Kazalo[Skrij][Pokaži]
Senzorji in programska oprema so združeni v avtonomnih vozilih za navigacijo, krmiljenje in upravljanje različnih vozil, vključno z motornimi kolesi, avtomobili, tovornjaki in droni.
Odvisno od tega, kako so bili razviti ali zasnovani, lahko potrebujejo pomoč vozniku ali pa tudi ne.
Popolnoma avtonomni avtomobili lahko varno delujejo brez človeških voznikov. Nekateri, na primer Googlov Waymo avtomobil, ni mogel imeti niti volana.
Delno avtonomno vozilo, kot je npr Tesla, lahko prevzame popoln nadzor nad vozilom, vendar bo morda potreboval voznika, ki bo pomagal, če sistem naleti na dvome.
V teh avtomobilih so vključene različne stopnje samoavtomatizacije, od usmerjanja po voznem pasu in pomoči pri zaviranju do popolnoma neodvisnih samovozečih prototipov.
Cilj avtomobilov brez voznika je zmanjšati promet, emisije in število nesreč.
To je mogoče, ker so avtonomna vozila spretnejša pri spoštovanju prometnih predpisov kot ljudje.
Za nemoteno vožnjo so potrebni nekateri podatki, kot so lokacija avtomobila ali bližnjih predmetov, najkrajša in najvarnejša pot do cilja ter sposobnost upravljanja voznega sistema.
Bistveno je razumeti, kdaj in kako opraviti potrebne naloge.
Ta članek bo pokrival veliko področij, vključno z sistemska arhitektura za avtonomne avtomobile, potrebne komponente in vozila ad hoc omrežja (VANET).
Potrebne komponente, potrebne za avtonomno vozilo
Današnja avtonomna vozila uporabljajo različne senzorje, vključno s kamerami, GPS, inercialnimi merilnimi enotami (IMU), sonarjem, zaznavanjem in dosegom laserske osvetlitve (lidar), radijskim zaznavanjem in določanjem obsega (radar), zvočno navigacijo in določanjem obsega (sonar) in 3D zemljevidi.
Ti senzorji in tehnologije skupaj analizirajo podatke v realnem času za nadzor krmiljenja, pospeševanja in zaviranja.
Radarski senzorji pomagajo spremljati, kje se nahajajo okoliški avtomobili. Vozilom med parkiranjem pomagajo ultrazvočni senzorji.
Tehnologija, znana kot lidar, je bila ustvarjena z uporabo obeh vrst senzorjev. Z odbijanjem svetlobnih impulzov od okolja okoli avtomobila lahko lidarski senzorji zaznajo robove cest in identificirajo oznake voznih pasov.
Ti tudi opozarjajo voznike na sosednje ovire, kot so druga vozila, pešci in kolesa.
Velikost in oddaljenost vsega okoli avtomobila se merita s tehnologijo lidar, ki prav tako ustvari 3D zemljevid, ki vozilu omogoča ogled okolice in prepoznavanje morebitnih tveganj.
Ne glede na čas dneva, ne glede na to, ali je svetel ali mračen, odlično beleži informacije v različnih vrstah ambientalne svetlobe.
Avtomobil uporablja kamere, radar in GPS antene, skupaj z lidarjem in kamerami, da zazna svojo okolico in prepozna svojo lokacijo.
Kamere preverjajo pešce, kolesarje, avtomobile in druge ovire, hkrati pa zaznavajo prometne signale, berejo prometne znake in oznake ter spremljajo druga vozila.
Vendar bi lahko imeli težave v temnih ali senčnih območjih. Avtonomno vozilo lahko vidi, kam gre, z uporabo mešanice lidarja, radarja, kamer, anten GPS in ultrazvočnih senzorjev za digitalno načrtovanje ceste pred seboj.
Sistemska arhitektura na visoki ravni
Bistveni senzorji, aktuatorji, strojna oprema in programska oprema so navedeni v arhitekturi, ki prikazuje tudi celoten komunikacijski mehanizem ali protokol v AV-jih.
