беспилотный автомобиль
Беспилотный автомобиль, также известный как самоуправляемый автомобиль или колесный мобильный робот, представляет собой беспилотное наземное транспортное средство, передающее энергию. Наш идеальный самоуправляемый автомобиль мог бы проехать из пункта А в пункт Б без вмешательства человека, независимо от того, насколько сложна окружающая среда и какая плохая погода в пути, машина сделает это сама. В основе беспилотных автомобилей лежат беспилотные технологии.Если автомобильная промышленность является венцом обрабатывающей промышленности, то беспилотные технологии — это жемчужина короны.
Беспилотные автомобили требуют интеграции множества технологий.Это не одна новая технология, включая радар, лидар, камеры, GPS, компьютерное зрение, системы принятия решений, операционные системы, высокоточные карты, позиционирование в реальном времени, механические Контроль, управление потреблением энергии и тепловыделением и т. д. Хотя беспилотные автомобили могут показаться фантастикой, мечта на самом деле превращается в реальность.
Классификация без водителя
Степень автоматизации беспилотных транспортных средств обычно можно разделить на 6 уровней: от уровня 0 до уровня 5 в порядке степени автоматизации от низкого к высокому.
- Уровень 0: Функция автоматического вождения отсутствует, и процесс вождения полностью зависит от человека-водителя, который управляет автомобилем, включая запуск автомобиля, наблюдение за различными условиями окружающей среды в процессе вождения и различные оперативные решения. Проще говоря, в эту категорию попадают автомобили, для вождения которых требуется человеческий контроль.
- Уровень 1: Однофункциональная автоматика.Часть управления передается машине для управления во время движения, но водителю по-прежнему необходимо контролировать все. Такие как адаптивный круиз, помощь при экстренном торможении, удержание полосы движения и т. д. Руки и ноги водителя не могут быть одновременно отсоединены от системы управления.
- Уровень 2: Частичная автоматизация. Водитель и автомобиль разделяют управление автомобилем во время движения. Водитель может полностью отключиться от системы управления при определенных обстоятельствах, но водитель должен быть в режиме ожидания в любое время и должен взять на себя управление. автомобиль в короткие сроки.
- Уровень 3: Условная автоматизация, обеспечивающая автоматическое вождение в ограниченных условиях. Например, на трассе машина полностью отвечает за управление всем автомобилем, а водитель может полностью отключиться от системы управления, водитель должен быть в режиме ожидания в любой момент, но времени предупреждения достаточно.
- Уровень 4: Высокоавтоматизированный, во время движения с определенными дорожными ограничениями вмешательство водителя не требуется. Водителю нужно только установить начальную и конечную точки, а все остальное остается за управлением автомобиля.
- Уровень 5: полностью автоматизирован, вождение в любых условиях без вмешательства водителя. Водителю нужно только установить начальную и конечную точки, а все остальное остается за управлением автомобиля.
беспроводной радар
Беспроводной радар (радиообнаружение и ранжирование) является очень распространенным компонентом в автомобилях.Его принцип работы заключается в том, чтобы излучать радиоволны, а затем отражать их обратно через удаленные объекты для обнаружения. Количество, размер, скорость движения, направление движения и другую информацию об объектах можно получить с помощью беспроводного радара.В области беспилотного вождения он часто используется в сценариях адаптивного круиза и автоматического экстренного торможения.
Радар посылает радиоволны в целевую область, а объект отражает радиоволны обратно, так что можно рассчитать расстояние между ними. Расстояние d=c⋅t/2, где t — интервал времени между испусканием радиоволны и ее отражением назад, а c — скорость света (3⋅10 до восьмого метра в секунду).
Радар можно использовать для идентификации объектов на расстоянии сотен метров, а также для определения их размера и скорости движения. Но он не может зафиксировать детали объекта.
Лидар
LiDAR (Light Detection and Ranging), то есть система лазерного обнаружения и определения дальности, представляет собой радиолокационную систему, излучающую лазерный луч для обнаружения объектов. Его принцип работы заключается в отправке большого количества сигналов обнаружения лазерного луча на целевой объект, а затем приемник обрабатывает сигнал, отраженный целью, для получения соответствующей информации о цели, такой как расстояние до цели, азимут, высота, скорость , отношение и даже форму и другую информацию. Лидар беспилотного автомобиля обычно устанавливается на крыше, постоянно вращаясь с высокой скоростью для сканирования окружающей среды, благодаря чему можно получить трехмерную информацию об окружающих объектах.
