- Självkörande bilars historia
- Olika typer av sensorer som används i autonoma / självkörande fordon
- RADAR i självkörande fordon
- LiDars i självkörande fordon
- Kameror i självkörande fordon
- Annan typ av sensorer i självkörande fordon
På en fin morgon korsar du vägen för att nå ditt kontor på andra sidan, precis när du är halvvägs igenom märker du en förarlös metallbit, en robot, som går framåt och du kommer in i ett dilemma som bestämmer dig för att korsa väg eller inte? En stark fråga tänker på dig, "märkte bilen mig?" Då känner du dig lättad när du observerar att fordonets hastighet saktas ner automatiskt och det gör en väg ut för dig. Men håll kvar vad som just hände? Hur fick en maskin mänsklig nivå intelligens?
I den här artikeln kommer vi att försöka besvara dessa frågor genom att ta en djup titt på sensorerna som används i självkörande bilar och hur de gör sig redo att köra bilar i vår framtid. Innan vi dyker in i det, låt oss också komma in på grunderna i autonoma fordon, deras körstandard, de viktigaste nyckelaktörerna, deras nuvarande utvecklings- och utplaceringsfas etc. För allt detta kommer vi att överväga självkörande bilar eftersom de utgör en stor marknad andel av de autonoma fordonen.
Självkörande bilars historia
Förarlösa självkörande bilar kom ursprungligen ur science fiction men nu är de nästan redo att gå på vägarna. Men tekniken uppstod inte över en natt; experiment på självkörande bilar började i slutet av 1920-talet med fjärrstyrda bilar med hjälp av radiovågorna. Emellertid började den lovande prövningen av dessa bilar på 1950--1960-talet och finansierades direkt och fick stöd av forskningsorganisationer som DARPA.
Saker och ting började realistiskt först på 2000-talet när tekniska jättar som Google började komma fram för att ge ett slag mot sina konkurrerande fältföretag som generella motorer, ford och andra. Google började med att utveckla sitt självkörande bilprojekt som nu kallas Google waymo. Taxibolaget Uber kommer också fram med sin självkörande bil i rad tillsammans med sin konkurrens med Toyota, BMW, Mercedes Benz och andra stora aktörer på marknaden och när Tesla drivs av Elon Musk slog också marknaden för att göra saker kryddad.
Körstandarder
Det är en stor skillnad mellan termen självkörande bil och helt autonom bil. Denna skillnad baseras på nivån på körstandard som förklaras nedan. Dessa standarder ges av J3016-sektionen från den internationella ingenjörs- och fordonsindustriföreningen SAE (Society of Automotive Engineers) och i Europa av Federal Highway Research Institute. Det är en sex-nivå klassificering från nivå noll till nivå fem. Nivå noll innebär dock ingen automatisering utan fullständig mänsklig kontroll av fordonet.
Nivå 1 -Förarassistans: En lågnivåassistans från bilen som accelerationskontroll eller styrning men inte båda samtidigt. Här kontrolleras fortfarande de viktigaste uppgifterna som att styra, bryta, känna till omgivningen av föraren.
Nivå 2 - Delautomatisering: På denna nivå kan bilen hjälpa både styrning och acceleration medan de flesta kritiska funktioner fortfarande övervakas av föraren. Detta är den vanligaste nivån vi kan hitta i bilar som är på väg nuförtiden.
Nivå 3 - Villkorlig automatisering: Gå vidare till nivå 3 där bilen övervakar miljöförhållandena med hjälp av sensorer och vidtar nödvändiga åtgärder som att bromsa och rulla på styrningen, medan den mänskliga föraren är där för att ingripa systemet om något oväntat tillstånd uppstår.
Nivå 4 - Hög automatisering: Detta är en hög automatiseringsnivå där bilen kan fullborda hela resan utan mänsklig insats. Detta fall har dock sitt eget villkor att föraren endast kan sätta bilen i detta läge när systemet upptäcker att trafikförhållandena är säkra och det inte finns någon trafikstockning.
Nivå 5 -Full automatisering: Denna nivå är för de helautomatiserade bilarna som inte finns hittills. Ingenjörer försöker få det att hända. Detta gör det möjligt för oss att nå vår destination utan manuell styringång till styrning eller bromsar.