Dojemanje
Ta stopnja obsega prepoznavanje lokacije AV glede na okolje in zaznavanje okolja okoli AV s pomočjo različnih senzorjev.
AV na tem koraku uporablja RADAR, LIDAR, kamero, kinetični senzor v realnem času (RTK) in druge senzorje. Moduli za prepoznavanje prejemajo podatke od teh senzorjev in jih po posredovanju obdelajo.
Na splošno je AV sestavljen iz nadzornega sistema, LDWS, TSR, prepoznavanja neznanih ovir (UOR), modula za pozicioniranje in lokalizacijo vozila (VPL) itd.
Združene informacije se po obdelavi podajo v fazo odločanja in načrtovanja.
Odločitev in načrtovanje
O gibih in vedenju AV se na tem koraku odloča, načrtuje in nadzoruje z uporabo informacij, prejetih med procesom zaznavanja.
Na tej stopnji, ki bi jo predstavljali možgani, se sprejemajo odločitve o stvareh, kot so načrtovanje poti, napovedovanje dejanj, izogibanje oviram itd.
Izbira temelji na informacijah, ki so trenutno in zgodovinsko dostopne, vključno s podatki zemljevidov v realnem času, prometnimi posebnostmi, trendi, uporabniškimi informacijami itd.
Obstaja lahko modul dnevnika podatkov, ki beleži napake in podatke za kasnejšo uporabo.
Nadzor
Nadzorni modul izvaja operacije/dejanja v zvezi s fizičnim nadzorom AV, kot so krmiljenje, zaviranje, pospeševanje itd., potem ko prejme informacije iz modula za odločanje in načrtovanje.
podvozje
Zadnji korak vključuje interakcijo z mehanskimi deli, pritrjenimi na šasijo, kot so motor menjalnika, motor volana, motor zavornega pedala in motorji pedala za plin in zavoro.
Krmilni modul signalizira in upravlja vse te komponente.
Zdaj bomo govorili o splošni komunikaciji AV, preden bomo govorili o načrtovanju, delovanju in uporabi različnih ključnih senzorjev.
RADAR
V AV napravah se RADARji uporabljajo za skeniranje okolja za iskanje in lociranje avtomobilov in drugih predmetov.
RADARji se pogosto uporabljajo v vojaške in civilne namene, kot so letališča ali meteorološki sistemi, in delujejo v spektru milimetrskih valov (mm-Wave).
V sodobnih avtomobilih se uporabljajo različni frekvenčni pasovi, vključno s 24, 60, 77 in 79 GHz in imajo merilno območje od 5 do 200 m [10].
Z izračunom ToF med oddanim signalom in vrnjenim odmevom se določi razdalja med AV in objektom.
V AV-jih RADARji uporabljajo niz mikroanten, ki ustvarjajo zbirko rež za izboljšanje ločljivosti dosega in identifikacijo več ciljev. mm-Wave RADAR lahko natančno oceni predmete bližnje razdalje v kateri koli smeri z uporabo variance Dopplerjevega premika zaradi povečane prodornosti in večje pasovne širine.
Ker imajo radarji mm-Wave daljšo valovno dolžino, imajo zmožnosti proti blokiranju in onesnaževanju, ki jim omogočajo delovanje v dežju, snegu, megli in šibki svetlobi.
Poleg tega je Dopplerjev premik mogoče uporabiti za izračun relativne hitrosti prek radarjev mm-valov. Radarji mm-Wave so zaradi svoje zmogljivosti zelo primerni za široko paleto AV aplikacij, vključno z zaznavanjem ovir ter prepoznavanjem pešcev in vozil.
Ultrazvočni senzorji
Ti senzorji delujejo v območju 20–40 kHz in uporabljajo ultrazvočne valove. Magnetno-uporovna membrana, ki se uporablja za merjenje oddaljenosti predmeta, proizvaja te valove.