Принцип измерения лидара относительно прост, например, лидар на автомобиле на картинке ниже посылает луч лазерного света к целевому объекту, и расстояние можно рассчитать по скорости света, и можно получить больше показателей путем добавления угла луча.
Для реальных трехмерных объектов трехмерное облако точек может быть сформировано путем сканирования всего объекта с помощью лидара. Лидар излучает несколько лучей на цель, а приемник принимает отраженные лучи и обрабатывает сигналы для формирования трехмерного облака точек.
Лидар обеспечивает более высокое разрешение, чем беспроводной радар, и может собирать больше информации, чем беспроводной радар. Лидар дорог в изготовлении, ему нужно постоянно вращаться при работе, и он не может работать в туманную и пыльную погоду.
камера
Чтобы захватить больше деталей изображения, нам нужно добавить камеры в беспилотные автомобили, например, для распознавания дорожных знаков на дороге. Камеры обеспечивают наиболее точный обзор беспилотного автомобиля, обеспечивая изображения с самым высоким разрешением. На камеру сильно влияет погода, например камера ночью.
Для захваченных изображений требуется машинное обучение, чтобы распознавать объекты внутри. Текущее популярное распознавание изображений использует глубокое обучение, а ядром является сверточная нейронная сеть. Соответствующие принципы были объяснены в предыдущих главах о принципе работы нейронных сетей и принципах глубокого обучения, поэтому глубокая сверточная нейронная сеть является ядром обработки изображений, собранных камерой.
Кадры, снятые беспилотным транспортным средством, проезжающим через камеру, могут распознавать объекты, содержащиеся в изображении, с помощью глубокого обучения, такие как пешеходы, движение, дорожные знаки и так далее. В соответствии с задачами компьютерного зрения по обнаружению и классификации объектов классические алгоритмы включают R-CNN, Faster R-CNN, SSD, YOLO и так далее.
Ультразвуковой радар
В дополнение к вышеуказанным датчикам беспилотные автомобили обычно оснащены ультразвуковыми радарами. Ультразвуковой радар, также известный как радар заднего хода, очевидно, в основном используется для помощи при движении задним ходом. Его принцип работы заключается в передаче ультразвуковых волн наружу через ультразвуковой передатчик, а затем в приеме отраженных ультразвуковых волн через приемник и расчете расстояния в соответствии с разницей во времени. Расстояние d=343⋅время/2, где 343 бит скорости звуковой волны, 343 м/с. Дальность обнаружения ультразвукового радара обычно составляет несколько метров, а точность обнаружения высока, что подходит для парковки.
GPS
GPS является наиболее часто используемой технологией позиционирования и используется для позиционирования в беспилотных автомобилях. GPS обновляется с частотой 10 Гц, поэтому ему не хватает производительности в реальном времени. Кроме того, погрешность гражданской версии GPS может достигать нескольких метров, поэтому очень легко стать причиной дорожно-транспортных происшествий, полагаясь исключительно на GPS для позиционирования и навигации.
Позиционирование GPS использует метод трилатерации.Расстояние между спутником и принимающим устройством измеряется временем передачи, а затем положение принимающего устройства может быть рассчитано с помощью позиций нескольких спутников.GPS обычно использует более 4 спутников для измерения расстояние Найдите информацию о трехмерном положении принимающего устройства.
Давайте используем пример, чтобы понять метод 2D-трилатерации.Например, если расстояние между вашим положением и спутником A составляет 100 км, ваше возможное положение находится на круге с центром на спутнике A.
Затем вы отправляете беспроводной сигнал на другой спутник B, и измеренное расстояние составляет 75 км.В это время ваше положение имеет две возможности, то есть пересечение двух кругов.
Наконец, беспроводной сигнал отправляется на спутник C, и измеренное расстояние составляет 200 км.В это время пересечение трех кругов может однозначно определить положение, которое является вашим положением. То есть три спутника могут определить точку на плоскости, и пока система координат установлена, можно получить подробные значения xy.
Карта высокой точности
Высокоточная карта является важной поддержкой для беспилотных автомобилей. Она содержит много информации о помощи при вождении. Помимо обеспечения точного позиционирования, она также может выполнять интеллектуальное предотвращение, интеллектуальное регулирование скорости и так далее. Карты высокой точности могут предоставить беспилотным транспортным средствам возможности статического восприятия и предоставить беспилотным транспортным средствам глобальный обзор, такой как дорога, трафик, инфраструктура и другая информация.
