ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ເຊັນເຊີ ແລະ ຊອບແວໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າກັນຢູ່ໃນຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດເພື່ອນໍາທາງ, ການຊີ້ນໍາ, ແລະປະຕິບັດການຂອງຍານພາຫະນະທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງລົດຈັກ, ລົດຍົນ, ລົດບັນທຸກ, ແລະ drones.
ຂຶ້ນກັບວິທີການທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກພັດທະນາ ຫຼືອອກແບບ, ເຂົາເຈົ້າອາດຈະ ຫຼືອາດຈະບໍ່ຕ້ອງການຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອຄົນຂັບ.
ລົດອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມສ່ວນສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ຢ່າງປອດໄພໂດຍບໍ່ມີຄົນຂັບ. ບາງຄົນ, ຄື Waymo ຂອງ Google ລົດໃຫຍ່, ບໍ່ສາມາດມີພວງມາໄລໄດ້.
ພາຫະນະທີ່ເປັນເອກະລາດບາງສ່ວນ, ເຊັ່ນ: ກ Tesla, ສາມາດສົມມຸດການຄວບຄຸມຂອງຍານພາຫະນະຢ່າງສົມບູນແຕ່ອາດຈະຕ້ອງການຄົນຂັບມະນຸດເພື່ອຊ່ວຍຖ້າຫາກວ່າລະບົບແລ່ນເຂົ້າໄປໃນຄວາມສົງໃສ.
ລະດັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງອັດຕະໂນມັດຕົນເອງແມ່ນລວມຢູ່ໃນລົດເຫຼົ່ານີ້, ຈາກການຊີ້ນໍາຂອງເລນແລະການຊ່ວຍຫ້າມລໍ້ເພື່ອເອກະລາດຢ່າງເຕັມສ່ວນ, prototypes ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ.
ເປົ້າໝາຍຂອງລົດຍົນທີ່ບໍ່ມີຄົນຂັບແມ່ນເພື່ອຫຼຸດການສັນຈອນ, ການປ່ອຍອາຍພິດ ແລະ ອັດຕາອຸປະຕິເຫດ.
ອັນນີ້ເປັນໄປໄດ້ເພາະວ່າ ພາຫະນະທີ່ປົກຄອງຕົນເອງມີຄວາມຊຳນານໃນການຍຶດໝັ້ນໃນລະບຽບຈະລາຈອນຫຼາຍກວ່າຄົນ.
ສໍາລັບການຂັບຂີ່ທີ່ລຽບງ່າຍ, ຂໍ້ມູນທີ່ແນ່ນອນແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນ, ເຊັ່ນ: ສະຖານທີ່ຂອງລົດຫຼືສິ່ງຂອງທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ, ເສັ້ນທາງທີ່ສັ້ນແລະປອດໄພທີ່ສຸດໄປຫາຈຸດຫມາຍປາຍທາງ, ແລະຄວາມອາດສາມາດໃນການເຮັດວຽກຂອງລະບົບການຂັບຂີ່.
ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈເວລາແລະວິທີການປະຕິບັດວຽກງານທີ່ ຈຳ ເປັນ.
ບົດຄວາມນີ້ຈະກວມເອົາພື້ນທີ່ຫຼາຍ, ລວມທັງ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາລະບົບ ສໍາລັບລົດທີ່ປົກຄອງຕົນເອງ, ອົງປະກອບທີ່ຕ້ອງການ, ແລະເຄືອຂ່າຍໂຄສະນາສະເພາະ (VANETs).
ອົງປະກອບທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບຍານພາຫະນະ Autonomous
ຍານພາຫານະທີ່ປົກຄອງຕົນເອງໃນມື້ນີ້ນຳໃຊ້ເຊັນເຊີຕ່າງໆ, ລວມທັງກ້ອງຖ່າຍຮູບ, GPS, ຫນ່ວຍວັດແທກ inertial (IMUs), sonar, ກວດຈັບແສງເລເຊີແລະໄລຍະ (lidar), ການກວດຫາວິທະຍຸແລະໄລຍະ (radar), ສຽງນໍາທາງ, ແລະໄລຍະ (sonar), ແລະ. ແຜນທີ່ 3 ມິຕິ.
ຮ່ວມກັນ, ເຊັນເຊີແລະເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງເພື່ອຄວບຄຸມການຊີ້ນໍາ, ການເລັ່ງ, ແລະເບກ.
ເຊັນເຊີ radar ຊ່ວຍໃນການຕິດຕາມບ່ອນຢູ່ຂອງລົດອ້ອມຂ້າງ. ຍານພາຫະນະແມ່ນຊ່ວຍດ້ວຍເຊັນເຊີ ultrasonic ໃນລະຫວ່າງການຈອດລົດ.