Z izračunom časa preleta (ToF) oddanega vala do odmevanega signala se določi razdalja. Običajni doseg ultrazvočnih senzorjev je manj kot 3 metre.
Izhod senzorja se osveži vsakih 20 ms, kar preprečuje, da bi ustrezal strogim zahtevam QoS ITS. Ti senzorji imajo sorazmerno majhno območje zaznavanja žarka in so usmerjeni.
Zato so za pridobitev polnega vida potrebni številni senzorji. Vendar bo veliko senzorjev medsebojno vplivalo in lahko povzroči znatne netočnosti dosega.
LiDAR
V LiDARju sta uporabljena spektra 905 in 1550 nm. Ker je človeško oko dovzetno za poškodbe mrežnice iz območja 905 nm, trenutni LiDAR deluje v pasu 1550 nm, da zmanjša poškodbe mrežnice.
Največji delovni doseg LiDAR-ja je do 200 metrov. Polprevodniški, 2D in 3D LiDAR so različne podkategorije LiDAR-ja.
En sam laserski žarek je razpršen po zrcalu, ki se hitro vrti v 2D LiDAR. Z namestitvijo več laserjev na podstavek lahko 3D LiDAR pridobi 3D sliko okolice.
Dokazano je bilo, da obcestni sistem LiDAR zmanjša število trkov med vozilom in pešcem (V2P) v križiščih in nekrižiščih.
Uporablja 16-vrstični računalniško učinkovit sistem LiDAR v realnem času.
Priporoča se uporaba umetnega globokega samodejnega kodirnika nevronska mreža (DA-ANN), ki dosega natančnost 95 % v razponu 30 m.
V njem je prikazano, kako lahko algoritem na osnovi podpornega vektorskega stroja (SVM) v kombinaciji s 64-vrstičnim 3D LiDAR izboljša prepoznavanje pešcev.
Kljub boljši meritveni natančnosti in 3D-viziji kot mm-Wave radar, LiDAR slabše deluje v neugodnem vremenu, vključno z meglo, snegom in dežjem.
Kamere
Odvisno od valovne dolžine naprave lahko kamera v AV temelji na infrardeči ali vidni svetlobi.
V fotoaparatu (CMOS) so uporabljeni senzorji nabojno sklopljene naprave (CCD) in komplementarni senzorji kovinskega oksida in polprevodnika (CMOS).
Odvisno od kakovosti objektiva je največji doseg kamere okoli 250 m. Trije pasovi, ki jih uporabljajo vidne kamere – rdeči, zeleni in modri – so ločeni z enako valovno dolžino kot človeško oko ali 400–780 nm (RGB).
Dve kameri VIS sta povezani z določenimi goriščnimi razdaljami, da ustvarita nov kanal, ki vsebuje informacije o globini (D), kar omogoča ustvarjanje stereoskopskega vida.
Zahvaljujoč tej zmožnosti prek kamere (RGB-D) je mogoče dobiti 3D pogled na območje okoli vozila.
Infrardeča (IR) kamera uporablja pasivne senzorje z valovno dolžino med 780 nm in 1 mm. Pri največji osvetlitvi ponujajo IR senzorji v AV vizualni nadzor.
Ta kamera pomaga AV-jem pri prepoznavanju predmetov, nadzoru stranskega pogleda, snemanju nesreč in BSD. Toda v neugodnem vremenu, kot so sneg, megla in spreminjajoči se svetlobni pogoji, se delovanje kamere spremeni.
Glavne prednosti kamere so njena sposobnost natančnega zbiranja in snemanja teksture, porazdelitve barv in oblike okolja.
Globalni navigacijski satelitski sistem in globalni sistem za določanje položaja, inercialna merilna enota
Ta tehnologija pomaga AV-ju pri navigaciji z natančno določitvijo njegove natančne lokacije. GNSS za lokalizacijo uporablja skupino satelitov v orbiti okoli površine planeta.
Sistem shranjuje podatke o lokaciji, hitrosti in natančnem času AV.
