундагы аралык аныкталат.
AVтерде RADARлар диапазондун чечүүчүлүгүн жана бир нече максатты аныктоону жакшыртуу үчүн лоблордун коллекциясын түзгөн микро-антенналардын массивдерин колдонушат. mm-Wave RADAR өзүнүн өтүү жөндөмдүүлүгүн жана өткөрүү жөндөмдүүлүгүн жогорулатуунун аркасында Доплердик жылышуудагы дисперсияны колдонуу менен каалаган багытта жакын аралыктагы объекттерди так баалай алат.
mm-Wave радарлары узунураак толкун узундугуна ээ болгондуктан, алар жамгыр, кар, туман жана аз жарыкта иштөөгө мүмкүндүк берген бөгөт коюу жана булганууга каршы мүмкүнчүлүктөрдү камтыйт.
Кошумчалай кетсек, Doppler жылышуусу мм-Толкун радарлары аркылуу салыштырмалуу ылдамдыкты эсептөө үчүн колдонулушу мүмкүн. Мүмкүнчүлүгүнөн улам mm-Wave радарлары AV колдонмолорунун кеңири диапазону үчүн, анын ичинде тоскоолдуктарды аныктоо, жөө жүргүнчүлөрдү жана унааларды таануу үчүн ылайыктуу.
УЗИ сенсорлор
Бул сенсорлор 20–40 кГц диапазондо иштешет жана ультра үн толкундарын колдонушат. Объекттин алыстыгын өлчөө үчүн колдонулган магнит-резистивдүү мембрана бул толкундарды жаратат.
Эходуу сигналга чыккан толкундун учуу убактысын (ToF) эсептөө менен аралык аныкталат. УЗИ сенсорлордун типтүү диапазону 3 метрден аз.
Сенсордун чыгышы 20 мс сайын жаңыланып турат, бул анын ITSтин катаал QoS талаптарына шайкеш келишине жол бербейт. Бул сенсорлор салыштырмалуу кичинекей нурларды аныктоо диапазонуна ээ жана багытталган.
Ошондуктан, толук талаа көрүнүшүн алуу үчүн, көптөгөн сенсорлор талап кылынат. Бирок, көптөгөн сенсорлор өз ара аракеттенет жана олуттуу диапазондогу так эместиктерге алып келиши мүмкүн.
LiDAR
LiDARда 905 жана 1550 нм спектрлери колдонулат. Адамдын көзү 905 нм диапазондогу торчо челдин бузулушуна кабылгандыктан, учурдагы LiDAR торчонун зыянын азайтуу үчүн 1550 нм диапазондо иштейт.
200 метрге чейин - LiDARдын максималдуу иштөө диапазону. Катуу абалдагы, 2D жана 3D LiDAR LiDARдын ар кандай субкатегориялары.
Жалгыз лазер нуру 2D LiDARда тез айланган күзгүгө чачыратылган. Подгонго бир нече лазерди коюу менен 3D LiDAR айлананын 3D сүрөтүн ала алат.
Жол жээгиндеги LiDAR системасы кесилишкен жана кесилишкен эмес зоналардагы унаа менен жөө жүргүнчүлөрдүн (V2P) кагылышууларынын санын азайтаары далилденген.
Бул 16 линиялуу, реалдуу убакыт режиминде, эсептөө эффективдүү LiDAR тутумун колдонот.
Бул терең авто-кодер жасалма колдонуу сунуш кылынат нейрон тармак (DA-ANN), ал 95 м аралыкта 30% тактыкка жетет.
64 саптык 3D LiDAR менен айкалышкан колдоо вектордук машинасы (SVM) негизиндеги алгоритм жөө жүргүнчүлөрдү таанууну кантип жакшыртаары көрсөтүлөт.
mm-Wave радарына караганда жакшыраак өлчөө тактыгына жана 3D көрүнүшүнө карабастан, LiDAR жагымсыз аба ырайында, анын ичинде туманда, карда жана жамгырда азыраак иштейт.
