Turinys[Slėpti][Rodyti]
Jutikliai ir programinė įranga yra sujungti autonominėse transporto priemonėse, kad būtų galima naršyti, valdyti ir valdyti įvairias transporto priemones, įskaitant motociklus, automobilius, sunkvežimius ir dronus.
Priklausomai nuo to, kaip jie buvo sukurti ar suprojektuoti, jiems gali prireikti vairuotojo pagalbos arba ne.
Visiškai autonomiški automobiliai gali saugiai veikti be žmonių. Kai kurie, pavyzdžiui Google Waymo automobilio, negalėjo turėti net vairo.
Iš dalies autonominė transporto priemonė, tokia kaip a Tesla, gali visiškai valdyti transporto priemonę, bet gali prireikti žmogaus vairuotojo pagalbos, jei kyla abejonių dėl sistemos.
Šiuose automobiliuose yra įvairių automatizavimo laipsnių – nuo eismo juostos nukreipimo ir stabdymo pagalbos iki visiškai nepriklausomų, savarankiškai važiuojančių prototipų.
Automobilių be vairuotojo tikslas yra sumažinti eismą, išmetamųjų teršalų kiekį ir nelaimingų atsitikimų skaičių.
Tai įmanoma, nes autonominės transporto priemonės geriau laikosi kelių eismo taisyklių nei žmonės.
Kad važiavimas būtų sklandus, būtina tam tikra informacija, tokia kaip automobilio ar bet kokių netoliese esančių objektų vieta, trumpiausias ir saugiausias kelias iki kelionės tikslo ir galimybė valdyti vairavimo sistemą.
Labai svarbu suprasti, kada ir kaip atlikti būtinas užduotis.
Šiame straipsnyje bus aptarta daug dalykų, įskaitant architektūros sistema autonominiams automobiliams, reikalingi komponentai ir transporto priemonių ad hoc tinklai (VANET).
Būtini komponentai, reikalingi autonominiam automobiliui
Šiandieninėse autonominėse transporto priemonėse naudojami įvairūs jutikliai, įskaitant kameras, GPS, inercinius matavimo vienetus (IMU), sonarus, lazerinio apšvietimo aptikimą ir diapazoną (lidar), radijo aptikimą ir nuotolio nustatymą (radaras), garso navigaciją ir nuotolio nustatymą (sonarą) ir 3D žemėlapiai.
Kartu šie jutikliai ir technologijos analizuoja duomenis realiuoju laiku, kad valdytų vairavimą, greitėjimą ir stabdymą.
Radaro jutikliai padeda sekti aplinkinių automobilių buvimo vietą. Automobiliams parkuojant padeda ultragarsiniai jutikliai.
Technologija, žinoma kaip lidar, buvo sukurta naudojant abiejų tipų jutiklius. Atspindėdami šviesos impulsus aplink automobilį, lidaro jutikliai gali aptikti važiuojamosios dalies kraštus ir atpažinti juostų žymeklius.
Jie taip pat įspėja vairuotojus apie gretimas kliūtis, pvz., kitas transporto priemones, pėsčiuosius ir dviračius.
Viso aplink automobilį dydis ir atstumas matuojami naudojant „lidar“ technologiją, kuri taip pat sukuria 3D žemėlapį, leidžiantį transporto priemonei matyti aplinką ir nustatyti bet kokią riziką.
Nepriklausomai nuo paros meto, šviesaus ar niūraus, jis puikiai įrašo informaciją esant įvairaus tipo aplinkos apšvietimui.
Automobilis naudoja kameras, radarą ir GPS antenas kartu su lidaru ir kameromis, kad aptiktų aplinką ir nustatytų jo vietą.
Kameros tikrina, ar nėra pėsčiųjų, dviratininkų, automobilių ir kitų kliūčių, taip pat aptinka eismo signalus, nuskaito kelio ženklus ir ženklinimą bei seka kitas transporto priemones.
Tačiau jiems gali būti sunku tamsiose ar šešėlinėse vietose. Autonominė transporto priemonė gali matyti, kur ji važiuoja, naudodama lidarą, radarą, kameras, GPS antenas ir ultragarsinius jutiklius, kad skaitmeniniu būdu nubrėžtų kelią priešais ją.