Deluje tako, da ugotovi ToF med prejetim signalom in oddajanjem satelita. Za pridobitev lokacije AV se pogosto uporabljajo koordinate GPS (Global Positioning System).
Koordinate, pridobljene z GPS-om, niso vedno natančne in običajno dodajo položajno napako s srednjo vrednostjo 3 m in standardno variacijo 1 m.
V metropolitanskih razmerah se zmogljivost še dodatno poslabša, z napako pri določanju lokacije do 20 m, v določenih težjih okoliščinah pa je napaka položaja GPS približno 100 m.
Poleg tega lahko AV-ji uporabijo sistem RTK za natančno določitev položaja vozila.
Pri AV-jih je mogoče položaj in smer vozila določiti tudi z uporabo mrtvega računa (DR) in vztrajnostnega položaja.
Zlitje senzorja
Za pravilno upravljanje in varnost vozila morajo AV-ji pridobiti natančno in sprotno znanje o lokaciji, statusu in drugih dejavnikih vozila, kot so teža, stabilnost, hitrost itd.
Te informacije morajo zbrati AV-ji z uporabo različnih senzorjev.
Z združitvijo podatkov, pridobljenih iz več senzorjev, se tehnika fuzije senzorjev uporabi za ustvarjanje koherentnih informacij.
Metoda omogoča sintezo neobdelanih podatkov, pridobljenih iz komplementarnih virov.
Kot rezultat, fuzija senzorjev omogoča AV, da natančno razume svojo okolico z združitvijo vseh uporabnih podatkov, zbranih iz različnih senzorjev.
Različne vrste algoritmov, vključno s Kalmanovimi filtri in Bayesovimi filtri, se uporabljajo za izvedbo procesa fuzije v AV.
Ker se uporablja v več aplikacijah, vključno z RADARSKIM sledenjem, satelitskimi navigacijskimi sistemi in optično odometrijo, je Kalmanov filter ključen za avtonomno delovanje vozila.
Ad-hoc omrežja za vozila (VANET)
VANET so nov podrazred mobilnih ad hoc omrežij, ki lahko spontano ustvarijo omrežje mobilnih naprav/vozil. Komunikacija med vozilom (V2V) in med vozilom in infrastrukturo (V2I) je mogoča z VANET-i.
Primarni cilj takšne tehnologije je povečati varnost v cestnem prometu; na primer, v nevarnih situacijah, kot so nesreče in prometni zastoji, lahko avtomobili komunicirajo med seboj in z omrežjem za posredovanje ključnih informacij.
Sledijo glavne komponente tehnologije VANET:
- OBU (enota na vozilu): Je sistem za sledenje, ki temelji na GPS-u in je nameščen v vsakem vozilu, ki jim omogoča interakcijo med seboj in z obcestnimi enotami (RSU). OBU je opremljen z več elektronskimi komponentami, vključno s procesorjem ukazov virov (RCP), senzorskimi napravami in uporabniški vmesniki, pridobiti bistvene informacije. Njegov primarni namen je uporaba brezžičnega omrežja za komunikacijo med več enotami RSU in OBU.
- Obcestna enota (RSU): RSU so fiksne računalniške enote, ki so nameščene na točno določenih točkah na ulicah, parkiriščih in križiščih. Njegov glavni cilj je povezati avtonomna vozila z infrastrukturo, pomaga pa tudi pri lokalizaciji vozil. Poleg tega se lahko uporabi za povezavo vozila z drugimi enotami RSU z uporabo različnih omrežne topologije. Poleg tega delujejo na vire okoljske energije, vključno s sončno energijo.
- Zaupanja vreden organ (TA): To je telo, ki nadzoruje vsak korak postopka VANETs in zagotavlja, da se lahko registrirajo in medsebojno uporabljajo samo zakoniti RSU-ji in OBU-ji vozil. S potrditvijo ID-ja OBU in avtentikacijo vozila nudi varnost. Poleg tega najde škodljivo komunikacijo in čudno vedenje.
