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揭穿自动驾驶汽车传感器背后的魔力

   日期:2019-11-14     浏览:0    
核心提示:揭穿自动驾驶汽车传感器背后的魔力
 

揭穿自动驾驶汽车传感器背后的魔力

在一个剔透的晚上,您正横过马路达到另一侧的办公室,就在途中,您留意到无人驾驶的金属片,一个机器人向行进,往后堕入逆境,决意横跨路仍是不行?一个强烈的标题问您:“车子秘密我了吗?”日后,当您发现车速踊跃飞扬并为您找到出路时,您会感受放心。然则,等一下发作了什么?机器如何获得人的智能?

在本文中,咱们将颠末粗浅研讨主动驾驶汽车中使用传感器以及它们如何准备驱动我们未来的汽车来回覆这些标题问题在深入探究主动驾驶汽车基本常识,其驾驶标准,主要参与者,他们当前的开荒与安排阶段等此前,我们将思量主动驾驶汽车,由于它们是首要市场自动驾驶汽车的份额。

 

无人驾驶汽车的历史

无人驾驶自动驾驶汽车一开始是从科幻小说中诞生的,但现在它们几乎预备上路了。但是妙技并不是一overnight而就的。积极驾驶汽车的实行始于1920年代前期,那会汽车在无线电波的一把手下进行了遥控。可是,这些汽车的有希望的试验最早于1950-1960年月,获取了DARPA等研讨布局的直接资助与支持

直到2000年代,当Google之类的手艺巨子起头崛起时,事务才变得现实。Google起首斥地了主动驾驶汽车项目,现在称为Google waymo出租车公司Uber在与丰田,宝马,梅赛德斯·奔跑与其他首要市场分工者的竞争中也赓续推出被动驾驶汽车,而到了由埃隆·马斯克(Elon Musk)驾驶的特斯拉也惊动了市场辣的。

主动驾驶汽车与全被动驾驶汽车之间的区别很大。该差异基于下面说明的驾驶规范级别。这些尺度由海外工程与汽车家当协会SAE(汽车项目师协会)的J3016部分提供,在欧洲由联邦公路钻研所供给。它是从零级到五级的六级分类。然而,零级象征着不有被动化,而是对车辆进行了纯粹的酬报管制。

 

级别1-驾驶员辅助:汽车的低级辅助,例如放慢管教或转向牵制,但不能同时使用。在这里,诸如转向,破欠好,领会附近状况等主要任务仍由驾驶员管制。

 

级别2-部门自动化:在这个级别上,汽车可以辅助转向与减速,同时大大都要害屈就依旧由驾驶员监控。这是当今行车中最多见的水准。

 

级别3-有条件的踊跃化:  转到级别3,汽车将使用传感器监控状况状况并采用必要的行动,比喻制动与转向时打滑,而假设有任何意外情况发作,则驾驶员将在那处干涉体系。

 

级别4-高度积极化:这是一种高度被动化,此中汽车无需野生输出就可完成整个旅程。然而,这类情况有其自身的条件,即只需当零碎检测到交通状况安全且不有交通拥堵时,驾驶员本领将汽车切换到此内容。

 

级别5-全积极:此级别实用于迄今为止尚不具有的全自动汽车。项目师们正在努力实现这一方针。这将使我们能够抵达目的地,而无需手动输入转向或刹车。

 

自动驾驶/无人驾驶车辆中使用的各品种型的传感器

被动驾驶汽车中使用了种品种型的传感器,但主要搜罗使用摄像头,RADAR,LIDAR与超声传感器。下面透露表现了积极驾驶汽车使用的传感器身分与类型

上述一切传感器都将及时数据馈送到电子牵制单位(也称为Fusion ECU),在此对数据进行处理以获取相近状况的360度新闻。造成自动驾驶汽车心脏与魂灵的最需求的传感器是雷达,激光雷达和摄像头传感器,但我们不能疏忽其他传感器的供献,好比超声波传感器,温度传感器,车道检测传感器和GPS 。

下图显示了在Google Patents进行的研讨,该钻研着重于踊跃驾驶或主动驾驶车辆中传感器的使用,该研究解析了每种妙技(采集激光雷达,声纳,雷达与雷达等多种传感器)的专利领域数量使用用于每辆自动驾驶车辆的基本传感器的摄像头,用于物体和阻滞物的检测,分类和跟踪。

上图透露表现了积极驾驶汽车的专利要求趋向,该趋向主要关注传感器中传感器的使用,由于可以注解为,凭借传感器启迪这些汽车始于1970年月左右。尽管进行速度还不够快,但增长速度却十分湍急。造成这种情况的缘故原由也许许多,例如未开荒的工场,未垦荒的适合的研究装备和实验室,高端共计的弗成用以及积极总计车辆的积极决议计划所用的高速互联网,云和边际架构。

