Для более качественного контента, пожалуйста, обратите внимание на паблик WeChat «AI Frontline» (ID: ai-front)
Всем привет, я Ван Шифэн, старший менеджер по продуктам отдела автономных технологий вождения Baidu. Отвечает за дизайн продукта и управление проектами датчиков, распознавания специальных транспортных средств и распознавания жестов на дорогах. Я очень рад поделиться с вами информацией об аппаратных системах автономного вождения через сообщество.
Далее я поделюсь с вами обзором аппаратной системы автономных транспортных средств с пяти аспектов.Я надеюсь, что вы сможете получить полное представление об основах аппаратной системы благодаря моему обмену:
Аппаратная архитектура автономной системы вождения
Датчики для автономного вождения
Определение продукта для датчиков автономного вождения
Мозг автономного вождения
Электронные системы управления для беспилотных автомобилей
Согласно отчету о расследовании Национального совета по безопасности на транспорте, датчики автомобиля Uber, задействованного в то время, внедорожника Volvo, обнаружили жертву за 6 секунд до удара и за 1,3 секунды до аварии, как определила система автопилота оригинального автомобиля. для экстренного торможения, когда автомобиль находится под управлением компьютера, функция экстренного торможения оригинального автомобиля не может быть активирована. Таким образом, ответственность за торможение лежит на водителе, но водитель посмотрел видео за 0,5 с до аварии и не поднял взгляд на дорогу.
Из видеозаписи аварии и отчета о последующем расследовании видно, что основной причиной аварии является то, что транспортное средство не находится на кольце, а водитель не находится на кольце. Когда Uber модернизировал оригинальный автомобиль системой автоматического вождения, он урезал исполнительную часть функции AEB, которая была в оригинальном автомобиле, что привело к сбою функции ADAS оригинального автомобиля. Когда система автопилота определила, что пострадавший намерен совершить экстренное торможение, не было ни звукового, ни визуального оповещения, а водитель смотрел на телефон и не вовремя брал на себя тормоза.
В настоящее время подавляющее большинство исследовательских и опытно-конструкторских автомобилей с автономным управлением представляют собой модифицированные транспортные средства, и соответствующие датчики устанавливаются на крыше для изменения динамической модели транспортного средства; тормозная и рулевая системы модифицированных транспортных средств также не имеют различных условий работы и испытаний в две зимы и одно лето. На снимке внедорожник, разработанный Uber, имеет более высокий центр тяжести, а оборудование, установленное на крыше, дополнительно заставляет центр тяжести смещаться вверх. будет более вероятно перевернуться, чем оригинальный автомобиль в случае столкновения.
Поэтому в автономном вождении безопасность — это первый день развития технологии автономного вождения. Чтобы уменьшить и избежать рисков при реальных дорожных испытаниях, перед фактическими дорожными испытаниями необходимо провести достаточную проверку моделирования, стендовых и закрытых полевых испытаний.
Программное обеспечение в цикле, с помощью программного моделирования для создания различных сценариев, необходимых для автономного вождения, и воспроизведения реальных условий дорожного движения, чтобы выполнить разработку и тестирование технологии автономного вождения. Эффективность программного обеспечения в цикле зависит от того, насколько хорошо программное обеспечение для моделирования может воспроизвести сцену. Моделирование дорожной обстановки и сцен, включая сложные дорожные сцены, реальный транспортный поток, естественные погодные условия (дождь, снег, туман, ночь, огни и т. д.), различных участников дорожного движения (автомобили, мотоциклы, велосипеды, пешеходы и т. д.). Использование программного обеспечения для имитации дорожных сцен, дорог и датчиков может обеспечить богатый ввод данных для восприятия среды автономного вождения, а также может проверять и тестировать алгоритмы.
Аппаратное обеспечение в цикле (Аппаратное обеспечение в цикле), Различные датчики подобны человеческим глазам и ушам.Как часть восприятия системы автоматического вождения, производительность этой части определяет, может ли автомобиль с автоматическим управлением адаптироваться к сложной и изменчивой дорожной среде. В том числе, камера, радар миллиметрового диапазона, ультразвуковой радар, лидар. Для разных датчиков аппаратное обеспечение в контуре развертывается на основе разных датчиков и факторов окружающей среды.