Olika typer av sensorer som används i autonoma / självkörande fordon
Det finns olika typer av sensorer som används i autonoma fordon men de flesta av dem inkluderar användning av kameror, RADAR, LIDAR och ultraljudssensorer. Den position och typ av sensorer som används i Autonoma bilar visas nedan.
Alla ovan nämnda sensorer matar realtidsdata till Electronic Control Unit, även känd som Fusion ECU, där data bearbetas för att få 360-graders information om omgivningen. De viktigaste sensorerna som utgör hjärtat och själen i självkörande fordon är RADAR-, LIDAR- och kamerasensorerna, men vi kan inte bortse från bidraget från andra sensorer som ultraljudssensor, temperatursensorer, kördetekteringssensorer och GPS..
Diagrammet som visas nedan är från forskningsstudien på Google Patents med fokus på användningen av sensorer i autonoma eller självkörande fordon, studien analyserar antalet patentfält på varje teknik (flera sensorer inklusive, Lidar, ekolod, radar & kameror för detektering, klassificering och spårning av objekt och hinder) med grundläggande sensorer som används i varje självkörande fordon.
Ovanstående diagram visar patentansökan för självkörande fordon som håller fokus på användningen av sensorer i det, eftersom det kan tolkas att utvecklingen av dessa fordon med hjälp av sensorer startade runt 1970-talet. Även om utvecklingstakten inte var tillräckligt snabb utan ökade i mycket långsam takt. Orsakerna till detta kan vara många som outvecklade fabriker, outvecklade forskningsanläggningar och laboratorier, otillgänglighet av avancerad databehandling och naturligtvis otillgänglighet av höghastighetsinternet, moln och kantarkitekturer för beräkning och beslutsfattande av självkörande fordon.
Under 2007-2010 uppstod plötslig denna teknik. För att det under denna period bara fanns ett enda företag som ansvarade för det, det vill säga allmänna motorer, och under de närmaste åren anslöt sig detta lopp till teknikjätten Google och nu arbetar olika företag med denna teknik.
Under de kommande åren kan man förutsäga att en helt ny uppsättning företag kommer att komma in i detta teknikområde och ta forskningen vidare på olika sätt.
RADAR i självkörande fordon
Radar spelar en viktig roll för att hjälpa fordonen att förstå dess system, vi har redan byggt ett enkelt ultraljud Arduino Radar-system tidigare. Radartekniken hittade först sin vidsträckta användning under andra världskriget, med tillämpning av den tyska uppfinnaren Christian Huelsmeyer-patentet 'telemobiloscope', ett tidigt genomförande av radarteknik som kunde upptäcka fartyg upp till 3000 m bort.
Snabbt framåt idag har utvecklingen av radarteknologin lett till många användningsfall över hela världen inom militären, flygplan, fartyg och ubåtar.
Hur fungerar radar?
RADAR är en akronym för ra dio d etection en nd r anging, och ganska mycket från sitt namn kan man förstå att det fungerar på radiovågor. En sändare sänder radiosignalerna i alla riktningar och om det finns ett föremål eller hinder i vägen reflekterar dessa radiovågor tillbaka till radarmottagaren, skillnaden i sändare och mottagarfrekvens är proportionell mot restiden och kan användas för att mäta avstånd och skilja mellan olika typer av objekt.
Bilden nedan visar radarsändnings- och mottagningsdiagrammet, där röd linje är den sända signalen och blå linjer är de mottagna signalerna från olika objekt över tiden. Eftersom vi känner till tiden för sänd och mottagen signal kan vi utföra FFT-analys för att beräkna avståndet från objektet från sensorn.
Användning av RADAR i självkörande bilar
RADAR är en av sensorerna som går bakom bilens plåt för att göra den autonom, det är en teknik som har tillverkats av bilarna från 20 år till nu, och det gör det möjligt för en bil att ha adaptiv farthållare och automatisk nödbromsning. Till skillnad från vision system som kameror kan det se på natten eller i dåligt väder och kan förutsäga objektets avstånd och hastighet från hundratals meter.