2007至2010年间,这项武艺骤然增长因为在此期间,只需一家公司仔细普片汽车,而在接上来的几年中,这项技术手段角逐由科技巨头Google到场,现在各家公司都在研究这项妙技。

可以预见的是,在未来几年中,将会有一少许新公司进入这一技术领域,以差异的方式进一步睁开研究。

 

无人驾驶汽车中的雷达

雷达在捐赠车辆意识其细碎方面起着需求劝化,咱们新近已经构建了一个简单的超声波Arduino雷达琐细雷达技能在第二次全国大战时代初度广泛使用,德国专利发现人克里斯蒂安·休斯迈尔(Christian Huelsmeyer)的专利“电动千里镜”的使用是雷达妙技的初期实现,可以探测到3000 m外的船只。

如今,雷达技艺的进行突飞猛进,在军事,飞机,舰船与潜艇中带来了许多用例。

 

雷达若何任务?

雷达是一个缩写RA DIO d etection 一个 ND [R anging,并从它的名字几乎是它可以理解,它适用于无线电波。发射器向各个方向发射无线电信号,如果途中有物体或障碍物,这些无线电波会反射回雷达接收器,发射器和接收器频率之差与传播时间成正比,可用于测量距离并区分不同类型的物体。

 

下图显示了雷达的发射和接收曲线图,其中红线是发射信号,蓝线是跨越时间从不同对象接收的信号。因为我们知道发送和接收信号的时间,所以我们可以执行FFT分析以计算物体与传感器的距离

雷达在自动驾驶汽车中的使用

RADAR是在汽车钣金材料后方行驶以使其自动驾驶的传感器之一,这项技术已在20年前的汽车生产中应用,它使汽车具有自适应巡航控制自动功能成为可能。紧急制动与像摄像机这样的视觉系统不同,它可以在夜间或恶劣天气下看到,并且可以预测数百码之外物体的距离和速度。

RADAR的缺点是,即使是高级雷达也无法清楚地预测其环境。考虑到您是站在车前的骑单车的人,因此Radar无法确定您是否是骑单车的人,但它可以将您识别为物体或障碍物,可以采取必要的行动,也无法预测行进方向。您所面对的方向只能检测您的速度和移动方向。


 

为了像人一样驾驶,车辆必须首先像人一样看可悲的是,雷达并没有太多细节要求,它必须与自动驾驶汽车中的其他传感器结合使用。诸如Google,Uber,Toyota和Waymo之类的大多数汽车制造公司都严重依赖于另一种称为LiDAR的传感器,因为它们具有特定的细节,但其范围只有几百米。这是自动驾驶汽车制造商TESLA的唯一例外,因为他们使用RADAR作为其主要传感器,而Musk相信他们永远不会在系统中使用LiDAR。

 

早期,雷达技术没有发生太多的发展,但是现在它们在自动驾驶汽车中的重要性。各种技术公司和初创公司都在推动RADAR系统的发展。下面列出了重塑RADAR在交通的作用公司

 

博世

博世最新版的RADAR正在帮助创建车辆可以行驶的本地地图。他们将地图图层与RADAR结合使用,可以根据GPS和RADAR信息确定位置,类似于创建道路签名

通过添加GPS和RADAR的输入,博世的系统可以获取实时数据并将其与底图进行比较,匹配两者之间的模式,并以高精度确定其位置。

借助这项技术,汽车可以在恶劣的天气条件下驾驶自己,而无需过多依赖相机和LiDAR。

 

WaveSense

WaveSense是总部位于波士顿的RADAR公司,该公司认为自动驾驶汽车不需要像人类一样感知周围环境。

与其他系统不同,它们的雷达使用穿透地面的波通过创建路面图来查看道路。他们的系统在距离道路10英尺的地方发射无线电波,并传回信号,以绘制土壤类型,密度,岩石和基础设施的地图。

该地图是道路的唯一指纹。汽车可以将其位置与预先加载的地图进行比较,并将自己定位在水平2厘米和垂直15厘米的范围内。

 

WaveSense技术也不取决于天气条件。传统上,探地雷达用于考古,管道工程和救援;Wavesense是第一家将其用于汽车用途的公司。

 

月波

自1940年德国物理学家鲁道夫·吕内堡(Rudolf Luneburg)提出球形天线以来,球形天线一直受到RADAR行业的认可。它们可以提供360度的感应功能,但是直到现在,问题仍然在于难以以小尺寸制造以用于汽车用途。