камералар
Аппараттын толкун узундугуна жараша AV камераларындагы камера инфракызыл же көрүнөө жарыкка негизделген болушу мүмкүн.
Камерада (CMOS) зарядды бириктирүүчү түзүлүш (CCD) жана кошумча металл-оксид-жарым өткөргүч (CMOS) сүрөт сенсорлору колдонулат.
Объективдин сапатына жараша камеранын максималдуу диапазону болжол менен 250 м. Көрүнүүчү камералар колдонгон үч тилке — Кызыл, Жашыл жана Көк — адамдын көзүндөгүдөй толкун узундугу же 400–780 нм (RGB) менен бөлүнгөн.
Эки VIS камерасы стереоскопиялык көрүнүштү түзүүгө мүмкүндүк берүүчү тереңдик (D) маалыматты камтыган жаңы каналды түзүү үчүн белгиленген фокус узундуктары менен бириктирилген.
Камера (RGB-D) аркылуу бул мүмкүнчүлүктүн аркасында унааны курчап турган аймактын 3D көрүнүшүн алууга болот.
Толкун узундугу 780 нм жана 1 мм болгон пассивдүү сенсорлор инфракызыл (IR) камерада колдонулат. Жарыктын эң жогорку деңгээлинде, AV'лердеги IR сенсорлору визуалдык башкарууну сунуштайт.
Бул камера объектти таануу, каптал көрүнүштү башкаруу, кырсыкты жазуу жана BSD менен AV'ларга жардам берет. Бирок кар, туман жана жарыктын өзгөрүшү сыяктуу жагымсыз аба ырайында камеранын иштеши өзгөрөт.
Камеранын негизги артыкчылыктары - анын текстураны, түстөрдүн бөлүштүрүлүшүн жана айлана-чөйрөнүн формасын так чогултуу жана жаздыруу жөндөмдүүлүгү.
Глобалдык навигациялык спутник системасы жана глобалдык позициялоо системасы, инерциялык өлчөө бирдиги
Бул технология AVга анын так жайгашкан жерин аныктоого жардам берет. Планетанын бетинин айланасындагы орбитада спутниктердин тобу GNSS тарабынан локалдаштыруу үчүн колдонулат.
Система AVнин жайгашкан жери, ылдамдыгы жана так убактысы боюнча маалыматтарды сактайт.
Ал кабыл алынган сигнал менен спутниктин эмиссиясынын ортосундагы ToFти аныктоо менен иштейт. Global Positioning System (GPS) координаттары көбүнчө AV жайгашкан жерин алуу үчүн колдонулат.
GPS аркылуу алынган координаттар дайыма эле так боло бербейт жана алар, адатта, орточо мааниси 3 м жана стандарттык вариациясы 1 м менен позициялык катаны кошот.
Митрополиттик шарттарда иштөө дагы начарлап, 20 мге чейин жайгашкан катасы менен, ал эми айрым оор шарттарда GPS позициясынын катасы болжол менен 100 мди түзөт.
Мындан тышкары, AV унаанын абалын так аныктоо үчүн RTK системасын колдоно алат.
АВтерде унаанын абалын жана багытын өлүк эсептөө (DR) жана инерциялык абалды колдонуу менен да аныктоого болот.
Sensor Fusion
Автоунааны туура башкаруу жана коопсуздугу үчүн, AV унаанын жайгашкан жери, абалы жана салмагы, туруктуулугу, ылдамдыгы, ж.
Бул маалымат ар кандай сенсорлорду колдонуу менен AV тарабынан чогултулушу керек.
Бир нече сенсорлордон алынган маалыматтарды бириктирүү менен, сенсорлорду бириктирүү ыкмасы ырааттуу маалыматты өндүрүү үчүн колдонулат.
