- Geschichte selbstfahrender Autos
- Verschiedene Arten von Sensoren, die in autonomen / selbstfahrenden Fahrzeugen verwendet werden
- RADARs in selbstfahrenden Fahrzeugen
- LiDars in selbstfahrenden Fahrzeugen
- Kameras in selbstfahrenden Fahrzeugen
- Andere Arten von Sensoren in selbstfahrenden Fahrzeugen
An einem schönen Morgen überqueren Sie die Straße, um Ihr Büro auf der anderen Seite zu erreichen. Gerade als Sie auf halbem Weg sind, bemerken Sie ein fahrerloses Stück Metall, einen Roboter, der auf Sie zukommt, und Sie geraten in ein Dilemma, wenn Sie sich entscheiden, das Büro zu überqueren Straße oder nicht? Eine starke Frage drängt dich: "Hat das Auto mich bemerkt?" Dann fühlen Sie sich erleichtert, wenn Sie feststellen, dass die Geschwindigkeit des Fahrzeugs automatisch verlangsamt wird und Sie einen Ausweg finden. Aber warte, was gerade passiert ist? Wie hat eine Maschine Intelligenz auf menschlicher Ebene erhalten?
In diesem Artikel werden wir versuchen, diese Fragen zu beantworten, indem wir uns eingehend mit den Sensoren befassen, die in selbstfahrenden Autos verwendet werden, und wie sie sich darauf vorbereiten, die Autos unserer Zukunft zu fahren. Bevor wir uns damit befassen, wollen wir uns auch mit den Grundlagen autonomer Fahrzeuge, ihren Fahrstandards, den Hauptakteuren, ihrer aktuellen Entwicklungs- und Einsatzphase usw. befassen. Bei alledem werden wir selbstfahrende Autos in Betracht ziehen, weil sie einen wichtigen Markt bilden Anteil der autonomen Fahrzeuge.
Geschichte selbstfahrender Autos
Fahrerlose Selbstfahrende Autos kamen ursprünglich aus der Science-Fiction, aber jetzt sind sie fast bereit, auf die Straße zu gehen. Aber die Technologie entstand nicht über Nacht; Experimente mit selbstfahrenden Autos begannen Ende der 1920er Jahre mit Autos, die mit Hilfe der Funkwellen ferngesteuert wurden. Der vielversprechende Versuch mit diesen Autos begann jedoch in den 1950er und 1960er Jahren, als er direkt von Forschungsorganisationen wie DARPA finanziert und unterstützt wurde.
Die Dinge begannen erst in den 2000er Jahren realistisch, als die Technologiegiganten wie Google sich dafür einsetzten, ihren konkurrierenden Feldfirmen wie General Motors, Ford und anderen einen Schlag zu versetzen. Google begann mit der Entwicklung seines selbstfahrenden Autoprojekts, das jetzt als Google Waymo bezeichnet wird. Das Taxiunternehmen Uber hat neben der Konkurrenz mit Toyota, BMW, Mercedes Benz und anderen wichtigen Marktteilnehmern auch sein selbstfahrendes Auto in Folge vorgestellt. Zu der Zeit, als Tesla von Elon Musk gefahren wurde, schlug auch der Markt, um Dinge herzustellen würzig.
Fahrstandards
Es gibt einen großen Unterschied zwischen dem Begriff selbstfahrendes Auto und vollautonomes Auto. Dieser Unterschied basiert auf dem unten erläuterten Fahrstandard. Diese Standards werden von der Sektion J3016 des internationalen Verbands der Maschinenbau- und Automobilindustrie, SAE (Society of Automotive Engineers), und in Europa vom Federal Highway Research Institute festgelegt. Es ist eine sechsstufige Klassifizierung von Stufe null bis Stufe fünf. Allerdings Ebene Null bedeutet keine Automatisierung, aber vollständige menschliche Kontrolle über das Fahrzeug.
Stufe 1 - Fahrerunterstützung: Eine Unterstützung des Fahrzeugs auf niedriger Ebene, z. B. Beschleunigungssteuerung oder Lenksteuerung, jedoch nicht beide gleichzeitig. Hier werden die Hauptaufgaben wie Lenken, Brechen, Kenntnis der Umgebung noch vom Fahrer gesteuert.
Stufe 2 - Teilautomatisierung: Auf dieser Stufe kann das Auto sowohl die Lenkung als auch die Beschleunigung unterstützen, während die meisten kritischen Merkmale noch vom Fahrer überwacht werden. Dies ist die häufigste Stufe, die wir heutzutage bei Autos finden können, die unterwegs sind.
Stufe 3 - Bedingte Automatisierung: Fahren Sie mit Stufe 3 fort, in der das Auto die Umgebungsbedingungen mithilfe von Sensoren überwacht und die erforderlichen Maßnahmen wie Bremsen und Rollen an der Lenkung ergreift, während der menschliche Fahrer das System eingreift, wenn unerwartete Zustände auftreten.
Stufe 4 - Hohe Automatisierung: Dies ist ein hoher Automatisierungsgrad, bei dem das Auto in der Lage ist, die gesamte Fahrt ohne menschliche Eingaben zu absolvieren. Dieser Fall hat jedoch die Bedingung, dass der Fahrer das Fahrzeug nur dann in diesen Modus schalten kann, wenn das System feststellt, dass die Verkehrsbedingungen sicher sind und kein Stau vorliegt.