通过3D打印的结果,可以轻松进行设计。Lunewave正在3D打印的帮助下设计360度天线,尺寸大致相当于乒乓球的大小。

天线的独特设计使RADAR能够在380码的距离处感应障碍物,这几乎是普通天线可以实现的两倍。此外,该球体允许从单个单元而不是20度传统视图进行360度感测。由于尺寸较小,因此更易于将其集成到系统中,并且RADAR单元的减少减少了处理器上的多图像拼接负载。

 

无人驾驶汽车中的LiDars

激光雷达代表 GHT d etection 一个第二ř anging,它的成像技术一样RADAR但代替使用无线电波,它使用光(激光)用于成像的环境。它可以借助点云轻松生成周围的3D地图但是,它无法匹配相机的分辨率,但仍然足够清晰,可以分辨出物体面对的方向。

LiDAR如何工作?

LiDAR通常可以在自动驾驶汽车的顶部作为旋转模块看到。旋转时,它以每秒150,000个脉冲的速度高速发光,然后测量它们在撞到前方障碍物之后返回的时间。当光以每秒300,000公里的高速行进时,可以借助公式=距离(光速x飞行时间)/ 2以及距离中不同点的距离轻松地测量障碍物的距离。收集环境后,将其用于形成可以解释为3D图像的点云。LiDAR通常会测量物体的实际尺寸,如果在汽车上使用,则会给出加分。您可以在本文中了解有关LiDAR及其工作原理的更多信息

尽管LiDAR似乎是一项不可替代的成像技术,但它也有其自身的缺点,例如

  • 高昂的运营成本和艰难的维护
  • 大雨期间无效
  • 太阳角大或反射大的地方成像不良

 

除了这些缺点之外,像Waymo这样的公司也正在大力投资于这项技术,以使其更好,因为它们严重依赖于该技术在其车辆上使用,甚至Waymo也使用LiDAR作为其对环境成像的主要传感器

但是仍然有像特斯拉这样的公司反对在其车辆中使用LiDAR。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)最近对LiDAR的使用发表了评论:“ 激光雷达是一个傻瓜,任何依赖激光雷达的人都注定要失败。”他的特斯拉公司能够在没有LiDARs,特斯拉及其覆盖物使用传感器的情况下实现自动驾驶。范围如下所示。

这直接与诸如福特,通用巡航,优步和Waymo之类的公司相对,他们认为LiDAR是传感器套件的重要组成部分,麝香在上面引述“ LiDAR很 Li脚,他们将抛弃LiDAR,这是我的话。” 这也是我的预测。”大学也支持麝香放弃LiDAR的决定,因为车辆两侧的两个廉价摄像头可以以接近LiDAR的精度检测物体,而成本仅为LiDAR的一小部分。下图显示了特斯拉汽车两侧的摄像头。

无人驾驶汽车中的相机

所有自动驾驶车辆都使用多个摄像头,以360度全方位查看周围环境。前后左右各使用多个摄像头,最后将图像缝合在一起以具有360度视角。同时,有些摄像机的视野范围最大可达120度,范围更短,而另一些摄像机则聚焦于较窄的视野,以提供远距离的视觉效果。这些车辆中的某些摄像头具有鱼眼效果,可以具有超宽全景。所有这些相机都与某些计算机视觉算法一起使用,这些算法可以对车辆进行所有分析和检测。您还可以查看我们前面介绍的其他图像处理相关的文章。  

 

在汽车中使用相机

车辆中的相机在诸如泊车辅助和监视汽车后部等应用中已使用了很长时间。现在,随着自动驾驶汽车技术的发展,人们重新考虑了摄像头在汽车中的作用。摄像头在提供360度全方位的环境视野的同时,还能够自动驾驶车辆通过道路。

为了获得道路周围的景象,在车辆的不同位置集成了摄像头,在前面使用了广角摄像头传感器,也称为双目视觉系统,在左侧和右侧使用了单目视觉系统,在后部使用最后使用了一个停车摄像头。所有这些摄像头单元都将图像带到控制单元,并缝合图像以具有环绕视图。

无人驾驶车辆中的其他类型的传感器

除上述三个传感器外,还有一些其他类型的传感器可用于自动驾驶汽车中,用于各种目的,例如车道检测,轮胎压力监控,温度控制,外部照明控制,远程信息处理系统,前灯控制等。

自动驾驶汽车的未来是令人兴奋的,并且仍在发展中,将来,许多公司将挺身而出,并为此制定许多新的法律和标准,以安全使用该技术。

 
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