Автомобиль в петле, исполнительная система транспортного средства выдает исполнительные команды системе трансмиссии для управления транспортным средством, заменяя человеческие руки и ноги при автономном вождении. Качество исполнительного управления системой автоматического вождения определяет, может ли транспортное средство управлять безопасно и комфортно. Транспортное средство движется по открытому полю, и система автоматического вождения воспринимает виртуальную сцену, смоделированную системой.Система автоматического вождения выдает команды управления в соответствии с виртуальной сценой, а затем возвращает реальную траекторию транспортного средства в виртуальную среду через датчик для реализации реального транспортного средства и виртуальной среды Fusion для проверки управления транспортным средством.
Водитель в петле, Основываясь на развитии технологии моделирования в реальном времени в сочетании с реальным поведением водителя, он может реализовать субъективную оценку разработки и тестирования автомобиля и технологии автономного вождения. Водитель находится в курсе, с одной стороны, он может получить субъективную оценку водителя, а с другой стороны, он может проверить функцию совместного вождения человека и машины.
В целом автомобиль является продуктом, управляемым всем обществом, и присущие ему отраслевые характеристики относительно консервативны. Под влиянием искусственного интеллекта, столкнувшись с влиянием новых производителей автомобилей и изменениями потребительского спроса, метод постепенных инноваций традиционной автомобильной промышленности столкнулся с огромными проблемами. Существует острая необходимость изменить традиционную архитектуру и методы на инновации. Общая аппаратная архитектура автономного вождения учитывает не только саму систему, но и человеческий фактор.
Система автономного вождения в основном состоит из трех частей: восприятия, принятия решений и управления. Функциональные требования к восприятию системы, принятию решений и управлению также должны быть полностью учтены применительно ко всей аппаратной архитектуре. Общий дизайн и производство должны соответствовать соответствующим стандартам на уровне транспортных средств, таким как ISO26262, AECQ-100, TS16949 и другим соответствующим сертификатам и стандартам. В настоящее время система аппаратной архитектуры и цепочка поставок систем L1, L2 и ADAS относительно завершены и соответствуют требованиям правил для транспортных средств.
Слой восприятия опирается на данные большого количества датчиков, которые делятся на три категории: движение транспортного средства, восприятие окружающей среды и обнаружение водителя.
датчик движения автомобиля: датчики скорости и угла обеспечивают поперечную и продольную информацию о системе электронного привода автомобиля. Инерциальная навигация + глобальная система позиционирования = интегрированная навигация, предоставляющая полные параметры информации о пространственном положении и высокоточную информацию о местоположении.
Датчик окружающего мира: Датчики, отвечающие за восприятие окружающей среды, аналогичны человеческому зрению и слуху.Без поддержки датчиков восприятия окружающей среды функция автоматического вождения не будет реализована. Он в основном основан на объединении данных лидара, камеры и радара миллиметрового диапазона, чтобы обеспечить вычислительный блок для обработки алгоритма. V2X — это связь всего, что может быть связано с транспортным средством, включая технологию связи V2V с транспортными средствами, технологию связи V2I с инфраструктурой, такой как светофоры, и связь V2P между транспортными средствами и пешеходами.
датчик контроля водителя: Бесконтактный контакт на основе камеры и биоэлектрический датчик. Через встроенные в рулевое колесо и панель приборов датчики собираются данные деталей лица и сердца водителя, ЭЭГ и других частей, а затем по изменению данных этих частей судят о том, находится ли водитель в состояние рассеянности и усталости за рулем.
Секция вычислительного блока: данные, собранные различными датчиками, объединяются в вычислительный блок для обработки.Чтобы обеспечить требования автоматического вождения в реальном времени, максимальная задержка ответа программного обеспечения должна находиться в допустимом диапазоне, что требует очень высоких вычислений. Текущие основные решения основаны на GPU, FPGA, ASIC и т. д.