Метод кошумча булактардан алынган иштетилбеген маалыматтарды синтездөөгө мүмкүндүк берет.
Натыйжада, сенсордун синтези AVга ар кандай сенсорлордон чогултулган бардык пайдалуу маалыматтарды бириктирүү менен анын айланасын так түшүнүүгө мүмкүндүк берет.
Калман фильтрлери жана Байес фильтрлери камтыган алгоритмдердин ар кандай түрлөрү АВтерде синтез процессин жүргүзүү үчүн колдонулат.
Ал бир нече тиркемелерде, анын ичинде RADAR байкоосунда, спутниктик навигация системаларында жана оптикалык одометрияда колдонулгандыктан, Калман чыпкасы унаанын автономдуу иштеши үчүн өтө маанилүү болуп саналат.
Транспорттук атайын тармактар (VANETs)
VANETs мобилдик атайын тармактардын жаңы подклассы болуп саналат, алар стихиялуу түрдө мобилдик аппараттардын/унаалардын тармагын түзө алышат. VANET менен унаадан унаага (V2V) жана унаадан инфраструктурага (V2I) байланыш түзүүгө болот.
Мындай технологиянын негизги максаты - жол коопсуздугун жогорулатуу; мисалы, кырсыктар жана тыгындар сыяктуу кооптуу кырдаалдарда унаалар бири-бири менен жана түйүн менен байланышып, маанилүү маалыматты жеткире алышат.
Төмөнкүлөр VANET технологиясынын негизги компоненттери болуп саналат:
- OBU (борттогу бирдик): Бул алардын бири-бири менен жана жол жээгиндеги бирдиктери (RSU) менен өз ара аракеттенүүгө мүмкүндүк берет, ар бир унаада жайгаштырылган GPS негизинде көзөмөлдөө системасы болуп саналат. OBU бир нече электрондук компоненттер менен жабдылган, анын ичинде ресурстук командалык процессор (RCP), сенсордук түзүлүштөр жана колдонуучу интерфейстери, маанилүү маалыматты алуу үчүн. Анын негизги максаты бир нече RSU жана OBU ортосунда байланыш үчүн зымсыз тармакты колдонуу болуп саналат.
- Roadside Unit (RSU): RSUs - бул көчөлөрдүн, унаа токтоочу жайлардын жана түйүндөрдүн так пункттарында жайгашкан туруктуу компьютердик блоктор. Анын негизги максаты - автономдуу унааларды инфраструктурага байланыштыруу, ошондой эле унааларды локалдаштырууга жардам берет. Кошумчалай кетсек, ал унааны ар кандай колдонуу менен башка RSUs менен байланыштыруу үчүн колдонсо болот тармак топологиялары. Мындан тышкары, алар күн энергиясын, анын ичинде чөйрөдөгү энергия булактары менен иштетилген.
- Ишенимдүү орган (TA): Бул VANETs процессинин ар бир кадамын көзөмөлдөп, мыйзамдуу RSUs жана унаа ОБУлары гана катталып, өз ара аракеттенишине кепилдик берүүчү орган. OBU ID ырастоо жана транспорт каражаттарын тастыктоо менен, ал коопсуздукту сунуш кылат. Мындан тышкары, ал зыяндуу байланыштарды жана кызыктай жүрүм-турумду табат.
VANETтер V2V, V2I жана V2X байланыштарын камтыган унаа байланышы үчүн колдонулат.
Vehicle 2 Транспорттук байланыш
Автоунаалардын бири-бири менен сүйлөшүү жана жол тыгыны, кырсыктар жана ылдамдыкты чектөө боюнча маанилүү маалымат алмашуу мүмкүнчүлүгү унаалар аралык байланыш (IVC) деп аталат.
V2V байланышы жарым-жартылай же толук же торлуу топологияны колдонуп, ар кандай түйүндөрдү (Унаалар) бириктирүү аркылуу тармакты түзө алат.