Электронные карты, которые мы используем каждый день, представляют собой традиционные электронные карты, которые можно использовать для запроса местоположения и навигации, в основном для водителей-людей. А высокоточные электронные карты могут дать больше информации, чем традиционные электронные карты, в основном для беспилотных транспортных средств. Основной диапазон информации, которую могут собирать датчики на корпусе беспилотного автомобиля, очень ограничен, но высокоточная электронная карта может значительно расширить диапазон способности восприятия беспилотного автомобиля, и можно получить более точную информацию.
Карта высокой точности содержит много вспомогательной информации. Например, он включает информацию о дорожных данных, такую как положение, ширина, наклон, тип и кривизна полосы движения. Например, он включает информацию об окружающей среде, такую как дорожные знаки, сигнальные огни, препятствия, ограничения высоты дороги, ограждения, деревья, заборы, ориентиры и т. д. Если модель высокоточной электронной карты будет дополнительно абстрагироваться, можно будет получить больше информации между беспилотным транспортным средством и полосой движения, трафиком и инфраструктурой.
По сравнению с GPS, высокоточные электронные карты могут достигать более чем в 10 раз большей точности, чем GPS.Точность GPS обычно составляет несколько метров, а взаимодействие высокоточных карт и датчиков может достигать точности до сантиметра.
Инерциальное измерительное устройство
Инерциальный измерительный блок (IMU) представляет собой датчик, который измеряет ускорение и угловую скорость. В беспилотных транспортных средствах обычно используются инерциальные датчики среднего и низкого уровня с частотой обновления 1 кГц и ценой в несколько тысяч юаней. Инерция может помочь беспилотным транспортным средствам в позиционировании, но поскольку ее ошибки со временем накапливаются, ее можно использовать для позиционирования только в течение короткого периода времени.
Чтобы облегчить понимание ускорения инерциального измерительного устройства, мы можем представить акселерометр в виде коробки с шариком, подвешенным в свободном от гравитации пространстве. Когда мы прикладываем гравитационное ускорение (1g) влево, мяч будет оказывать давление в 1g на плоскость стенки в направлении X, и тогда мы можем измерить ускорение по оси x как -1g.
Инерциальное измерительное устройство также включает в себя функцию измерения угловой скорости, а гироскоп может вращаться с тремя степенями свободы вокруг точки опоры. Например, в середине гироскопа внизу есть вертикальная ось, проходящая через металлический диск, диск называется ротором, а вертикальная ось — осью вращения. Для увеличения инерции ротор изготовлен из тяжелого металла. Внешняя сторона вертикальной оси образована вложением трех слоев колец разного размера, с тремя степенями свободы по направлениям. Измерение угловой скорости в основном основано на сохранении углового момента.
V2X взаимодействует с окружающей средой
Обнаружение связи V2X — это протокол связи между беспилотными транспортными средствами и окружающей средой, включая транспортное средство с транспортным средством (V2V), транспортное средство с инфраструктурой (V2I), транспортное средство с пешеходом (транспортное средство с пешеходом, V2P).
Связь V2V относится к обмену информацией между автономными транспортными средствами, например обмену условиями движения между автономными транспортными средствами. Коммуникация V2I относится к обмену информацией между беспилотными автомобилями и инфраструктурой, например, связь между умными парковками и беспилотными автомобилями. Связь V2P относится к обмену информацией между беспилотными автомобилями и пешеходами, например, общение с беспилотными автомобилями через приложения для смартфонов.
план маршрута
Основная проблема планирования пути состоит в том, чтобы найти самый быстрый и безопасный путь от начальной точки до конечной точки.Существует множество зрелых алгоритмов планирования пути, таких как алгоритм Дейкстры, алгоритм A*, алгоритм RRT и так далее. При планировании пути беспилотных автомобилей необходимо учитывать влияние множества факторов, таких как дорожно-транспортные происшествия, заторы на дорогах и т. д.
Суммировать
Ядром беспилотных автомобилей является восприятие.У беспилотных автомобилей есть глаза с четырьмя различными полями зрения, включая беспроводной радар, лидар, ультразвуковой радар и камеры, с помощью которых они могут получать разные поля зрения. Что касается позиционирования, беспилотные автомобили используют GPS и устройства инерциальной стратегии в сочетании с высокоточными электронными картами для достижения очень точного позиционирования. Кроме того, чтобы позволить беспилотным автомобилям общаться и взаимодействовать с окружающей средой, был предложен V2X, включая V2V, V2I и V2P.
Сосредоточьтесь на искусственном интеллекте, чтении и мышлении, расскажите о математике, информатике, распределенных технологиях, машинном обучении, глубоком обучении, обработке естественного языка, алгоритмах и структурах данных, глубине Java, ядре Tomcat и т. д.