- Povijest samovozećih automobila
- Razne vrste senzora koji se koriste u autonomnim / samovozećim vozilima
- RADARI u samovozećim vozilima
- LiDari u samovozećim vozilima
- Kamere u samovozećim vozilima
- Druga vrsta senzora u samovozećim vozilima
U lijepo jutro prelazite cestu da biste stigli do svog ureda s druge strane, taman kad prođete pola puta, primijetite komad metala bez vozača, robot koji napreduje prema i dolazite u dilemu pri odluci da prijeđete cesta ili ne? Snažno vas pitanje pritišće: "Je li me automobil primijetio?" Tada osjetite olakšanje kad primijetite da se brzina vozila automatski usporava i čini vam izlaz. Ali pričekaj što se upravo dogodilo? Kako je stroj dobio inteligenciju na ljudskoj razini?
U ovom ćemo članku pokušati odgovoriti na ova pitanja dubinskim proučavanjem senzora koji se koriste u samovozećim automobilima i kako se pripremaju za vožnju automobila naše budućnosti. Prije nego što zađemo u to, hajdemo također sustići osnove autonomnih vozila, njihove vozne standarde, glavne ključne igrače, njihov trenutni stupanj razvoja i uvođenja itd. Za sve ovo ćemo razmotriti samovozeće automobile jer oni čine glavno tržište udio autonomnih vozila.
Povijest samovozećih automobila
Samovozeći automobili bez vozača u početku su izašli iz znanstvene fantastike, ali sada su gotovo spremni izaći na ceste. Ali tehnologija se nije pojavila preko noći; eksperimenti na samovozećim automobilima započeli su krajem 1920-ih s automobilima upravljanim uz pomoć radio valova na daljinu. Međutim, obećavajuće suđenje ovih automobila počelo je izlaziti u 1950-1960-ima koje su izravno financirale i podržavale istraživačke organizacije poput DARPA.
Stvari su počele biti realne tek 2000-ih kada se tehnološki giganti poput Googlea počinju javljati jer je udario svoje suparničke terenske tvrtke kao što su General Motors, Ford i druge. Google je započeo razvojem svog projekta samostalnog upravljanja automobilom koji se sada naziva Google waymo. Taksi tvrtka Uber također se oglasila sa svojim redom samostalnim automobilom, zajedno s konkurencijom Toyote, BMW-a, Mercedes-Benz-a i drugih glavnih igrača na tržištu, a do trenutka kada je Tesla, kojim je upravljao Elon Musk, također udario tržište kako bi izradio stvari začinjeno.
Vozački standardi
Velika je razlika između pojma samovozeći automobil i potpuno autonomni automobil. Ova se razlika temelji na razini vozačkih standarda koja je objašnjena u nastavku. Te standarde daje odjeljak J3016 međunarodnog udruženja inženjera i automobilske industrije SAE (Društvo automobilskih inženjera), a u Europi Savezni institut za autoceste. To je klasifikacija u šest razina od razine nula do razine pet. Međutim, nulta razina ne podrazumijeva automatizaciju već potpunu ljudsku kontrolu nad vozilom.
Razina 1 - pomoć vozaču: pomoć automobila na niskoj razini, poput upravljanja ubrzanjem ili upravljanja, ali ne istovremeno. Ovdje glavne zadatke poput upravljanja, lomljenja, poznavanja okoline i dalje kontrolira vozač.
Razina 2 - Djelomična automatizacija: Na ovoj razini automobil može pomoći i u upravljanju i u ubrzavanju, dok vozač još uvijek nadzire većinu kritičnih značajki. Ovo je najčešća razina koju danas možemo naći u automobilima koji su na putu.
Razina 3 - Uvjetna automatizacija: Prijelaz na razinu 3, gdje automobil nadzire uvjete okoline pomoću senzora i poduzima potrebne radnje poput kočenja i kotrljanja na upravljaču, dok je ljudski vozač tu da intervenira u sustav ako se pojave neočekivani uvjeti.
Razina 4 - visoka automatizacija: Ovo je visoka razina automatizacije u kojoj je automobil u stanju izvršiti cijelo putovanje bez ljudskog unosa. Međutim, ovaj slučaj dolazi pod vlastitim uvjetom da vozač može prebaciti automobil u ovaj način rada samo kada sustav otkrije da su prometni uvjeti sigurni i nema zastoja.
Razina 5 - Potpuna automatizacija: Ova razina je za potpuno automatizirane automobile koji do danas ne postoje. Inženjeri to pokušavaju ostvariti. To će nam omogućiti da stignemo na odredište bez ručnog upravljačkog unosa upravljača ili kočnica.