Nackdelen med RADAR är att även de mycket avancerade radarna inte kan förutsäga sin miljö tydligt. Tänk på att du är en cyklist som står framför en bil, här kan Radar inte förutsäga säkert att du är en cyklist men det kan identifiera dig som ett objekt eller ett hinder och kan vidta nödvändiga åtgärder, det kan inte heller förutsäga riktningen i som du står inför kan bara upptäcka din hastighet och rörelseriktning.
För att köra som människor måste fordon först se ut som människor. Tyvärr är RADAR inte mycket detaljerad, det måste användas i kombination med andra sensorer i autonoma fordon. De flesta biltillverkningsföretag som Google, Uber, Toyota och Waymo är starkt beroende av en annan sensor som heter LiDAR eftersom de är detaljspecifika men deras räckvidd är bara några hundra meter. Detta är ett enda undantag från den autonoma biltillverkaren TESLA eftersom de använder RADAR som sin främsta sensor och Musk är övertygad om att de aldrig kommer att behöva en LiDAR i sina system.
Tidigare skedde inte mycket utveckling med Radar Technology, men nu med deras betydelse i autonoma fordon. Framsteg inom RADAR-systemet tas upp av olika teknikföretag och nystartade företag. De företag som återuppfinner RADAR: s roll i rörlighet listas nedan
BOSCH
Boschs senaste version av RADAR hjälper till att skapa en lokal karta över vilken fordonet kan köra. De använder ett kartlager i kombination med RADAR som gör det möjligt att räkna ut platsen baserat på GPS och RADAR-information som liknar att skapa vägsignaturer.
Genom att lägga till ingångarna från GPS och RADAR kan Boschs system ta realtidsdata och jämföra dem med baskartan, matcha mönstren mellan de två och bestämma dess platser med hög noggrannhet.
Med hjälp av denna teknik kan bilen köra sig själva i dåliga väderförhållanden utan att förlita sig mycket på kameror och LiDAR.
WaveSense
WaveSense är ett Boston-baserat RADAR-företag som tror att självkörande bilar inte behöver uppfatta omgivningen som samma som människor.
Deras RADAR till skillnad från andra system använder markgenomträngande vågor för att se genom vägarna genom att skapa en karta över vägytan. Deras system överför radiovågorna 10 meter under vägen och får tillbaka signalen som kartlägger marktyp, densitet, stenar och infrastruktur.
Kartan är ett unikt fingeravtryck av vägen. Bilar kan jämföra sin position med en förinstallerad karta och lokalisera sig inom 2 centimeter horisontellt och 15 centimeter vertikalt.
Wavesense-tekniken är inte heller beroende av väderförhållandena. Markträngande radar används traditionellt i arkeologi, rörledning och räddning; wavense är det första företaget som använder det för fordonsändamål.
Lunewave
Sfärformade antenner känns igen av RADAR-industrin sedan deras tillkomst 1940 av den tyska fysikern Rudolf Luneburg. De kan ge en 360-graders avkänningsförmåga, men hittills var problemet att de var svåra att tillverka i liten storlek för fordonsanvändning.
Med resultatet av 3D-utskrift kunde de enkelt utformas. Lunewave designar 360 graders antenner med hjälp av 3D-utskrift ungefär lika stor som en pingisboll.
Den unika designen av antenner gör att RADAR kan känna av hinder på ett avstånd av 380 meter vilket är nästan dubbelt så mycket som en normal antenn kan uppnå. Vidare tillåter sfären avkänningsförmågan 360 grader från en enda enhet snarare än 20 graders traditionell vy. På grund av den lilla storleken är det lättare att integrera det i systemet, och minskning av RADAR-enheterna minskar flerbildsstygnbelastningen över processorn.
LiDars i självkörande fordon
LiDAR står för Li GHT D etection en nd R anging, det är en bildteknik precis som RADAR men i stället för med hjälp av radiovågor den använder ljus (laser) för avbildning av omgivningen. Det kan enkelt skapa en 3D-karta över omgivningen med hjälp av ett punktmoln. Det kan emellertid inte matcha kamerans upplösning, men det är ändå tydligt att säga i vilken riktning ett objekt vänder.
Hur fungerar LiDAR?