Aukšto lygio sistemos architektūra
Esminiai jutikliai, pavaros, techninė ir programinė įranga yra išvardyti architektūroje, kuri taip pat parodo visą AV ryšio mechanizmą arba protokolą.
Suvokimas
Šis etapas apima AV vietos nustatymą aplinkos atžvilgiu ir AV aplinkos jutimą naudojant įvairius jutiklius.
Šiame žingsnyje AV naudoja RADAR, LIDAR, kamerą, realaus laiko kinetikos (RTK) ir kitus jutiklius. Atpažinimo moduliai gauna duomenis iš šių jutiklių ir apdoroja juos perduodami.
Apskritai AV susideda iš valdymo sistemos, LDWS, TSR, nežinomų kliūčių atpažinimo (UOR), transporto priemonės padėties nustatymo ir lokalizavimo (VPL) modulio ir kt.
Sujungta informacija po apdorojimo pateikiama sprendimų priėmimo ir planavimo stadijai.
Sprendimas ir planavimas
AV judesiai ir elgesys sprendžiami, planuojami ir kontroliuojami šiame etape, naudojant suvokimo proceso metu gautą informaciją.
Šiame etape, kurį reprezentuotų smegenys, pasirenkami tokie dalykai kaip kelio planavimas, veiksmų numatymas, kliūčių išvengimas ir kt.
Pasirinkimas pagrįstas dabar ir istoriškai prieinama informacija, įskaitant žemėlapio duomenis realiuoju laiku, eismo specifiką, tendencijas, vartotojo informaciją ir kt.
Gali būti duomenų žurnalo modulis, kuris seka klaidas ir duomenis vėlesniam naudojimui.
Kontrolė
Valdymo modulis, gavęs informaciją iš sprendimų ir planavimo modulio, atlieka operacijas/veiksmus, susijusius su fiziniu AV valdymu, pvz., vairavimą, stabdymą, greitėjimą ir kt.
Važiuoklė
Paskutinis veiksmas apima sąveiką su prie važiuoklės pritvirtintomis mechaninėmis dalimis, tokiomis kaip pavarų variklis, vairo variklis, stabdžių pedalo variklis ir akceleratoriaus bei stabdžių pedaliniai varikliai.
Valdymo modulis signalizuoja ir valdo visus šiuos komponentus.
Dabar pakalbėsime apie bendrą AV komunikaciją prieš kalbėdami apie įvairių pagrindinių jutiklių dizainą, veikimą ir naudojimą.
RADARAS
AV įrenginiuose RADARAI naudojami aplinkai nuskaityti, siekiant surasti ir surasti automobilius ir kitus objektus.
RADARai dažnai naudojami tiek kariniais, tiek civiliniais tikslais, pavyzdžiui, oro uostuose ar meteorologinėse sistemose, ir veikia milimetrinių bangų (mm-bangų) spektre.
Šiuolaikiniuose automobiliuose naudojamos įvairios dažnių juostos, įskaitant 24, 60, 77 ir 79 GHz, jų matavimo diapazonas yra nuo 5 iki 200 m [10].
Apskaičiuojant ToF tarp perduodamo signalo ir grįžtančio aido, nustatomas atstumas tarp AV ir objekto.
AV įrenginiuose RADAR naudoja daugybę mikro antenų, kurios sukuria skilčių rinkinį, kad padidintų diapazono skiriamąją gebą ir kelių taikinių identifikavimą. mm-Wave RADAR gali tiksliai įvertinti arti esančius objektus bet kuria kryptimi, naudodamas Doplerio poslinkio dispersiją dėl padidinto pralaidumo ir didesnio pralaidumo.
Kadangi mm-Wave radarai yra ilgesnio bangos ilgio, jie turi antiblokavimo ir taršos apsaugą, leidžiančią jiems veikti lyjant, sningant, rūke ir esant silpnam apšvietimui.
Be to, Doplerio poslinkis gali būti naudojamas santykiniam greičiui apskaičiuoti naudojant mm bangos radarus. Dėl savo galimybių mm-Wave radarai puikiai tinka įvairioms AV programoms, įskaitant kliūčių aptikimą ir pėsčiųjų bei transporto priemonių atpažinimą.
Ultragarsiniai jutikliai
Šie jutikliai veikia 20–40 kHz diapazone ir naudoja ultragarso bangas. Magneto rezistinė membrana, naudojama objekto atstumui įvertinti, sukuria šias bangas.