ເທກໂນໂລຍີທີ່ເອີ້ນວ່າ lidar ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍໃຊ້ເຊັນເຊີທັງສອງປະເພດ. ໂດຍການສະທ້ອນແສງສະທ້ອນອອກຈາກສະພາບແວດລ້ອມອ້ອມຮອບລົດຍົນ, ເຊັນເຊີ lidar ສາມາດກວດຫາຂອບຂອງຖະໜົນຫົນທາງ ແລະລະບຸຕົວໝາຍທາງໄດ້.
ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຍັງເຕືອນຜູ້ຂັບຂີ່ກ່ຽວກັບອຸປະສັກທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ, ເຊັ່ນ: ຍານພາຫະນະອື່ນໆ, ຄົນຍ່າງ, ແລະລົດຖີບ.
ຂະໜາດ ແລະໄລຍະຫ່າງຂອງທຸກຢ່າງທີ່ຢູ່ອ້ອມຮອບລົດແມ່ນວັດແທກໄດ້ໂດຍໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີ lidar, ເຊິ່ງຍັງສ້າງແຜນທີ່ 3 ມິຕິທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ລົດສາມາດເບິ່ງສິ່ງອ້ອມຂ້າງ ແລະລະບຸຄວາມສ່ຽງຕ່າງໆໄດ້.
ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງເວລາຂອງມື້, ບໍ່ວ່າຈະມີຄວາມສະຫວ່າງຫຼືມືດມົວ, ມັນເຮັດວຽກທີ່ດີເລີດຂອງການບັນທຶກຂໍ້ມູນໃນປະເພດຕ່າງໆຂອງແສງສະຫວ່າງສະພາບແວດລ້ອມ.
ລົດໃຫຍ່ໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເຣດາ, ແລະເສົາອາກາດ GPS, ພ້ອມກັບ lidar ແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເພື່ອກວດຫາສິ່ງອ້ອມຂ້າງຂອງມັນ ແລະລະບຸສະຖານທີ່ຂອງມັນ.
ກ້ອງກວດຫາຄົນຍ່າງ, ຄົນຂີ່ລົດຖີບ, ລົດຍົນ, ແລະສິ່ງກີດຂວາງອື່ນໆ ໃນຂະນະທີ່ຍັງກວດຫາສັນຍານຈະລາຈອນ, ອ່ານປ້າຍຖະໜົນ ແລະເຄື່ອງໝາຍ, ແລະຕິດຕາມພາຫະນະອື່ນໆ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພວກເຂົາສາມາດມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນພື້ນທີ່ມືດຫຼືເງົາ. ຍານພາຫານະທີ່ປົກຄອງຕົນເອງສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າມັນຈະໄປບ່ອນໃດໂດຍການໃຊ້ການປະສົມຂອງ lidar, radar, ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເສົາອາກາດ GPS, ແລະເຊັນເຊີ ultrasonic ເພື່ອແຜນທີ່ອອກຖະຫນົນຢູ່ທາງຫນ້າຂອງມັນດິຈິຕອນ.
ໂຄງສ້າງລະບົບລະດັບສູງ
ເຊັນເຊີທີ່ສໍາຄັນ, ຕົວກະຕຸ້ນ, ຮາດແວ, ແລະຊອບແວໄດ້ຖືກລະບຸໄວ້ໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາ, ເຊິ່ງຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງກົນໄກການສື່ສານທັງຫມົດຫຼືໂປໂຕຄອນໃນ AVs.
ຄວາມຮັບຮູ້ຂອງ
ຂັ້ນຕອນນີ້ປະກອບດ້ວຍການກໍານົດສະຖານທີ່ຂອງ AV ກ່ຽວກັບສະພາບແວດລ້ອມແລະການຮັບຮູ້ສະພາບແວດລ້ອມອ້ອມຂ້າງ AV ໂດຍນໍາໃຊ້ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງ sensors.
AV ໃຊ້ RADAR, LIDAR, ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເວລາຈິງ kinetic (RTK), ແລະເຊັນເຊີອື່ນໆໃນຂັ້ນຕອນນີ້. ໂມດູນການຮັບຮູ້ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ແລະປະມວນຜົນມັນຫຼັງຈາກຖ່າຍທອດມັນ.
ໂດຍທົ່ວໄປ, AV ປະກອບດ້ວຍລະບົບການຄວບຄຸມ, LDWS, TSR, ການຮັບຮູ້ອຸປະສັກທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ (UOR), ໂມດູນການຈັດຕໍາແຫນ່ງຍານພາຫະນະແລະການທ້ອງຖິ່ນ (VPL), ແລະອື່ນໆ.
ຂໍ້ມູນລວມໄດ້ຖືກມອບໃຫ້ກັບຂັ້ນຕອນຂອງການຕັດສິນໃຈແລະການວາງແຜນຫຼັງຈາກການປຸງແຕ່ງ.