управление транспортным средством: Автоматическое вождение требует использования электрических сигналов для управления системами рулевого управления, торможения и акселератора транспортного средства, что предполагает проводную модификацию места транспортного средства.В настоящее время в автомобиле с адаптивным круизом, экстренным торможением и автоматическим парковочные функции можно напрямую заимствовать у оригинала. Система автомобиля управляется по шине CAN без лишней модификации.
Система предупреждения: в основном напоминают водителю звуком, изображением и вибрацией, а также эффективно уменьшают сонливость и отвлекаемость водителя благодаря дизайну HMI.
Камера: в основном используется для разметки полос движения, дорожных знаков, светофоров, обнаружения транспортных средств и пешеходов.Есть специальные камеры с полной информацией об обнаружении и низкими ценами, но на них повлияет дождь и снег, погода и свет. Он состоит из объектива, модуля объектива, фильтра, CMOS/CCD, ISP и части передачи данных. Свет фокусируется на датчике после прохождения через оптическую линзу и фильтр, а световой сигнал преобразуется в электрический сигнал интегральной схемой CMOS или CCD, а затем преобразуется в цифровое изображение в стандартном формате RAW, RGB или YUV. процессором изображений (ISP) Сигнал передается на компьютер через интерфейс передачи данных.
Лидар: технология, используемая лидаром, представляет собой метод времени полета, который рассчитывает расстояние на основе времени возвращения света, встречающего препятствие. Чтобы охватить определенный угловой диапазон, требуется угловое сканирование, и появились различные принципы сканирования. В основном делятся на: коаксиальное вращение, вращение призмы, сканирование МЭМС, фазовый тип, сцинтилляционный тип. Лидар используется не только для восприятия, но и для картографирования и позиционирования высокоточных карт, признан незаменимым датчиком для автономного вождения выше уровня L3.
Радар миллиметрового диапазона: он в основном используется для обнаружения транспортных средств. Скорость обнаружения высокая и точная, и на него не так легко влияет погода. Он не может обнаруживать дорожные знаки, такие как полосы движения. Радар миллиметрового диапазона состоит из микросхемы, антенны и алгоритма.Основной принцип заключается в том, чтобы излучать пучок электромагнитных волн и наблюдать за разницей между эхом и падающей волной для расчета расстояния и скорости. Показателями измерения точности изображения являются точность определения расстояния, угловое разрешение и разрешение по разности скоростей. Чем выше частота миллиметровых волн, тем шире полоса пропускания и лучше изображение.Они в основном делятся на два типа: 77 ГГц и 24 ГГц.
Встроенная навигация: после того, как плата GNSS получает через антенну все видимые спутники GPS и сигналы RTK, она интерпретирует и вычисляет собственное пространственное положение. Когда транспортное средство проезжает через туннель или улицу между возвышающимися зданиями, слепая зона сигнала представляет собой риск того, что навигация не может быть реализована из-за блокировки сигнала. Необходимо интегрировать информацию ИНС.ИНС обладает такими преимуществами, как всепогодность, полная автономность, отсутствие внешних помех и может обеспечить полные навигационные параметры (положение, скорость, ориентация).Позиционирование производительность измерения пространственного положения.
В этой таблице приведены датчики, используемые общими функциями автономного вождения, и области применения каждого датчика. Страны также выпустили соответствующие стандарты для функций автономного вождения L1 и L2, что ускорило развитие рынка и внедрение продуктов. Европейская ассоциация оценки безопасности новых автомобилей (E-NCAP) добавила ADAS в свои правила подсчета очков с 2013 года и планирует включить систему помощи при превышении скорости (SAS), автоматическое экстренное торможение (AEB), предупреждение о выходе из полосы движения/выезд из полосы движения к 2017 году. Вспомогательные (LDW/LKD) бонусные требования – это системы со 100% установленной мощностью. Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) и Страховой институт безопасности дорожного движения (IIHS) также предлагают включить функции ADAS, такие как автоматическое экстренное торможение (AEB), в качестве технических стандартов в 2022 году.