Razne vrste senzora koji se koriste u autonomnim / samovozećim vozilima
Postoje različite vrste senzora koji se koriste u autonomnim vozilima, ali glavni od njih uključuje upotrebu kamera, RADARA, LIDARA i ultrazvučnih senzora. Položaj i vrsta senzora koji se koriste u autonomnim vozila prikazane su u nastavku.
Svi gore spomenuti senzori podatke u stvarnom vremenu dovode do Elektroničke upravljačke jedinice poznate i kao Fusion ECU, gdje se podaci obrađuju da bi se dobili podaci o 360 stupnjeva okoline. Najvažniji senzori koji čine srce i dušu samovozećih vozila su RADAR- ovi , LIDAR- ovi i senzori kamere, ali ne možemo zanemariti doprinos drugih senzora poput ultrazvučnog senzora, temperaturnih senzora, senzora za otkrivanje traka i GPS-a..
Grafikon prikazan u nastavku je iz istraživačke studije provedene na Google Patentima koja se fokusirala na upotrebu senzora u autonomnim ili samovozećim vozilima, a studija je analizirala broj patentnih polja za svaku tehnologiju (više senzora, uključujući Lidar, sonar, radar i kamere za otkrivanje, klasificiranje i praćenje objekata i prepreka) pomoću osnovnih senzora koji se koriste u svakom samovozećem vozilu.
Gornji grafikon prikazuje trendove prijave patenta za samovozeća vozila zadržavajući fokus na upotrebi senzora u njima, jer bi se moglo protumačiti da je razvoj tih vozila uz pomoć senzora započeo oko 1970-ih. Iako tempo razvoja nije bio dovoljno brz, već se povećavao vrlo sporim tempom. Razlozi za to mogu biti brojni poput nerazvijenih tvornica, nerazvijenih odgovarajućih istraživačkih objekata i laboratorija, nedostupnost vrhunskog računanja i, naravno, nedostupnost brzih internetskih, oblačnih i rubnih arhitektura za izračunavanje i donošenje odluka o samovozećim vozilima.
U 2007-2010. Godini došlo je do naglog rasta ove tehnologije. Jer, u tom je razdoblju bila odgovorna samo jedna tvrtka, tj. General motors, a sljedećih se godina ovoj utrci pridružio tehnološki div Google, a sada razne tvrtke rade na toj tehnologiji.
Sljedećih godina može se predvidjeti da će u ovo tehnološko područje doći čitav novi niz tvrtki koje će na drugačija načina dalje istraživati.
RADARI u samovozećim vozilima
Radar igra važnu ulogu pomažući vozilima da razumiju njegov sustav, već smo ranije izradili jednostavan ultrazvučni radarski sustav Arduino. Radarska tehnologija prvi se put našla u širokoj uporabi tijekom Drugog svjetskog rata, primjenom njemačkog izumitelja Christiana Huelsmeyera patenta "telemoboloskop", rane primjene radarske tehnologije koja je mogla otkriti brodove udaljene do 3000 m.
Današnji napredak, razvoj radarske tehnologije donio je mnoge slučajeve upotrebe širom svijeta u vojsci, avionima, brodovima i podmornicama.
Kako radar radi?
RADAR je akronim za ra Dio d etection nd r anging, i to nam svoje ime može se shvatiti da se radi o radio valovima. Odašiljač emitira radio signale u svim smjerovima i ako na putu postoji objekt ili prepreka, ti se radio valovi reflektiraju natrag do radarskog prijamnika, razlika u frekvenciji odašiljača i prijemnika proporcionalna je vremenu putovanja i može se koristiti za mjerenje udaljenosti i razlikuju različite vrste predmeta.
Sljedeća slika prikazuje graf prijenosa i prijema radara, gdje je crvena linija odašiljani signal, a plave crte primljeni signali od različitih objekata kroz vrijeme. Budući da znamo vrijeme odašiljenog i primljenog signala, možemo provesti FFT analizu kako bismo izračunali udaljenost objekta od senzora.
Korištenje RADARA u samovozećim automobilima
RADAR je jedan od senzora koji se vozi iza lima automobila kako bi ga učinio autonomnim, to je tehnologija koja se proizvodi u automobilima od 20 godina do danas, a omogućava automobilu da ima prilagodljivi tempomat i automatski kočenje u nuždi. Za razliku od vidnih sustava poput fotoaparata, on može vidjeti noću ili po lošem vremenu i može predvidjeti udaljenost i brzinu objekta sa stotina metara.
Loša strana RADARA je ta što ni vrlo napredni radari ne mogu jasno predvidjeti svoje okruženje. Uzmite u obzir da ste biciklist koji stoji ispred automobila, ovdje Radar ne može sigurno predvidjeti da ste biciklist, ali vas može prepoznati kao objekt ili prepreku i može poduzeti potrebne radnje, a također ne može predvidjeti smjer u s kojim ste suočeni može prepoznati samo vašu brzinu i smjer kretanja.