ການຕັດສິນໃຈ & ການວາງແຜນ
ການເຄື່ອນໄຫວແລະພຶດຕິກໍາຂອງ AV ໄດ້ຖືກຕັດສິນໃຈ, ວາງແຜນ, ແລະຄວບຄຸມໃນຂັ້ນຕອນນີ້ໂດຍນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຮັບຮູ້.
ຂັ້ນຕອນນີ້, ທີ່ສະຫມອງຈະເປັນຕົວແທນ, ແມ່ນບ່ອນທີ່ມີທາງເລືອກໃນສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນການວາງແຜນເສັ້ນທາງ, ການຄາດຄະເນການປະຕິບັດ, ການຫຼີກລ້ຽງອຸປະສັກ, ແລະອື່ນໆ.
ທາງເລືອກແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໃນປັດຈຸບັນແລະປະຫວັດສາດ, ລວມທັງຂໍ້ມູນແຜນທີ່ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ຂໍ້ມູນສະເພາະການຈະລາຈອນ, ແນວໂນ້ມ, ຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້, ແລະອື່ນໆ.
ອາດຈະມີໂມດູນບັນທຶກຂໍ້ມູນທີ່ຕິດຕາມຄວາມຜິດພາດແລະຂໍ້ມູນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນພາຍຫລັງ.
ການຄວບຄຸມ
ໂມດູນຄວບຄຸມປະຕິບັດການປະຕິບັດງານ / ການປະຕິບັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄວບຄຸມທາງດ້ານຮ່າງກາຍຂອງ AV, ເຊັ່ນການຊີ້ນໍາ, ເບກ, ການເລັ່ງ, ແລະອື່ນໆ. ຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຈາກໂມດູນການຕັດສິນໃຈແລະການວາງແຜນ.
chassis
ຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍກ່ຽວຂ້ອງກັບການພົວພັນກັບພາກສ່ວນກົນຈັກທີ່ຕິດຢູ່ກັບ chassis, ເຊັ່ນ: ມໍເຕີເກຍ, ມໍເຕີລໍ້, ມໍເຕີ pedal ຫ້າມລໍ້, ແລະມໍເຕີ pedal ສໍາລັບການເລັ່ງແລະຫ້າມລໍ້.
ໂມດູນຄວບຄຸມສັນຍານແລະຈັດການທັງຫມົດຂອງອົງປະກອບເຫຼົ່ານີ້.
ໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົາຈະສົນທະນາກ່ຽວກັບການສື່ສານທົ່ວໄປຂອງ AV ກ່ອນທີ່ຈະເວົ້າກ່ຽວກັບການອອກແບບ, ການດໍາເນີນງານ, ແລະການນໍາໃຊ້ເຊັນເຊີທີ່ສໍາຄັນຕ່າງໆ.
ຣາດາ
ໃນ AVs, RADARs ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະແກນສະພາບແວດລ້ອມເພື່ອຊອກຫາແລະຊອກຫາລົດຍົນແລະວັດຖຸອື່ນໆ.
RADARs ມັກຈະໃຊ້ໃນຈຸດປະສົງທາງທະຫານແລະພົນລະເຮືອນ, ເຊັ່ນ: ສະຫນາມບິນຫຼືລະບົບອຸຕຸນິຍົມ, ແລະພວກມັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນ spectrum millimeter-wave (mm-Wave).
ແຖບຄວາມຖີ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ລວມທັງ 24, 60, 77, ແລະ 79 GHz, ຖືກນໍາໃຊ້ໃນລົດຍົນທີ່ທັນສະໄຫມແລະມີລະດັບການວັດແທກຈາກ 5 ຫາ 200 m [10].
ໂດຍການຄິດໄລ່ ToF ລະຫວ່າງສັນຍານສົ່ງແລະສຽງສະທ້ອນຄືນ, ໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງ AV ແລະວັດຖຸແມ່ນຖືກກໍານົດ.
ໃນ AVs, RADARs ໃຊ້ array ຂອງເສົາອາກາດຈຸນລະພາກທີ່ສ້າງການລວບລວມຂອງ lobes ເພື່ອເພີ່ມຄວາມລະອຽດໄລຍະແລະການກໍານົດເປົ້າຫມາຍຫຼາຍ. mm-Wave RADAR ສາມາດປະເມີນວັດຖຸໄລຍະໃກ້ໄດ້ຊັດເຈນໃນທິດທາງໃດນຶ່ງໂດຍການໃຊ້ການປ່ຽນແປງໃນ Doppler shift ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດເຈາະໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະແບນວິດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ.
