未来自动驾驶技术会成真吗？

分类：行业动态 967人浏览 2016-07-13

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处理器的算法关键到安全的自动驾驶汽车吗?..

自动驾驶技术图解

传感器电子结合得更好,精致的软件算法最终将实现一个安全、全自动汽车在未来十年。

尽管非技术媒体的报道，特斯拉在安全自动驾驶汽车的一个技术发展，与它的各类型感应器相关,我想现在的电子传感器,在本文中,结合更好的和精致的软件算法,最终实现一个安全、全自动汽车在未来十年。

特斯拉汽车显然已经反复表示,该模型不是无人驾驶汽车。特斯拉司机必须明确承认“系统是新技术和还处于公测阶段。”

最近BMW-Mobileye-Intel声明强调“安全第一”的座右铭,必须坚持以保证驾驶员的安全。 EETimes 首席国际记者Junko吉田及时正确地看待这些事件在她的博客。

甚至NPR的Sonari Glinton评论说,特斯拉型号S自动驾驶功能,自主元素意味着帮助司机而不是取代他们在最近的一次电台讨论。

谷歌的全自动测试车辆依靠更昂贵,使用LIDARTM复杂遥感系统。

特斯拉汽车的Elon Musk评论道:

“完全自治你显然需要360度的相机,你可能需要冗余的相机,你需要冗余的计算硬件,然后多余的汽车转向器。… 也就是说,我认为你不需要激光雷达。我认为你可以做这一切与被动光学,然后也许有一雷达。 “麝香是尽力做一个相对便宜,但安全,选择的汽车消费市场。

特斯拉汽车的自动驾驶仪依赖”的结合摄像机、雷达、超声波传感器和数据自动引导下高速公路,变换车道,交通和调整速度响应。 “它使用汽车制动技术提供的以色列公司Mobileye最近宣布的三个伙伴之一。

Mobileye紧急特斯拉汽车制动是“专门”,避免追尾事件,而不是横向碰撞的致命病例显示7月1日不幸的事故。技术与连续被纠正为我们说话,如在参考3、持续的发展,概述了建立自主的动态控制设计自动驾驶车辆,特别注重协调转向和制动控制的紧急避障。参考4最近也有一个创新的方法来帮助避免意外的生命损失。

谷歌无人驾驶汽车在几个州,特斯拉已经宣布其汽车将在三年内全自动;在匹兹堡和超级打开了一个测试设备将开发一个自治出租车fleet5。

丰田已提到他们的公路汽车自动驾驶12个传感器用于捕获数据,其中包括:1照相机模块在镜子前面,后面5雷达设备,使用无线电波来捕获其他车辆的速度和6 car5激光检测对象的位置。

最后,监管框架进行测试和操作自主车辆在公路上已经成立于California5。

但是,我们还没有准备好全自动车辆;然而,我们将在相对不久的将来;在那之前,司机必须保持他们的双手在方向盘上,眼睛在路上。

传感器是自动驾驶的眼睛和耳朵

耳朵? 如何听到警笛从接近警车,救护车或消防车和确定方向的未来,才能看到的,甚至与汽车的摄像机和激光雷达? 或接近摩托车的声音和方向之前看到驾驶员视觉上,激光雷达或照相机吗?

让我们看看这种传感器技术的自主车辆,而不是从一个新手的眼睛与一个工程设计师的观点的电子传感器,将使这一技术,反过来,夫妻车辆的大脑,这是由先进的加工和软件算法。

眼睛激光雷达

激光雷达是一种系统,它使用旋转激光。这种技术被用于实验自主汽车正在开发的宝马,以及那些由谷歌,日产和苹果。这个激光系统将不得不下来价格足够为了用于面向大众市场的汽车。

激光雷达的基础

图1: 一个发射器/检测器对旋转镜激光雷达设计。这一个激光发射器/检测器对结合移动的镜子使扫描至少在一个平面上。镜子不仅反映了二极管的发射光,但也反映了返回光探测器。通过实现旋转镜在这个应用程序中,我们一般可以达到90 - 180度方位视图简化系统设计和制造的时候,因为镜子是唯一的运动机制。 (来源:调速发电机)

图2: 这里展示的是一个应用程序的常规单发射器/检测器对激光器。 (来源:调速发电机)

高清晰度激光雷达(HDL)