VANET se uporabljajo za komunikacijo v vozilih, ki vključuje komunikacijo V2V, V2I in V2X.
Vozilo 2 Komunikacija z vozilom
Sposobnost avtomobilov, da se pogovarjajo med seboj in izmenjujejo ključne informacije o prometnih zastojih, nesrečah in omejitvah hitrosti, je znana kot komunikacija med vozili (IVC).
Komunikacija V2V lahko ustvari omrežje tako, da združi različna vozlišča (vozila) skupaj z uporabo mrežne topologije, delno ali v celoti.
Kategorizirani so kot sistemi z enim skokom (SIVC) ali sistemi z več skoki (MIVC), odvisno od tega, koliko skokov se uporablja za komunikacijo med vozili.
Medtem ko se MIVC lahko uporablja za komunikacijo na velike razdalje, kot je spremljanje prometa, se lahko SIVC uporablja za aplikacije kratkega dosega, kot je združevanje voznih pasov, ACC itd.
Številne prednosti, vključno z BSD, FCWS, samodejnim zaviranjem v sili (AEB) in LDWS, so na voljo prek komunikacije V2V.
Komunikacija infrastrukture vozila 2
Avtomobili lahko komunicirajo z enotami RSU prek postopka, znanega kot komunikacija ob cesti z vozilom (RVC). Pomaga pri zaznavanju parkirnih avtomatov, kamer, označevalcev voznih pasov in prometnih signalov.
Ad hoc, brezžična in dvosmerna povezava med avtomobili in infrastrukturo.
Za upravljanje in nadzor prometa se uporabljajo podatki o infrastrukturi. Uporabljajo se za prilagoditev različnih parametrov hitrosti, ki avtomobilom omogočajo čim večjo porabo goriva in upravljanje prometnega toka.
Sistem RVC lahko glede na infrastrukturo (URVC) ločimo na redki RVC (SRVC) in vseprisotni RVC.
Sistem SRVC ponuja samo komunikacijske storitve na vročih točkah, na primer za lociranje odprtih parkirišč ali bencinskih črpalk, medtem ko sistem URVC ponuja pokritost na celotni poti, tudi pri visokih hitrostih.
Da bi zagotovili pokritost z omrežjem, sistem URVC zahteva veliko investicijo.
Vozilo 2 Vse Komunikacija
Avto se lahko prek V2X poveže z drugimi entitetami, vključno s pešci, obcestnimi objekti, napravami in omrežjem (V2P, V2R in V2D) (V2G).
S tovrstno komunikacijo se vozniki lahko izognejo trčenju v ogrožene pešce, kolesarje in motoriste.
Sistem za opozarjanje na trčenje s pešci (PCW) lahko voznika opozori na sopotnika ob cesti, preden pride do katastrofalnega trčenja, zahvaljujoč komunikaciji V2X.
Za pošiljanje pomembnih sporočil pešcem lahko PCW izkoristi Bluetooth pametnega telefona ali komunikacijo bližnjega polja (NFC).
zaključek
Številne tehnologije, ki se uporabljajo za izdelavo avtonomnih avtomobilov, lahko močno vplivajo na njihovo delovanje.
V najosnovnejšem primeru avtomobil razvije zemljevid svoje okolice z uporabo niza senzorjev, ki zagotavljajo informacije o poti okoli njega in drugih vozilih na njegovi poti.
Te podatke nato analizira zapleten sistem strojnega učenja, ki ustvari nabor dejanj, ki jih mora izvesti avto. Ta vedenja se redno spreminjajo in posodabljajo, ko sistem izve več o okolici vozila.
Kljub mojim najboljšim prizadevanjem, da bi vam predstavil pregled arhitekture sistema avtonomnih vozil, se v zakulisju dogaja še veliko več.
Iskreno upam, da se vam bo to znanje zdelo dragoceno in ga boste izkoristili.
Pustite Odgovori