ເນື່ອງຈາກ radars mm-Wave ມີຄວາມຍາວຂອງຄື້ນທີ່ຍາວກວ່າ, ພວກມັນມີຄວາມສາມາດຕ້ານການສະກັດກັ້ນ ແລະຕ້ານມົນລະພິດທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກມັນສາມາດເຮັດວຽກໃນຝົນ, ຫິມະ, ໝອກ, ແລະແສງໜ້ອຍ.
ນອກຈາກນັ້ນ, Doppler shift ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄິດໄລ່ຄວາມໄວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍຜ່ານ radars mm-Wave. ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດຂອງມັນ, mm-Wave radars ແມ່ນເຫມາະສົມດີສໍາລັບລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AV, ລວມທັງການຊອກຄົ້ນຫາອຸປະສັກ, ແລະ pedestrian ແລະຍານພາຫະນະການຮັບຮູ້.
ເຊັນເຊີ ultrasonic
ເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກຢູ່ໃນລະດັບ 20-40 kHz ແລະໃຊ້ຄື້ນ ultrasonic. ເຍື່ອທີ່ຕ້ານທານກັບແມ່ເຫຼັກທີ່ໃຊ້ເພື່ອວັດແທກໄລຍະຫ່າງຂອງວັດຖຸຈະຜະລິດຄື້ນເຫຼົ່ານີ້.
ໂດຍການຄິດໄລ່ເວລາຂອງການບິນ (ToF) ຂອງຄື້ນທີ່ປ່ອຍອອກມາຫາສັນຍານທີ່ສະທ້ອນ, ໄລຍະຫ່າງແມ່ນຖືກກໍານົດ. ລະດັບປົກກະຕິຂອງເຊັນເຊີ ultrasonic ແມ່ນຫນ້ອຍກວ່າ 3 ແມັດ.
ຜົນຜະລິດຂອງເຊັນເຊີຖືກປັບປຸງໃຫມ່ທຸກໆ 20 ms, ເຊິ່ງປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ມັນສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງ QoS ທີ່ເຄັ່ງຄັດຂອງ ITS. ເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ມີໄລຍະການກວດພົບ beam ຂ້ອນຂ້າງນ້ອຍແລະຖືກນໍາທາງ.
ດັ່ງນັ້ນ, ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ວິໄສທັດເຕັມພາກສະຫນາມ, ເຊັນເຊີຈໍານວນຫລາຍແມ່ນຈໍາເປັນ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ເຊັນເຊີຫຼາຍອັນຈະໂຕ້ຕອບກັບ ແລະສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ມີຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນຂອບເຂດທີ່ສໍາຄັນ.
LiDAR
spectra ຂອງ 905 ແລະ 1550 nm ແມ່ນໃຊ້ໃນ LiDAR. ເນື່ອງຈາກຕາຂອງມະນຸດແມ່ນມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບຄວາມເສຍຫາຍຂອງ retinal ຈາກລະດັບ 905 nm, LiDAR ໃນປະຈຸບັນດໍາເນີນການຢູ່ໃນແຖບ 1550 nm ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍຫາຍຂອງ retinal.
ເຖິງ 200 ແມັດແມ່ນລະດັບການເຮັດວຽກສູງສຸດຂອງ LiDAR. Solid-state, 2D, ແລະ 3D LiDAR ແມ່ນປະເພດຍ່ອຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ LiDAR.
ລຳແສງເລເຊີອັນດຽວກະແຈກກະຈາຍໄປທົ່ວກະຈົກທີ່ໝຸນຢ່າງໄວວາໃນ 2D LiDAR. ໂດຍການວາງເລເຊີຫຼາຍອັນໃສ່ຝັກ, 3D LiDAR ສາມາດໄດ້ຮັບຮູບພາບ 3 ມິຕິຂອງສິ່ງອ້ອມຂ້າງ.
ມັນໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບ LiDAR ແຄມທາງຫຼຸດລົງຈໍານວນການປະທະກັນຂອງຍານພາຫະນະໄປຄົນຍ່າງ (V2P) ໃນທັງສອງເຂດທາງຕັດແລະບໍ່ມີສີ່ແຍກ.
ມັນໃຊ້ລະບົບ LiDAR 16-line, ໃນເວລາຈິງ, ທີ່ມີປະສິດທິພາບທາງດ້ານຄອມພິວເຕີ້.
ແນະນຳໃຫ້ໃຊ້ຕົວເຂົ້າລະຫັດອັດຕະໂນມັດແບບເລິກເຊິ່ງ ເຄືອຂ່າຍ neural (DA-ANN), ເຊິ່ງບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ 95% ໃນໄລຍະ 30 m.
ໃນ, ມັນໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການເຄື່ອງ vector ສະຫນັບສະຫນູນ (SVM) ທີ່ປະສົມປະສານກັບ 64-line 3D LiDAR ສາມາດເສີມຂະຫຍາຍການຮັບຮູ້ຄົນຍ່າງ.