Skaičiuojant skleidžiamos bangos skrydžio laiką (ToF) iki aido signalo, nustatomas atstumas. Įprastas ultragarsinių jutiklių diapazonas yra mažesnis nei 3 metrai.
Jutiklio išvestis atnaujinama kas 20 ms, todėl ji negali atitikti griežtų ITS QoS reikalavimų. Šie jutikliai turi palyginti mažą spindulio aptikimo diapazoną ir yra nukreipti.
Todėl norint gauti viso lauko regėjimą, reikia daugybės jutiklių. Tačiau daugelis jutiklių sąveikaus ir gali sukelti didelių diapazono netikslumų.
LiDAR
LiDAR naudojami 905 ir 1550 nm spektrai. Kadangi žmogaus akis yra jautri tinklainės pažeidimams nuo 905 nm diapazono, dabartinė LiDAR veikia 1550 nm juostoje, kad sumažintų tinklainės pažeidimą.
Iki 200 metrų yra didžiausias LiDAR veikimo nuotolis. Kietojo kūno, 2D ir 3D LiDAR yra skirtingos LiDAR subkategorijos.
Vienas lazerio spindulys yra išsklaidytas virš veidrodžio, kuris greitai sukasi 2D LiDAR. Įdėjus kelis lazerius ant lizdo, 3D LiDAR gali gauti 3D aplinkos vaizdą.
Buvo įrodyta, kad pakelės LiDAR sistema sumažina transporto priemonės ir pėsčiojo (V2P) susidūrimų skaičių tiek sankryžose, tiek ne sankryžose.
Jame naudojama 16 eilučių realaus laiko skaičiavimo požiūriu efektyvi LiDAR sistema.
Siūloma naudoti dirbtinį gilų automatinį kodavimo įrenginį neuroninis tinklas (DA-ANN), kuris pasiekia 95% tikslumą 30 m diapazone.
Parodyta, kaip paramos vektorių mašina (SVM) pagrįstas algoritmas kartu su 64 eilučių 3D LiDAR gali pagerinti pėsčiųjų atpažinimą.
Nepaisant geresnio matavimo tikslumo ir 3D matymo nei mm bangos radaras, LiDAR veikia prasčiau esant nepalankioms oro sąlygoms, įskaitant rūką, sniegą ir lietų.
Fotoaparatai
Atsižvelgiant į įrenginio bangos ilgį, AV kamera gali būti infraraudonųjų spindulių arba matomos šviesos pagrindu.
Kameroje (CMOS) naudojami su įkrovimu sujungti įrenginiai (CCD) ir papildomi metalo oksido-puslaidininkių (CMOS) vaizdo jutikliai.
Priklausomai nuo objektyvo kokybės, didžiausias fotoaparato nuotolis yra apie 250 m. Trys matomų kamerų naudojamos juostos – raudona, žalia ir mėlyna – yra atskirtos tokiu pačiu bangos ilgiu kaip ir žmogaus akis, arba 400–780 nm (RGB).
Dvi VIS kameros yra sujungtos su nustatytais židinio nuotoliais, kad būtų sukurtas naujas kanalas, kuriame yra gylio (D) informacija, leidžianti sukurti stereoskopinį vaizdą.
Dėl šios galimybės per kamerą (RGB-D) galima gauti 3D vaizdą aplink transporto priemonę.
Infraraudonųjų spindulių (IR) kameroje naudojami pasyvūs jutikliai, kurių bangos ilgis yra nuo 780 nm iki 1 mm. Esant didžiausiam apšvietimui, AV IR jutikliai siūlo vizualinį valdymą.
Ši kamera padeda AV su objektų atpažinimu, šoninio vaizdo valdymu, avarijų įrašymu ir BSD. Tačiau esant nepalankioms oro sąlygoms, pavyzdžiui, sniegui, rūkui ir besikeičiančioms apšvietimo sąlygoms, keičiasi fotoaparato veikimas.
Pagrindiniai fotoaparato pranašumai yra galimybė tiksliai surinkti ir įrašyti aplinkos tekstūrą, spalvų pasiskirstymą ir formą.
Pasaulinė navigacinė palydovinė sistema ir pasaulinė padėties nustatymo sistema, inercinis matavimo vienetas
Ši technologija padeda AV naršyti tiksliai nustatydama jo vietą. GNSS lokalizacijai naudoja grupę palydovų, skriejančių aplink planetos paviršių.