Da bi vozili poput ljudi, vozila prvo moraju vidjeti kao ljudi. Nažalost, RADAR nije previše detaljan, već se koristi u kombinaciji s drugim senzorima u autonomnim vozilima. Većina tvrtki za proizvodnju automobila kao što su Google, Uber, Toyota i Waymo u velikoj se mjeri oslanjaju na drugi senzor zvan LiDAR jer su specifični za pojedinosti, ali njihov domet je samo nekoliko stotina metara. Ovo je jedina iznimka za autonomnog proizvođača automobila TESLA jer RADAR koriste kao glavni senzor, a Musk je uvjeren da im LiDAR nikada neće trebati u njihovim sustavima.
Ranije se nije puno događalo s radarskom tehnologijom, ali sada s njihovom važnošću u autonomnim vozilima. Napredak u RADAR sustavu pokreću razne tehnološke tvrtke i startupi. U tvrtkama koje se ponovnom ulogu radar u mobilnosti su navedene u nastavku
BOSCH
Boscheva najnovija verzija RADARA pomaže u stvaranju lokalne karte preko koje vozilo može voziti. Koriste sloj karte u kombinaciji s RADAR-om koji omogućuje utvrđivanje lokacije na temelju GPS-a i RADAR-ovih podataka slično stvaranju cestovnih potpisa.
Dodavanjem unosa s GPS-a i RADARA, Boschov sustav može uzimati podatke u stvarnom vremenu i uspoređivati ih s osnovnom mapom, uskladiti uzorke između njih i s velikom točnošću odrediti njihova mjesta.
Uz pomoć ove tehnologije automobil se može voziti po lošim vremenskim uvjetima bez da se puno oslanja na kamere i LiDAR-ove.
WaveSense
WaveSense je tvrtka iz RADORA sa sjedištem u Bostonu koja vjeruje da samovozeći automobili ne trebaju okruženje doživljavati jednako kao i ljude.
Njihov RADAR, za razliku od ostalih sustava, koristi valove koji prodiru u zemlju da bi progledao ceste stvarajući kartu površine ceste. Njihovi sustavi emitiraju radio valove 10 stopa ispod ceste i dobivaju signal natrag koji mapira vrstu tla, gustoću, stijene i infrastrukturu.
Karta je jedinstveni otisak prsta na cesti. Automobili mogu svoj položaj usporediti s unaprijed učitanom mapom i lokalizirati se unutar 2 centimetra vodoravno i 15 centimetara okomito.
Tehnologija wavesense također ne ovisi o vremenskim uvjetima. Zemaljski probojni radar tradicionalno se koristi u arheologiji, radu na cjevovodima i spašavanjima; wavesense je prva tvrtka koja ga koristi u automobilske svrhe.
Lunewave
Antene u obliku kugle prepoznaje RADAR industrija od njihovog pojave 1940. godine od strane njemačkog fizičara Rudolfa Luneburga. Mogu pružiti mogućnost osjetljivosti od 360 stupnjeva, ali do sada je problem bio u tome što su ih bili teški za proizvodnju u maloj veličini za automobilsku upotrebu.
Rezultatom 3D ispisa mogli bi se lako dizajnirati. Lunewave dizajnira antene od 360 stupnjeva uz pomoć 3D ispisa otprilike u veličini ping-pong lopte.
Jedinstveni dizajn antena omogućava RADARU da osjeti prepreku na udaljenosti od 380 metara, što je gotovo dvostruko više nego što bi to moglo postići normalna antena. Nadalje, kugla omogućuje osjetilo od 360 stupnjeva iz jedne jedinice, umjesto tradicionalnog pogleda od 20 stupnjeva. Zbog male veličine lakše ga je integrirati u sustav, a smanjenje broja RADAR jedinica smanjuje opterećenje više slika preko procesora.
LiDari u samovozećim vozilima
LIDAR zalaže za Li GHT D etection nd R anging, to je tehnika prikazivanja kao RADAR ali umjesto pomoću radiovalova koristi svjetlo (laser) za slikanje okolinu. Pomoću oblaka točaka može lako generirati 3D kartu okruženja. Međutim, ne može se podudarati s razlučivošću fotoaparata, ali ipak je dovoljno jasno da se vidi smjer u kojem je objekt okrenut.
Kako LiDAR djeluje?