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມແມ່ນຍໍາໃນການວັດແທກແລະວິໄສທັດ 3D ດີກວ່າ radar mm-Wave, LiDAR ປະຕິບັດໄດ້ຫນ້ອຍລົງໃນສະພາບອາກາດທີ່ບໍ່ດີລວມທັງຫມອກ, ຫິມະ, ແລະຝົນ.
ກ້ອງຖ່າຍຮູບ
ອີງຕາມຄວາມຍາວຂອງຄື້ນຂອງອຸປະກອນ, ກ້ອງໃນ AVs ສາມາດເປັນອິນຟາເຣດ ຫຼື ແສງທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້.
ອຸປະກອນທີ່ມີສາຍສາກ (CCD) ແລະເຊັນເຊີຮູບພາບໂລຫະ-oxide- semiconductor (CMOS) ທີ່ໃຊ້ໃນກ້ອງຖ່າຍຮູບ (CMOS).
ອີງຕາມຄຸນນະພາບເລນ, ໄລຍະສູງສຸດຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບແມ່ນປະມານ 250 m. ສາມແຖບທີ່ໃຊ້ໂດຍກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ເບິ່ງເຫັນ - ສີແດງ, ສີຂຽວ, ແລະສີຟ້າ - ຖືກແຍກອອກໂດຍຄວາມຍາວຄື່ນດຽວກັນກັບຕາຂອງມະນຸດ, ຫຼື 400–780 nm (RGB).
ກ້ອງຖ່າຍຮູບ VIS ສອງຕົວແມ່ນບວກໃສ່ກັບຄວາມຍາວໂຟກັສທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂື້ນເພື່ອສ້າງຊ່ອງທາງໃຫມ່ທີ່ມີຄວາມເລິກ (D), ອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງວິໄສທັດ stereoscopic.
ມຸມເບິ່ງ 3D ຂອງພື້ນທີ່ອ້ອມຮອບລົດສາມາດໄດ້ຮັບຍ້ອນຄວາມສາມາດນີ້ຜ່ານກ້ອງຖ່າຍຮູບ (RGB-D).
ເຊັນເຊີແບບ Passive ທີ່ມີຄວາມຍາວຄື້ນລະຫວ່າງ 780 nm ຫາ 1 mm ແມ່ນໃຊ້ໂດຍກ້ອງ infrared (IR). ໃນການສ່ອງແສງສູງສຸດ, ເຊັນເຊີ IR ໃນ AVs ໃຫ້ການຄວບຄຸມສາຍຕາ.
ກ້ອງຖ່າຍຮູບນີ້ຊ່ວຍ AVs ດ້ວຍການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, ການຄວບຄຸມມຸມເບິ່ງຂ້າງ, ການບັນທຶກອຸປະຕິເຫດ, ແລະ BSD. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນສະພາບອາກາດທີ່ບໍ່ດີ, ເຊັ່ນ: ຫິມະ, ຫມອກ, ແລະການປ່ຽນແປງສະພາບແສງສະຫວ່າງ, ການປະຕິບັດຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບຈະປ່ຽນແປງ.
ຜົນປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການລວບລວມແລະບັນທຶກໂຄງສ້າງ, ການແຜ່ກະຈາຍສີແລະຮູບຮ່າງຂອງສະພາບແວດລ້ອມໄດ້ຊັດເຈນ.
ລະບົບດາວທຽມນໍາທາງທົ່ວໂລກແລະລະບົບຕໍາແຫນ່ງທົ່ວໂລກ, ຫນ່ວຍວັດແທກ inertial
ເທກໂນໂລຍີນີ້ຊ່ວຍ AV ໃນການນໍາທາງໂດຍການກໍານົດສະຖານທີ່ທີ່ຊັດເຈນຂອງມັນ. ກຸ່ມຂອງດາວທຽມຢູ່ໃນວົງໂຄຈອນຮອບຫນ້າຂອງດາວໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍ GNSS ທ້ອງຖິ່ນ.
ລະບົບເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນສະຖານທີ່ຂອງ AV, ຄວາມໄວ, ແລະເວລາທີ່ຊັດເຈນ.
ມັນເຮັດວຽກໂດຍການຄິດໄລ່ ToF ລະຫວ່າງສັນຍານທີ່ໄດ້ຮັບແລະການປ່ອຍອາຍພິດຂອງດາວທຽມ. ລະບົບກຳນົດຕຳແໜ່ງທົ່ວໂລກ (GPS) ພິກັດແມ່ນໃຊ້ເລື້ອຍໆເພື່ອໃຫ້ໄດ້ສະຖານທີ່ AV.