Алар бир-хоп (SIVC) же көп-хоп (MIVC) системалары унаалар аралык байланыш үчүн канча хоп колдонулган жараша категориясына бөлүнөт.
MIVC узак аралыктагы байланыш үчүн, мисалы, трафикти көзөмөлдөө үчүн колдонулса, SIVC тилкелерди бириктирүү, ACC ж.б.
Көптөгөн артыкчылыктар, анын ичинде BSD, FCWS, автоматтык авариялык тормоздоо (AEB) жана LDWS, V2V байланышы аркылуу сунушталат.
Vehicle 2 Инфраструктуралык байланыш
Автоунаалар RSU менен жол боюндагы унаа байланышы (RVC) деп аталган процесс аркылуу байланыша алышат. Ал паркоматтарды, камераларды, жол белгилерин жана жол сигналдарын аныктоого жардам берет.
Унаалар менен инфраструктуранын ортосунда атайын, зымсыз жана эки багыттуу байланыш.
Жол кыймылын башкаруу жана көзөмөлдөө үчүн инфраструктуранын маалыматтары колдонулат. Алар унааларга күйүүчү майды үнөмдөөгө жана трафик агымын башкарууга мүмкүндүк берген ар кандай ылдамдык параметрлерин тууралоо үчүн колдонулат.
RVC тутумун инфраструктурага (URVC) жараша Sparse RVC (SRVC) жана Ubiquitous RVC деп бөлсө болот.
SRVC системасы ачык унаа токтоочу жайларды же май куюучу жайларды табуу сыяктуу ысык чекиттерде гана байланыш кызматтарын сунуштайт, ал эми URVC системасы жогорку ылдамдыкта болсо да бүт маршрут боюнча камтууну сунуштайт.
Тармакты камтууга кепилдик берүү үчүн URVC системасы чоң инвестицияны талап кылат.
Унаа 2 Баары байланыш
Унаа башка объектилер менен V2X, анын ичинде жөө жүргүнчүлөр, жол боюндагы объектилер, түзмөктөр жана Тор (V2P, V2R жана V2D) (V2G) аркылуу туташа алат.
Мындай байланышты колдонуу менен айдоочулар кооптуу жөө жүргүнчүлөрдү, велосипедчилерди жана мотоцикл айдагандарды сүзүүдөн качышат.
Жөө жүргүнчүлөрдүн кагылышуусу жөнүндө эскертүү (PCW) тутуму V2X байланышынын аркасында жол боюндагы жүргүнчүнүн айдоочусуна катуу кагылышуу болоор алдында эскерте алат.
Жөө жүргүнчүлөр үчүн маанилүү билдирүүлөрдү жөнөтүү үчүн, PCW смартфондун Bluetooth же Near Field Communication (NFC) артыкчылыктарын пайдалана алат.
жыйынтыктоо
Автономдуу унааларды куруу үчүн колдонулган көптөгөн технологиялар алардын иштөөсүнө чоң таасирин тийгизиши мүмкүн.
Эң негизгиси, машине анын айланасындагы маршрут жана анын жолунда жүргөн башка унаалар тууралуу маалымат берүүчү бир катар сенсорлордун жардамы менен айлана-чөйрөнүн картасын иштеп чыгат.
Андан кийин бул маалыматтар татаал машинаны үйрөнүү системасы тарабынан талданат, ал машина аткаруу үчүн иш-аракеттердин комплексин түзөт. Бул жүрүм-турумдар дайыма өзгөртүлүп жана жаңыланып турат, анткени система унаанын айланасы жөнүндө көбүрөөк билип турат.
Автономдуу унаа тутумунун архитектурасын сизге көрсөтүүгө болгон аракетим менен, көшөгөнүн артында дагы көп нерселер бар.
Сиз бул билимди баалуу деп табасыз жана аны колдоносуз деп ишенем.
Таштап Жооп