调速发电机

调速发电机有高清晰度激光雷达(HDL)传感器能够满足严格的自主车辆导航的要求。 HDL单位提供360度方位的视野和26.5 o海拔的视野,15赫兹帧刷新率,和丰富的点云填充的速度每秒一百万点。

光脉冲曾被用来测量距离。这种基本技术从激光二极管发出光脉冲。光,直到达到一个目标,那时的一部分光能反射回到发射器。一个光子探测器安装在发射器和反射信号检测。发射和检测到的脉冲之间的时间差异决定了目标的距离。当这个脉冲测距系统驱动,大量的采样点(指定为“点云”)可以收集。

如果没有目标,那么永远不会返回任何反射的光信号。如果光线是指向地面,那么路面将提供一个信号返回。如果一个目标是定位在点云,然后可以看到一个等级数据。目标的距离和宽度可以确定从这个缺口。这个点云的点的集合,一个3 d图片周围的环境开始出现。密集的点云的丰富画面。

方法对3 d激光雷达

实现3 d激光雷达的一个方法是将发射器/检测器对上下而镜子旋转(有时称为“眨眼”或“点头”)。这将生成高程数据点,但它将减少方位数据点的数量,因此,点云密度较低,导致低分辨率的系统。

另一种方法是“闪电激光雷达。 “这些系统操作同时大面积照明,和捕获的距离信息专业2 d焦平面阵列(FPA)。这些类型的传感器是复杂和困难的生产,因此没有被广泛部署商业。然而,它预计,他们可能有一天取代机械式传感器、固态和不需要移动部件。

有许多的3 d点云系统配置。安全需要,自主车辆导航的要求,当前系统还没有。例如,有许多系统,优秀的图片,但是花费几分钟收集一个形象。这种系统不适合任何移动传感应用。也有闪光系统有良好的更新率,但缺乏距离的视野和良好的性能。有单波束系统能够提供有用的信息,但不与工作对象太小或不属于该部门的视野。

为了适应最大数量的用于激光雷达传感器需要看到周围到处收集点满360度。此外,处理数据需要实时呈现给用户,所以必须有一个最小的数据收集和渲染成像之间的延迟。例如,在自主导航的竞技场,人们普遍认为人类的响应时间是在零点几秒。因此,现实向导航计算机提供一个完整的新的更新最低限度的十倍。垂直的视野需要扩展在地平线以下,以防汽车进入浸在路上,而且应该延长尽可能看到面前的地面车辆适应蘸路面或大幅下滑。

微型化LIDARTM 2016年

该公司声称这是第一个负担得起的激光雷达传感器能够解决车辆自动化水平1 - 5所定义的SAE。福特是第一个汽车制造商订购用户，最近宣布扩大自主汽车发展船队,将道路今年晚些时候。

图3: 调速发电机的超冰球使范围200米,支持32个激光雷达渠道,增强分辨率更容易识别对象。 32通道被部署在一个垂直的视野28°和配置在一个独特的模式来提高分辨率。 (来源:调速发电机)

Leddar

Leddar的激光解决方案也真的让我印象深刻。

图4: * Leddar有独立的高级驾驶员辅助系统(ADAS)以及负担得起的激光雷达用于被动和主动安全系统。banner/邦纳传感器融合,Leddar可以提供原始数据测量先进传感器融合集成。冗余传感器克服了其他传感器的局限性,可以防止系统故障和检测错误,在各种环境条件,提高了检测。 360度的点云功能,自动驾驶,满足必要的需求更多的决议和性能增加,技术路线图来支持360°和高分辨率的检测。 (来源:Leddar)*

为所有级别的自主驾驶负担得起的激光雷达,包括地图环境的能力在360度以上的车辆将关键司机,乘客,行人和其他车辆的安全。

Leddar芯片原始数据输出,使它们适合先进传感器融合解决方案,结合不同类型的传感器的数据提供一个整体的感知周围的车辆的映射:

融入ADAS和自治功能,固态激光雷达代替或补充照相机和/或雷达。
高密度三维激光雷达点云进行更高水平的自主驾驶
支持flash /光束控制激光雷达(即。 :MEMS镜子)
范围达到250 m,视野140º,每秒480000点(分辨率下降到0.25º横向和纵向)
Innoluce

最后,INNOLUCE 250目标区间在0.1°决议启用,该公司声称,一个100美元的汽车激光雷达。

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