Sistema saugo duomenis apie AV vietą, greitį ir tikslų laiką.
Jis veikia nustatydamas ToF tarp gauto signalo ir palydovo spinduliavimo. Pasaulinės padėties nustatymo sistemos (GPS) koordinatės dažnai naudojamos AV vietai nustatyti.
GPS išskirtos koordinatės ne visada yra tikslios ir paprastai prideda padėties paklaidą, kurios vidutinė vertė yra 3 m, o standartinis pokytis yra 1 m.
Didmiesčių situacijose našumas dar labiau pablogėja, kai vietos paklaida siekia iki 20 m, o tam tikromis sunkiomis aplinkybėmis GPS padėties paklaida yra maždaug 100 m.
Be to, AV gali naudoti RTK sistemą, kad tiksliai nustatytų transporto priemonės padėtį.
AV transporto priemonės padėtis ir kryptis taip pat gali būti nustatomos naudojant „dead convening“ (DR) ir inercinę padėtį.
Jutiklio sintezė
Norint tinkamai valdyti transporto priemonę ir saugą, AV turi gauti tikslių ir realiu laiku žinių apie vietą, būseną ir kitus transporto priemonės veiksnius, pvz., svorį, stabilumą, greitį ir kt.
Šią informaciją turi rinkti AV, naudodami įvairius jutiklius.
Sujungus duomenis, gautus iš kelių jutiklių, nuosekliai informacijai gauti naudojama jutiklių suliejimo technika.
Šis metodas leidžia sintezuoti neapdorotus duomenis, gautus iš papildomų šaltinių.
Dėl to jutiklių suliejimas leidžia AV tiksliai suvokti aplinką, sujungiant visus naudingus duomenis, surinktus iš įvairių jutiklių.
Įvairių tipų algoritmai, įskaitant Kalmano filtrus ir Bajeso filtrus, naudojami AV suliejimo procesui atlikti.
Kadangi Kalmano filtras naudojamas keliose programose, įskaitant RADAR sekimą, palydovinės navigacijos sistemas ir optinę odometriją, Kalmano filtras yra labai svarbus, kad transporto priemonė veiktų autonomiškai.
Transporto priemonių specialieji tinklai (VANET)
VANET yra naujas mobiliųjų ad hoc tinklų poklasis, galintis spontaniškai sukurti mobiliųjų įrenginių/transporto priemonių tinklą. Naudojant VANET galimas ryšys tarp transporto priemonės (V2V) ir transporto priemonės ir infrastruktūros (V2I).
Pagrindinis tokių technologijų tikslas – padidinti kelių eismo saugumą; Pavyzdžiui, esant pavojingoms situacijoms, pvz., avarijoms ir kamščiams, automobiliai gali sąveikauti vienas su kitu ir tinklu, kad perduotų svarbią informaciją.
Toliau pateikiami pagrindiniai VANET technologijos komponentai:
- OBU (borto įrenginys): tai kiekvienoje transporto priemonėje esanti GPS sekimo sistema, leidžianti joms sąveikauti tarpusavyje ir su pakelės įrenginiais (RSU). OBU yra aprūpintas keliais elektroniniais komponentais, įskaitant išteklių komandų procesorių (RCP), jutiklių įrenginius ir vartotojo sąsajos, gauti esminę informaciją. Jo pagrindinis tikslas yra naudoti belaidį tinklą, kad būtų galima susisiekti tarp kelių RSU ir OBU.
- Kelio blokas (RSU): RSU yra stacionarus kompiuterių blokas, kuris yra tiksliai išdėstytose gatvėse, automobilių stovėjimo aikštelėse ir sankryžose. Pagrindinis jo tikslas yra susieti autonomines transporto priemones su infrastruktūra, taip pat padeda nustatyti transporto priemonių lokalizaciją. Be to, jis gali būti naudojamas transporto priemonei susieti su kitais RSU, naudojant įvairius tinklo topologijos. Be to, jie buvo naudojami naudojant aplinkos energijos šaltinius, įskaitant saulės energiją.