LiDAR kan vanligtvis ses på toppen av självkörande fordon som en spinnmodul. När den snurrar avger den ljus med hög hastighet 150 000 pulser per sekund och sedan mäter den tid det tar för dem att återvända efter att ha träffat hindren framför den. När ljuset färdas med hög hastighet, 300 000 kilometer per sekund, kan det enkelt mäta avståndet från hindret med hjälp av formeln Avstånd = (Ljusets hastighet x Flygtiden) / 2 och som avståndet mellan olika punkter i miljön är samlad används den för att bilda ett punktmoln som kan tolkas till 3D-bilder. LiDAR mäter vanligtvis objekternas faktiska dimensioner, vilket ger en pluspoäng om de används i fordonsfordon. Du kan lära dig mer om LiDAR och dess arbete i den här artikeln.
Användning av LiDar i bilar
Även om LiDAR verkar vara en oföränderlig bildteknik, har den sina egna nackdelar som
- Hög driftskostnad och tufft underhåll
- Ineffektivt vid kraftigt regn
- Dålig avbildning på platser med höga solvinklar eller stora reflektioner
Förutom dessa nackdelar investerar företag som Waymo kraftigt i denna teknik för att göra det bättre eftersom de förlitar sig mycket på denna teknik för sina fordon, även Waymo använder LiDAR som sin primära sensor för att avbilda miljön.
Men ändå finns det företag som Tesla som motsätter sig användningen av LiDAR i sina fordon. Teslas VD Elon Musk kommenterade nyligen användningen av LiDAR: s " lidar är ett dåligt ärende och alla som förlitar sig på lidar är dömda." Hans företag Tesla har lyckats uppnå självkörning utan LiDAR, sensorerna som används i Tesla och dess täckningsområde visas nedan.
Detta kommer direkt mot företag som Ford, GM Cruise, Uber och Waymo som tycker att LiDAR är en väsentlig del av sensorsviten . Det är min förutsägelse. ” Även universitet backar upp muskos beslut att dumpa LiDAR eftersom två billiga kameror på vardera sidan av ett fordon kan upptäcka föremål med nästan LiDARs noggrannhet med bara en bråkdel av kostnaden för LiDAR. Kamerorna placerade på vardera sidan av en Tesla-bil visas i bilden nedan.
Kameror i självkörande fordon
Alla självkörande fordon använder flera kameror för att få 360 graders utsikt över omgivningen. Flera kameror från varje sida som främre, bakre, vänster och höger används och slutligen sys bilderna ihop för att få 360-gradersvy. Medan vissa av kamerorna har ett brett synfält så mycket som 120 grader och kortare räckvidd, och den andra fokuserar på mer smal vy för att ge visuella bilder med lång räckvidd. Vissa kameror i dessa fordon har fish-eye-effekten att ha en superbred panoramautsikt. Alla dessa kameror används med vissa datorsynalgoritmer som utför all analys och detektering för fordonet. Du kan också kolla in andra artiklar relaterade till bildbehandling som vi har täckt tidigare.
Användning av kamera i bilar
Kameror i fordon används under mycket lång tid med en applikation som till exempel parkeringshjälp och övervakning av bilarnas baksida. Nu när tekniken för självkörande fordon utvecklas övervägs om kamerans roll i fordon. Samtidigt som de ger en 360-graders vy över omgivningen, kan kameror köra bilarna självständigt genom vägen.
För att ha en omgivande vy över vägen är kameror integrerade på olika platser i fordonet, framför en vidvinkelkamerasensor används även känd som kikarsynssystem och på vänster och höger sida används monokulära synsystem och på baksidan ände används en parkeringskamera. Alla dessa kameraenheter tar bilderna till kontrollenheterna och det syr bilderna så att de får en surroundvy.
Annan typ av sensorer i självkörande fordon
Förutom ovanstående tre sensorer finns det några andra typer av sensorer som används i självkörande fordon för olika ändamål, såsom kördetektering, däcktrycksövervakning, temperaturreglering, yttre ljusstyrning, telematiksystem, strålkastarkontroll etc.
Framtiden för självkörande fordon är spännande och är fortfarande under utveckling, i framtiden skulle många företag komma fram för att köra loppet, och med detta skulle många nya lagar och standarder skapas för att ha en säker användning av denna teknik.