Требования к автономному вождению ограничены ODD (эксплуатационной областью проектирования) транспортного средства, то есть областью применения конструкции. Городские дороги + междугородние автомагистрали — распространенные области применения автономных транспортных средств. Максимальная скорость на закрытых дорогах в моей стране составляет 80 км/ч, а на скоростных автомагистралях — 120 км/ч. Коэффициент трения сухого асфальтового покрытия составляет 0,6, согласно формуле тормозного пути: S=V*V/2gμ для расчета тормозного пути, чтобы получить таблицу в первом ряду, а затем объединить время реакции системы автоматического вождения и Время реакции тормозной системы получить из следующей таблицы.
Как видно из двух таблиц, тормозной путь пропорционален квадрату скорости и обратно пропорционален коэффициенту трения. При постоянном коэффициенте трения тормозной путь зависит от скорости автомобиля, если скорость автомобиля увеличить вдвое, то тормозной путь увеличится в 4 раза. Коэффициент трения μ в основном зависит от материала дорожного покрытия и погодных условий.
В случае ограничения максимальной скорости в Китае в 120 километров датчик автоматического вождения может удовлетворить спрос с расстоянием обнаружения 150 м. Разработчик технологии автоматического вождения может выбрать требуемый датчик в соответствии со скоростью реальной сцены, и есть не нужно слепо гнаться за производительностью датчика.Повысить общую стоимость.
Соотношение между разрешением датчика и обнаружением объекта можно рассчитать с помощью функции тангенса арктангенса Формула, приведенная на рисунке, делится на 2, в основном для того, чтобы гарантировать, что когда датчик обнаруживает, когда минимальный угол составляет половину минимальной цели , любая ситуация может покрыть определенный пиксель для обеспечения разрешения. Избегайте пропущенного обнаружения объектов, которые не находятся точно в пределах угла.
Теоретически транспортное средство может быть обнаружено на расстоянии 100 м при разрешении 0,4 градуса и на расстоянии 400 м при разрешении 0,1 градуса. Но обнаружение только распознает объект не означает, что его можно распознать.С точки зрения алгоритмов автоматического вождения, например, распознавание объектов лидаром требует 4-5 строк сканирования для определения типа объекта. С этой точки зрения система автономного вождения действительно может идентифицировать автомобиль в радиусе 50 м, если использует лидар с разрешением 0,4 градуса.
Автономное вождение неотделимо от слияния нескольких датчиков, в котором лидар и камера являются оптическими датчиками, а основные компоненты и схемы обработки аналогичны. Ожидается, что два передних конца датчика будут объединены вместе и будут напрямую выводить информацию о цвете R, G, B, X, Y, Z + слиянии облака точек. Реализация слияния данных внутри датчика может значительно сократить объем вычислительной обработки.
Представленная AEye, ее интеллектуальная система восприятия iDAR может мгновенно и разумно накладывать 2D-информацию о цвете реального мира на 3D-данные. Его технология динамического сканирования и распределения излучения может запрашивать трехмерные координаты и пиксели каждой точки, контролируя сканирование каждого лазерного импульса.
IPC (Industrial Personal Computer-IPC) — защищенный усовершенствованный персональный компьютер, который может надежно работать в промышленной среде в качестве промышленного контроллера. Он использует цельностальное промышленное шасси, соответствующее стандарту «EIA», что повышает способность противостоять электромагнитным помехам, а также использует структуру шины и технологию модульной конструкции. ЦП и каждый функциональный модуль используют вставную конструкцию с мягким фиксирующим рычагом, что улучшает противоударные и антивибрационные свойства.
Общий дизайн архитектуры должен учитывать требования ISO 26262. Центральный процессор, графический процессор, FPGA и шина спроектированы с резервированием, чтобы предотвратить единую точку отказа. Когда общая система IPC выходит из строя, MCU дает окончательную гарантию и напрямую отправляет команды на шину Can транспортного средства, чтобы остановить транспортное средство.
В настоящее время эта централизованная архитектура объединяет всю вычислительную работу в одном промышленном компьютере.Общий объем велик, а энергопотребление высокое, что не подходит для будущего массового производства. Однако такая архитектура очень удобна, а итерация алгоритма не требует чрезмерного учета общей конструкции аппаратного обеспечения и регламента транспортного средства. Традиционную архитектуру X86 можно использовать для очень быстрого создания вычислительной платформы, а конструкция слота для карт также упрощает обновление оборудования.