LiDAR se obično može vidjeti na vrhu samovozećih vozila kao modul za predenje. Dok se okreće, emitira svjetlost velikom brzinom od 150 000 impulsa u sekundi, a zatim mjeri vrijeme potrebno da se vrate natrag nakon što pogodiju prepreke ispred sebe. Kako svjetlost putuje velikom brzinom, 300 000 kilometara u sekundi, može lako izmjeriti udaljenosti prepreke uz pomoć formule Udaljenost = (Brzina svjetlosti x Vrijeme leta) / 2 i kao udaljenost različitih točaka u okupljena okolina koristi se za oblikovanje oblaka točaka koji se može protumačiti u 3D slike. LiDAR obično mjeri stvarne dimenzije predmeta, što daje plus, ako se koristi u automobilskim vozilima. U ovom članku možete saznati više o LiDAR-u i njegovom radu.
Korištenje LiDar-a u automobilima
Iako se čini da je LiDAR neumoljiva tehnologija za obradu slika, on ima svojih svojih nedostataka
- Visoki operativni troškovi i teško održavanje
- Neučinkovito tijekom jake kiše
- Loša slika na mjestima s visokim kutom sunca ili velikim odsjajima
Uz ove nedostatke, tvrtke poput Waymo-a jako ulažu u ovu tehnologiju kako bi je učinile boljom, jer se uvelike oslanjaju na ovu tehnologiju za svoja vozila, čak i Waymo koristi LiDAR-ove kao svoj primarni senzor za snimanje okoliša.
Ali još uvijek postoje tvrtke poput Tesle koje se protive upotrebi LiDAR-a u svojim vozilima. Izvršni direktor Tesle Elon Musk nedavno je komentirao upotrebu LiDAR-ovog " lidar je glupava zadaća i svi koji se oslanjaju na lidar su osuđeni ". Njegova tvrtka Tesla uspjela je postići samostalnu vožnju bez LiDAR-a, senzora koji se koriste u Tesli i njihov opseg pokrivanja prikazan je u nastavku.
Ovo se izravno odnosi na tvrtke poput Forda, GM Cruisea, Ubera i Wayma koje smatraju da je LiDAR bitan dio paketa senzora, mošus Citirano na njemu kao „ LiDAR je hrom, oni će baciti LiDAR, označite moje riječi. To je moje predviđanje. " Također sveučilišta podupiru mošusnu odluku o odbacivanju LiDAR-a jer dvije jeftine kamere s obje strane vozila mogu otkriti predmete s gotovo LiDAR-ovom preciznošću uz samo djelić cijene LiDAR-a. Kamere smještene s obje strane Teslinog automobila prikazane su na donjoj slici.
Kamere u samovozećim vozilima
Sva samovozeća vozila koriste više kamera kako bi imala pogled od 360 stupnjeva na okolno okruženje. Koristi se više kamera sa svake strane poput prednje, stražnje, lijeve i desne i na kraju se slike spajaju kako bi imale pogled od 360 stupnjeva. Dok neke od kamera imaju široko vidno polje od čak 120 stupnjeva i kraći domet, a druge su usredotočene na uži prikaz kako bi pružile vizuale dugog dometa. Neke kamere u tim vozilima imaju efekt ribljeg oka kako bi imale izuzetno širok panoramski pogled. Sve se ove kamere koriste s nekim algoritmima računalnog vida koji vrše svu analitiku i detekciju vozila. Također možete pogledati i druge članke vezane uz obradu slika koje smo obrađivali ranije.
Korištenje kamere u automobilima
Kamere u vozilima koriste se već dugo vremena s aplikacijom kao što je pomoć pri parkiranju i nadzor stražnjeg dijela automobila. Sada kako se tehnologija samostalnog upravljanja vozilom preispituje uloga kamere u vozilima. Iako pružaju pogled na okolinu od 360 stupnjeva, kamere mogu samostalno voziti vozila cestom.
Da bi se dobio okružujući pogled na cestu, kamere su integrirane na različitim mjestima u vozilu, sprijeda se koristi senzor širokog pogleda koji je poznat i kao sistem binokularnog vida, a na lijevoj i desnoj strani koriste se monokularni vidni sustavi i na stražnjoj kraj koristi se parkirna kamera. Sve ove jedinice fotoaparata donose slike na upravljačke jedinice i one ih spajaju kako bi imale surround prikaz.
Druga vrsta senzora u samovozećim vozilima
Pored gore navedena tri senzora, postoje i neke druge vrste senzora koji se koriste u samovozećim vozilima u razne svrhe kao što su otkrivanje traka, nadzor tlaka u gumama, kontrola temperature, kontrola vanjskog osvjetljenja, telematski sustav, upravljanje farovima itd.
Budućnost samovozećih vozila je uzbudljiva i još uvijek je u razvoju, u budućnosti bi se javile mnoge tvrtke koje će trčati i s tim bi se stvorili mnogi novi zakoni i standardi koji će sigurno koristiti ovu tehnologiju.