ຈຸດພິກັດທີ່ສະກັດຈາກ GPS ແມ່ນບໍ່ຊັດເຈນສະເໝີໄປ, ແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວພວກມັນຈະເພີ່ມຄວາມຜິດພາດໃນຕຳແໜ່ງທີ່ມີຄ່າສະເລ່ຍ 3 m ແລະຕົວແປມາດຕະຖານ 1 m.
ໃນສະຖານະການໃນຕົວເມືອງ, ການປະຕິບັດແມ່ນຊຸດໂຊມລົງຕື່ມອີກ, ຄວາມຜິດພາດຂອງສະຖານທີ່ສູງເຖິງ 20 m, ແລະໃນສະຖານະການຮ້າຍແຮງບາງຢ່າງ, ຄວາມຜິດພາດຕໍາແຫນ່ງ GPS ແມ່ນປະມານ 100 m.
ນອກຈາກນັ້ນ, AVs ສາມາດນຳໃຊ້ລະບົບ RTK ເພື່ອກຳນົດຕຳແໜ່ງຂອງຍານພາຫະນະໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ.
ໃນ AVs, ຕໍາແຫນ່ງແລະທິດທາງຂອງຍານພາຫະນະຍັງສາມາດຖືກກໍານົດໂດຍໃຊ້ການຄິດໄລ່ຕາຍ (DR) ແລະຕໍາແຫນ່ງ inertial.
ເຊັນເຊີ Fusion
ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຍານພາຫະນະທີ່ເຫມາະສົມແລະຄວາມປອດໄພ, AVs ຕ້ອງໄດ້ຮັບການຊັດເຈນ, ຄວາມຮູ້ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຂອງສະຖານທີ່, ສະຖານະພາບ, ແລະປັດໄຈຍານພາຫະນະອື່ນໆເຊັ່ນ: ນ້ໍາຫນັກ, ຄວາມຫມັ້ນຄົງ, ຄວາມໄວ, ແລະອື່ນໆ.
ຂໍ້ມູນນີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການລວບລວມໂດຍ AVs ໂດຍໃຊ້ເຊັນເຊີທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
ໂດຍການລວມຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ມາຈາກເຊັນເຊີຫຼາຍອັນ, ເຕັກນິກການຟິວຊັນເຊັນເຊີຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ສອດຄ່ອງກັນ.
ວິທີການອະນຸຍາດໃຫ້ສັງເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ໄດ້ປຸງແຕ່ງທີ່ໄດ້ມາຈາກແຫຼ່ງເສີມ.
ດັ່ງນັ້ນ, ການຟິວຊັນເຊັນເຊີເຮັດໃຫ້ AV ສາມາດເຂົ້າໃຈສິ່ງອ້ອມຂ້າງໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງໂດຍການລວມຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດທັງໝົດທີ່ເກັບມາຈາກເຊັນເຊີຕ່າງໆ.
ປະເພດຂອງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ລວມທັງການກັ່ນຕອງ Kalman ແລະການກັ່ນຕອງ Bayesian, ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດຂະບວນການ fusion ໃນ AVs.
ເນື່ອງຈາກວ່າມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ລວມທັງການຕິດຕາມ RADAR, ລະບົບນໍາທາງດາວທຽມ, ແລະ optical odometry, ການກັ່ນຕອງ Kalman ໄດ້ຖືກເຫັນວ່າເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບຍານພາຫະນະທີ່ຈະດໍາເນີນການອັດຕະໂນມັດ.
Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs)
VANETs ເປັນກຸ່ມຍ່ອຍໃໝ່ຂອງເຄືອຂ່າຍໂຄສະນາມືຖືທີ່ສາມາດສ້າງເຄືອຂ່າຍອຸປະກອນມືຖື/ພາຫະນະໄດ້ໂດຍ spontaneously. ການສື່ສານລະຫວ່າງຍານພາຫະນະກັບຍານພາຫະນະ (V2V) ແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງຍານພາຫະນະ (V2I) ແມ່ນເປັນໄປໄດ້ກັບ VANETs.
ເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍຂອງເຕັກໂນໂລຢີດັ່ງກ່າວແມ່ນເພື່ອເພີ່ມຄວາມປອດໄພທາງຖະຫນົນ; ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນສະຖານະການອັນຕະລາຍເຊັ່ນ: ອຸປະຕິເຫດແລະການຈາລະຈອນຕິດຂັດ, ລົດສາມາດພົວພັນກັບກັນແລະກັນແລະເຄືອຂ່າຍເພື່ອຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ.
ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນອົງປະກອບຕົ້ນຕໍຂອງເຕັກໂນໂລຢີ VANET:
- OBU (ຫນ່ວຍບໍລິການຢູ່ເທິງເຮືອ): ມັນເປັນລະບົບຕິດຕາມ GPS ທີ່ວາງໄວ້ໃນແຕ່ລະຍານພາຫະນະທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາພົວພັນກັບກັນແລະກັນແລະກັບຫນ່ວຍງານແຄມທາງ (RSU). OBU ໄດ້ຖືກຕິດຕັ້ງດ້ວຍອົງປະກອບເອເລັກໂຕຣນິກຫຼາຍອັນ, ລວມທັງໂປເຊດເຊີຄໍາສັ່ງຊັບພະຍາກອນ (RCP), ອຸປະກອນເຊັນເຊີ, ແລະ ການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້, ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ. ຈຸດປະສົງຕົ້ນຕໍຂອງມັນແມ່ນການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍໄຮ້ສາຍເພື່ອຕິດຕໍ່ສື່ສານລະຫວ່າງ RSUs ແລະ OBUs ຫຼາຍ.
- Roadside Unit (RSU): RSUs ແມ່ນຫນ່ວຍຄອມພິວເຕີຄົງທີ່ທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນຈຸດທີ່ຊັດເຈນຢູ່ໃນຖະຫນົນ, ບ່ອນຈອດລົດ, ແລະທາງແຍກ. ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງມັນແມ່ນການເຊື່ອມຕໍ່ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດກັບພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ແລະມັນຍັງຊ່ວຍໃນການທ້ອງຖິ່ນຂອງຍານພາຫະນະ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ຍານພາຫະນະກັບ RSUs ອື່ນໆໂດຍນໍາໃຊ້ຕ່າງໆ topologies ເຄືອຂ່າຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກມັນໄດ້ຖືກດໍາເນີນຢູ່ໃນແຫຼ່ງພະລັງງານສະພາບແວດລ້ອມລວມທັງພະລັງງານແສງຕາເວັນ.
- Trusted Authority (TA): ມັນເປັນອົງການທີ່ຄວບຄຸມທຸກໆຂັ້ນຕອນຂອງຂະບວນການ VANETs, ຮັບປະກັນວ່າມີພຽງແຕ່ RSUs ແລະ OBUs ທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມຍານພາຫະນະທີ່ສາມາດລົງທະບຽນແລະໂຕ້ຕອບໄດ້. ໂດຍການຢືນຢັນ OBU ID ແລະການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຍານພາຫະນະ, ມັນສະຫນອງຄວາມປອດໄພ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນພົບເຫັນການສື່ສານທີ່ເປັນອັນຕະລາຍແລະພຶດຕິກໍາທີ່ແປກປະຫຼາດ.
VANETs ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການສື່ສານຍານພາຫະນະ, ເຊິ່ງລວມມີການສື່ສານ V2V, V2I, ແລະ V2X.
ພາຫະນະ 2 ພາຫະນະສື່ສານ
ຄວາມສາມາດສໍາລັບລົດໃຫຍ່ທີ່ຈະສົນທະນາກັບກັນແລະແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບການຈາລະຈອນ congestion, ອຸປະຕິເຫດ, ແລະຂໍ້ຈໍາກັດຄວາມໄວແມ່ນເອີ້ນວ່າການສື່ສານລະຫວ່າງຍານພາຫະນະ (IVC).
ການສື່ສານ V2V ສາມາດສ້າງເຄືອຂ່າຍໄດ້ໂດຍການເຂົ້າຮ່ວມ nodes ຕ່າງໆ (ຍານພາຫະນະ) ຮ່ວມກັນໂດຍໃຊ້ mesh topology, ບໍ່ວ່າຈະເປັນບາງສ່ວນຫຼືເຕັມ.
ພວກມັນຖືກຈັດປະເພດເປັນລະບົບດຽວ-hop (SIVC) ຫຼື multi-hop (MIVC) ຂຶ້ນກັບວິທີການຈໍານວນຫຼາຍ hops ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການສື່ສານລະຫວ່າງຍານພາຫະນະ.
ໃນຂະນະທີ່ MIVC ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການສື່ສານໄລຍະຍາວ, ເຊັ່ນ: ການຕິດຕາມການຈະລາຈອນ, SIVC ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໄລຍະສັ້ນເຊັ່ນ: ການລວມເສັ້ນທາງ, ACC, ແລະອື່ນໆ.
ຜົນປະໂຫຍດຈໍານວນຫລາຍ, ລວມທັງ BSD, FCWS, ຫ້າມລໍ້ສຸກເສີນອັດຕະໂນມັດ (AEB), ແລະ LDWS, ແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ໂດຍຜ່ານການສື່ສານ V2V.
ພາຫະນະ 2 ການສື່ສານພື້ນຖານໂຄງລ່າງ
ລົດໃຫຍ່ສາມາດຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບ RSUs ໂດຍຜ່ານຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າການສື່ສານທາງຂ້າງລົດ (RVC). ມັນຊ່ວຍໃນການກວດຫາແມັດບ່ອນຈອດລົດ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເຄື່ອງຫມາຍເສັ້ນທາງ, ແລະສັນຍານຈະລາຈອນ.