Общий объем и энергопотребление централизованных вычислений промышленного компьютера трудно удовлетворить требованиям массового производства, и необходимо принять решение встроенного контроллера домена. Подключите необработанные данные каждого датчика в блок датчиков, завершите объединение данных в блоке датчиков, а затем передайте объединенные данные на вычислительную платформу для автоматической обработки алгоритма вождения.
Функции автономных транспортных средств сложны, и для обеспечения того, чтобы каждый модуль и функция не мешали друг другу и соображениям безопасности, будет использоваться большое количество контроллеров домена. В соответствии с различными реализациями функций он делится на контроллер домена кузова, контроллер домена автомобильных развлечений, контроллер домена трансмиссии и контроллер домена автономного вождения. Взяв в качестве примера контроллер домена автономного вождения, он берет на себя обработку данных и вычислительную мощность, необходимую для автономного вождения, включая обработку данных радара миллиметрового диапазона, камер, лидара, интегрированного навигационного и другого оборудования, а также выполняет расчет автономного управления. алгоритмы вождения.
С развитием технологий автономного вождения алгоритмы постоянно совершенствуются. После того, как алгоритм затвердеет, его можно будет использовать в качестве чипа, специфичного для ASIC, который объединяет датчик и алгоритм для реализации граничных вычислений внутри датчика. Дальнейшее сокращение объема вычислений на внутренней вычислительной платформе способствует снижению энергопотребления, объема и размера транспортного средства. Среди них Mobileye является эталонным предприятием.
Для лидарной обработки требуются эффективные платформы обработки и передовое встроенное программное обеспечение. Как показано на рисунке, Renesas сочетает в себе высокопроизводительную технологию обработки изображений и маломощную автомобильную R-CarSoC с технологией трехмерной локализации и картографирования в реальном времени (SLAM) Dibotics для обеспечения SLAM on Chip™. SLAM обеспечивает обработку 3D SLAM, необходимую для высокой производительности SoC. Dibotics также разработала встроенное программное обеспечение LiDAR под названием «Augmented LiDAR», которое обеспечивает расширенную обработку данных LiDAR в реальном времени.
Чипы ASIC — это специально разработанные чипы в соответствии с определенными конкретными потребностями.По сравнению с графическими процессорами и ПЛИС общего назначения они меньше по размеру, потребляют меньше энергии, имеют стабильную производительность и низкую стоимость в пакетном режиме. Пока компания, разрабатывающая алгоритмы автономного вождения, проделала хорошую работу по проектированию внешнего интерфейса чипа, производство и процессы на внутреннем уровне являются очень зрелыми отраслями, которые могут быть реализованы полностью с помощью аутсорсинга.
Процесс производства чипа состоит из трех частей: проектирование чипа, изготовление чипа и упаковка чипа.
После того, как внешний дизайн завершен, IP-ядро может быть выбрано в соответствии с фактическими требованиями алгоритма для завершения планирования этажа, компоновки и проводки с помощью EDA (электронная автоматизация проектирования). В соответствии с ограничениями по задержке, потребляемой мощности, площади и т. д. параметры инструмента физического проектирования разумно устанавливаются для получения наилучшей конфигурации для определения физического положения компонентов на пластине.
Процесс производства микросхем развивается от глубокого ультрафиолета 193 нм (DUV) до экстремального ультрафиолета 13,5 нм (EUV). Полупроводники вступают в эру 7-нанометрового техпроцесса, и более совершенные процессы обеспечивают повышение производительности: по сравнению с 16-нанометровым техпроцессом 7-нанометровый техпроцесс может улучшить производительность на 40 % и сэкономить энергию на 60 %.
Упаковка и тестирование чипов относится к процессу обработки пластин, прошедших тестирование, для получения независимых чипов в соответствии с моделью продукта и функциональными требованиями. В процессе упаковки и тестирования выполняются требования к чипам на уровне транспортных средств, и традиционные производители автомобильной электроники, такие как NXP и ST, имеют больше опыта.
Wire control — это дословный перевод Control by Wire. Простое понимание состоит в том, что управление транспортным средством осуществляется серией команд, а не физическими операциями.