- Patikima institucija (TA): tai įstaiga, kuri kontroliuoja kiekvieną VANET proceso žingsnį, užtikrindama, kad tik teisėti RSU ir transporto priemonės OBU galėtų registruotis ir sąveikauti. Patvirtinus OBU ID ir autentifikuojant transporto priemonę, jis užtikrina saugumą. Be to, randama žalingų ryšių ir keisto elgesio.
VANET naudojami transporto priemonių ryšiui, įskaitant V2V, V2I ir V2X ryšį.
Transporto priemonė 2 Transporto priemonės komunikacija
Automobilių gebėjimas kalbėtis tarpusavyje ir keistis svarbia informacija apie eismo spūstis, avarijas ir greičio apribojimus yra žinomas kaip transporto priemonių tarpusavio ryšys (IVC).
V2V ryšys gali sukurti tinklą sujungiant įvairius mazgus (transporto priemones) naudojant dalinę arba pilną tinklo topologiją.
Jie skirstomi į vieno šuolio (SIVC) arba kelių šuolių (MIVC) sistemas, atsižvelgiant į tai, kiek apynių naudojama transporto priemonių tarpusavio ryšiui.
Nors MIVC gali būti naudojamas tolimojo ryšio ryšiams, pvz., eismo stebėjimui, SIVC gali būti naudojamas mažo nuotolio programoms, tokioms kaip juostų sujungimas, ACC ir kt.
Daugybė privalumų, įskaitant BSD, FCWS, automatinį avarinį stabdymą (AEB) ir LDWS, siūlomi naudojant V2V ryšį.
2 transporto priemonės infrastruktūros ryšys
Automobiliai gali susisiekti su RSU per procesą, žinomą kaip kelių ir transporto priemonių ryšys (RVC). Tai padeda aptikti parkomatus, kameras, eismo juostų žymeklius ir eismo signalus.
Ad hoc, belaidis ir dvikryptis ryšys tarp automobilių ir infrastruktūros.
Eismui administruoti ir prižiūrėti naudojami infrastruktūros duomenys. Jie naudojami įvairiems greičio parametrams reguliuoti, kurie leidžia automobiliams maksimaliai taupyti kurą ir valdyti eismo srautą.
Priklausomai nuo infrastruktūros (URVC), RVC sistemą galima atskirti į Sparse RVC (SRVC) ir Ubiquitous RVC.
SRVC sistema teikia ryšio paslaugas tik taškuose, pavyzdžiui, norint rasti atviras stovėjimo vietas ar degalines, o URVC sistema siūlo aprėptį visame maršrute, net ir važiuojant dideliu greičiu.
Norint užtikrinti tinklo aprėptį, URVC sistemai reikia didelių investicijų.
Transporto priemonė 2 Viskas, komunikacija
Automobilis gali prisijungti prie kitų objektų per V2X, įskaitant pėsčiuosius, pakelės objektus, įrenginius ir tinklelį (V2P, V2R ir V2D) (V2G).
Naudodamiesi tokiu bendravimu, vairuotojai gali išvengti susidūrimo su rizikos grupėmis esančiais pėsčiaisiais, dviratininkais ir motociklininkais.
Pėsčiųjų susidūrimo įspėjimo (PCW) sistema V2X ryšio dėka gali įspėti vairuotoją apie keleivį prieš katastrofišką susidūrimą.
Siekdamas siųsti pėstiesiems svarbius pranešimus, PCW gali pasinaudoti išmaniojo telefono „Bluetooth“ arba artimojo lauko ryšio (NFC) pranašumais.
Išvada
Daugybė technologijų, naudojamų kuriant autonominius automobilius, gali turėti didelės įtakos jų veikimui.
Paprasčiausiai automobilis sukuria savo apylinkių žemėlapį naudodamas daugybę jutiklių, kurie teikia informaciją apie maršrutą aplink jį ir kitas jo kelyje esančias transporto priemones.
Tada šiuos duomenis analizuoja sudėtinga mašininio mokymosi sistema, kuri sukuria aibę veiksmų, kuriuos automobilis turi atlikti. Šios elgsenos reguliariai keičiamos ir atnaujinamos, kai sistema sužino daugiau apie transporto priemonės aplinką.
Nepaisant visų mano pastangų pristatyti jums autonominės transporto priemonės sistemos architektūros apžvalgą, užkulisiuose vyksta daug daugiau.
Nuoširdžiai tikiuosi, kad šios žinios jums bus vertingos ir jas panaudosite.
Palikti atsakymą