ສະເພາະ, ໄຮ້ສາຍ, ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ສອງທິດທາງລະຫວ່າງລົດແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານ.
ສໍາລັບການບໍລິຫານແລະການຊີ້ນໍາຂອງການຈະລາຈອນ, ຂໍ້ມູນພື້ນຖານໂຄງລ່າງແມ່ນຈ້າງ. ພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບຕົວກໍານົດຄວາມໄວຕ່າງໆທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ລົດສາມາດປະຫຍັດນໍ້າມັນສູງສຸດແລະຄຸ້ມຄອງການໄຫຼວຽນຂອງການຈະລາຈອນ.
ລະບົບ RVC ສາມາດແຍກອອກເປັນ Sparse RVC (SRVC) ແລະ Ubiquitous RVC ຂຶ້ນກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານ (URVC).
ລະບົບ SRVC ພຽງແຕ່ສະຫນອງການບໍລິການການສື່ສານຢູ່ໃນຈຸດຈຸດ, ເຊັ່ນ: ສະຖານທີ່ບ່ອນຈອດລົດເປີດຫຼືປໍ້ານໍ້າມັນ, ໃນຂະນະທີ່ລະບົບ URVC ສະຫນອງການຄຸ້ມຄອງຕະຫຼອດເສັ້ນທາງ, ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນຄວາມໄວສູງ.
ເພື່ອຮັບປະກັນການຄຸ້ມຄອງເຄືອຂ່າຍ, ລະບົບ URVC ຕ້ອງການການລົງທຶນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ຍານພາຫະນະ 2 ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງການສື່ສານ
ລົດສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບຫນ່ວຍງານອື່ນໆໂດຍຜ່ານ V2X, ລວມທັງຜູ້ຍ່າງທາງ, ວັດຖຸແຄມທາງ, ອຸປະກອນ, ແລະຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ (V2P, V2R, ແລະ V2D) (V2G).
ການນໍາໃຊ້ການສື່ສານປະເພດນີ້, ຜູ້ຂັບລົດສາມາດຫຼີກເວັ້ນການຕີຄົນຍ່າງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ, ຜູ້ຂີ່ລົດຖີບ, ແລະຜູ້ຂັບລົດຈັກ.
ລະບົບເຕືອນໄພການປະທະກັນທາງຍ່າງ (PCW) ສາມາດເຕືອນຜູ້ຂັບຂີ່ຜູ້ໂດຍສານແຄມທາງກ່ອນທີ່ໄພພິບັດຈະເກີດຂື້ນຍ້ອນການສື່ສານ V2X.
ເພື່ອສົ່ງຂໍ້ຄວາມທີ່ສຳຄັນທາງຍ່າງ, PCW ສາມາດເຮັດໃຫ້ປະໂຫຍດຈາກ Bluetooth ຫຼື Near Field Communication (NFC) ຂອງໂທລະສັບສະຫຼາດໄດ້.
ສະຫຼຸບ
ເຕັກໂນໂລຢີຈໍານວນຫຼາຍທີ່ໃຊ້ໃນການກໍ່ສ້າງລົດອັດຕະໂນມັດສາມາດມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ວິທີການປະຕິບັດງານ.
ໃນພື້ນຖານທີ່ສຸດ, ລົດພັດທະນາແຜນທີ່ຂອງສິ່ງອ້ອມຂ້າງຂອງມັນໂດຍໃຊ້ເຊັນເຊີທີ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເສັ້ນທາງອ້ອມຮອບມັນແລະຍານພາຫະນະອື່ນໆໃນເສັ້ນທາງຂອງມັນ.
ຂໍ້ມູນນີ້ໄດ້ຖືກວິເຄາະຫຼັງຈາກນັ້ນໂດຍລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສັບສົນ, ເຊິ່ງສ້າງຊຸດການປະຕິບັດສໍາລັບລົດທີ່ຈະປະຕິບັດ. ພຶດຕິກຳເຫຼົ່ານີ້ຖືກປ່ຽນແປງ ແລະ ປັບປຸງເປັນປະຈຳເມື່ອລະບົບຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບສິ່ງອ້ອມຂ້າງຂອງລົດ.
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມພະຍາຍາມທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຂ້ອຍທີ່ຈະນໍາສະເຫນີໃຫ້ທ່ານເຫັນພາບລວມຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາລະບົບຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ, ມັນກໍ່ມີຫຼາຍຢ່າງທີ່ເກີດຂື້ນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ.
ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງຢ່າງແທ້ຈິງວ່າທ່ານຈະຊອກຫາຄວາມຮູ້ນີ້ມີຄຸນຄ່າແລະນໍາໃຊ້ມັນ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