Автономное вождение в основном делится на три части: управление восприятием и принятием решений, а уровень управления является основой для посадки автоматического вождения. Перцептивное позиционирование похоже на глаза водителя, принятие решений и планирование — на мозг, а исполнительный контроль — на руки и ноги. Чтобы хорошо справляться с принятием решений и планированием автоматического вождения, вы также должны понимать исполнительный контроль.Чтобы добиться автоматического вождения, неизбежной тенденцией является проводное управление приводом, включая провод, рулевое управление по проводам и дроссель по проводам.
На традиционных транспортных средствах тормозная система в основном использует гидравлические или вакуумные сервомеханизмы для управления тормозами.Для автоматического вождения торможение по проводам является конечной тенденцией развития.Система торможения по проводам заменяет гидравлический или пневматический блок управления на электронная система.
На изображении выше показано решение Continental для торможения по проводам, MK C1 и MK100 образуют резервированное решение по проводам. MK C1 объединяет модули усилителя тормозов и контроля тормозного давления (ABS, ESC) в компактный и легкий тормозной блок. MK C1 может соответствовать динамическим характеристикам более высокого давления при автономном вождении, а тормозной путь, создаваемый аварийным торможением с электрическим приводом, намного короче. MK100 — это электронная система контроля устойчивости (ESC) Continental, которая на основе функций антиблокировочной тормозной системы (ABS) и системы контроля тяги (TCS) добавляет датчик скорости рыскания, определение направления ускорения при повороте автомобиля. Датчик и датчик угла поворота рулевого колеса контролируют движущую силу и тормозную силу передних и задних, левых и правых колес через ECU, чтобы обеспечить боковую устойчивость автомобиля.
Самая большая разница между электронным усилителем рулевого управления (EPS) и рулевым управлением с проводным управлением заключается в том, что связь между рулевым колесом EPS и колесами не участвует в технологии проводного управления, а по-прежнему использует механическую связь. С точки зрения управления электрическими сигналами EPS также можно рассматривать как систему рулевого управления с проводным управлением.
Система активного рулевого управления Infiniti Q50 в основном продолжает структуру традиционной системы рулевого управления. Так же добавлено устройство сцепления и три комплекта электронных блоков управления ECU и устройство обратной связи по рулевому усилию. Когда автомобиль заводится, устройство сцепления автоматически отключает соединение, и задача управления передается электронной системе управления. Благодаря электронному управлению сигналом отклик на передачу становится быстрее и проще.
Акселератор с проводным управлением представляет собой электронный акселератор, который передает сигнал глубины и скорости педали акселератора через датчик положения, чтобы реализовать электронное устройство управления функцией акселератора. Этот сигнал будет получен и интерпретирован ЭБУ, после чего будет выдана управляющая команда на быстрое или плавное открытие дроссельной заслонки в соответствии с командой на открытие на угол, на который она должна открываться. Процесс точен и быстр. Проблем с механическим износом не будет.
В настоящее время широко популярны электронные дроссели. Любой, у кого есть круиз-контроль, может быть идентифицирован как имеющий электронные дроссели. В первые дни электронные дроссели были контактного типа, но в последнее время они были заменены на бесконтактные. Электромобиль полагается на крутящий момент двигателя, и сигнал крутящего момента может быть отправлен напрямую, а масляный автомобиль полагается на систему управления двигателем (EMS) для отправки сигнала крутящего момента.
Самая ранняя модификация рулевого управления заключалась в усечении конца рулевой колонки и установке рулевого двигателя для модификации. Затем используйте систему рулевого управления с усилителем оригинального автомобиля для управления рулем.
Самая ранняя модификация тормоза заключается в установке педали двигателя, а затем для управления используется система ESC оригинального автомобиля.В будущем будет использоваться система управления с проводным управлением, такая как MK C1.
Самая ранняя модификация ускорения реализуется путем отправки сигнала крутящего момента и опоры на EMS, а последующая схема модификации осуществляется электронным дросселем за счет заимствования интерфейса ACC оригинального автомобиля.
Ориентированное на массовое производство решение для автономного вождения с электронным управлением можно реализовать, обратившись к электронному рулевому управлению Infiniti Q50 и электронному торможению Continental MK100+MK C1. Контроллер домена автоматического вождения напрямую выводит сигнал крутящего момента двигателя/давления тормоза на привод рулевого тормоза в сочетании с большим количеством тестовых калибровок для достижения точного управления, тем самым обеспечивая идеальный соматосенсорный комфорт для водителя и пассажиров.
Из схемы расположения индустрии автономного вождения, выпущенной VSI, видно, что индустрия автономного вождения представляет собой трансграничное слияние нескольких 10 триллионов гигантских отраслей, таких как автомобили, новая энергетика, ИТ-коммуникации, транспорт, полупроводники, искусственный интеллект. , и Интернет. Беспилотные автомобили представляют собой совокупность материальных потоков, потоков энергии и информационных потоков и требуют всестороннего сотрудничества между всеми сторонами в отрасли.Только компании, которые глубоко интегрируют программное и аппаратное обеспечение и преодолевают барьеры и пересекают границы, могут завоевать корону. драгоценность.
Некоторый контент, которым поделились на этот раз, относится к тому, что я принимал участие в написании«Умная машина: Битва 2020»В книге рассматриваются технологии для реальной борьбы, политика для рынка, предпринимательство для инвестиций, а также всесторонний обзор всей отраслевой цепочки.
Apollo 3.0 встретится с вами на конференции разработчиков Baidu 4 июля и откроет больше аппаратных возможностей для разработчиков Добро пожаловать на сцену, чтобы стать свидетелями выпуска Apollo 3.0! Для получения дополнительной технической галантереи, связанной с аппаратным обеспечением, вы также можете продолжать следить за последующим обменом в сообществе.
Для получения дополнительных учебных материалов и технических материалов, связанных с автономным вождением, вы можете подписаться на общедоступную учетную запись сообщества разработчиков Apollo, и вы можете общаться здесь!
A1: Большинство из них не могут. Ожидается, что автомобили с функциями автоматической парковки, AEB и ACC будут модифицированы без разрушения привода оригинального автомобиля. Другие можно только насильственно изменить, уничтожив оригинальный привод автомобиля.
A2: Необходимо выполнить отключение лидара. Соединение завершает распознавание на 360 градусов.
A3: Точность позиционирования может быть достигнута за счет дифференциального позиционирования RTK.В настоящее время RTK может обеспечивать позиционирование на уровне сантиметра. Во-вторых, данные лидара могут переплавляться, а точность измерения самого лидара может достигать 2см. Требования к высокоточному позиционированию могут быть достигнуты за счет объединения данных этих двух датчиков с отличными алгоритмами.
A4: В настоящее время используются процессоры Intel X86. Если чипы ASIC сделаны из ядер ARM
A5: Система парковки, которая поставляется с оригинальным автомобилем MKZ, имеет лучшую возможность управления проводом, а ее торможение основано на ESC, который поставляется с кузовом.
A6: Для получения дополнительной информации вы можете прийти на конференцию Apollo 3.0 4 июля, чтобы найти ответ.
A7: Мониторинг опирается не только на камеру, но и на биоэлектрический датчик при ношении солнцезащитных очков.Этот датчик размещается на рулевом колесе и может воспринимать биоэлектричество человека через контакт между рукой и рулевым колесом, чтобы судить о том, концентрация или усталость от вождения.
A8: Текущий эталонный автомобиль MKZ, сертифицированный Apollo, предоставлен AS. Apollo также приглашает автомобильные компании/поставщиков услуг по модификации транспортных средств присоединиться к экосистеме Apollo, чтобы обогатить наши эталонные типы автомобилей и снизить пороговое значение для Apollo.
A9: Вы можете обратиться к документу по калибровке датчика Apollo https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/quickstart/multiple_lidar_gnss_dication_guide.mdhttps://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/ быстрый старт
A10: Вы можете думать о FPGA как о интерфейсной части ASIC. После того, как алгоритм затвердеет, его действительно можно будет использовать в качестве микросхемы ASIC, а преимущества массового производства в стоимости и энергопотреблении очевидны.