Stufe 5 - Vollautomatisierung: Diese Stufe gilt für vollautomatische Fahrzeuge, die bis heute nicht existieren. Ingenieure versuchen, dies zu erreichen. Auf diese Weise können wir unser Ziel ohne manuelle Steuereingabe für Lenkung oder Bremsen erreichen.
Verschiedene Arten von Sensoren, die in autonomen / selbstfahrenden Fahrzeugen verwendet werden
Es gibt verschiedene Arten von Sensoren, die in autonomen Fahrzeugen verwendet werden. Zu den wichtigsten gehören jedoch Kameras, RADARs, LIDARs und Ultraschallsensoren. Die Position und der Typ der in autonomen Fahrzeugen verwendeten Sensoren sind nachstehend aufgeführt.
Alle oben genannten Sensoren liefern die Echtzeitdaten an die elektronische Steuereinheit, auch als Fusion ECU bekannt, wo Daten verarbeitet werden, um die 360-Grad-Informationen der Umgebung zu erhalten. Die wichtigsten Sensoren, die das Herz und die Seele selbstfahrender Fahrzeuge bilden, sind die RADAR-, LIDAR- und Kamerasensoren. Wir können jedoch den Beitrag anderer Sensoren wie Ultraschallsensoren, Temperatursensoren, Spurerkennungssensoren und GPS nicht ignorieren.
Die folgende Grafik stammt aus der Forschungsstudie zu Google Patents, die sich auf die Verwendung der Sensoren in autonomen oder selbstfahrenden Fahrzeugen konzentriert. Die Studie analysiert die Anzahl der Patentfelder für jede Technologie (mehrere Sensoren, einschließlich Lidar, Sonar, Radar und Kameras zur Erkennung, Klassifizierung und Verfolgung von Objekten und Hindernissen) mit grundlegenden Sensoren, die in jedem selbstfahrenden Fahrzeug verwendet werden.
Die obige Grafik zeigt die Patentanmeldetrends für selbstfahrende Fahrzeuge, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung von Sensoren liegt, da interpretiert werden kann, dass die Entwicklung dieser Fahrzeuge mit Hilfe von Sensoren um die 1970er Jahre begann. Das Entwicklungstempo war zwar nicht schnell genug, stieg aber sehr langsam an. Die Gründe hierfür könnten zahlreich sein, wie unbebaute Fabriken, unbebaute geeignete Forschungseinrichtungen und Labors, Nichtverfügbarkeit von High-End-Computern und natürlich Nichtverfügbarkeit von Hochgeschwindigkeits-Internet-, Cloud- und Edge-Architekturen für die Berechnung und Entscheidungsfindung selbstfahrender Fahrzeuge.
In den Jahren 2007-2010 gab es ein plötzliches Wachstum dieser Technologie. Denn in dieser Zeit gab es nur ein einziges Unternehmen, das dafür verantwortlich war, dh General Motors. In den nächsten Jahren nahm der Technologieriese Google an diesem Rennen teil, und jetzt arbeiten verschiedene Unternehmen an dieser Technologie.
In den kommenden Jahren kann prognostiziert werden, dass eine ganze Reihe neuer Unternehmen in diesen Technologiebereich eintreten werden, um die Forschung auf unterschiedliche Weise voranzutreiben.
RADARs in selbstfahrenden Fahrzeugen
Radar spielt eine wichtige Rolle, um den Fahrzeugen das Verständnis ihres Systems zu erleichtern. Wir haben bereits früher ein einfaches Ultraschall-Arduino-Radarsystem gebaut. Die Radartechnologie fand erstmals im Zweiten Weltkrieg breite Anwendung, als das Patent des deutschen Erfinders Christian Huelsmeyer "Telemobiloskop" eine frühe Implementierung der Radartechnologie einführte, mit der Schiffe in einer Entfernung von bis zu 3000 m erkannt werden konnten.
Die Entwicklung der Radartechnologie hat heute viele Anwendungsfälle in der ganzen Welt für Militär, Flugzeuge, Schiffe und U-Boote gebracht.
Wie funktioniert Radar?
RADAR ist ein Akronym für ra dio d etection a nd r anging, und so ziemlich aus seinem Namen kann man verstehen, dass sie auf Radiowellen arbeitet. Ein Sender sendet die Funksignale in alle Richtungen. Wenn sich ein Objekt oder ein Hindernis im Weg befindet, werden diese Funkwellen zum Radarempfänger zurückreflektiert. Die Differenz zwischen Sender- und Empfängerfrequenz ist proportional zur Laufzeit und kann zur Messung der Funkfrequenz verwendet werden Entfernungen und unterscheiden zwischen verschiedenen Arten von Objekten.
Das folgende Bild zeigt das Radar-Sende- und Empfangsdiagramm, wobei die rote Linie das gesendete Signal und die blauen Linien die empfangenen Signale von verschiedenen Objekten über die Zeit sind. Da wir die Zeit des gesendeten und empfangenen Signals kennen, können wir eine FFT-Analyse durchführen, um die Entfernung des Objekts vom Sensor zu berechnen.
Verwendung von RADAR in selbstfahrenden Autos
RADAR ist einer der Sensoren, die hinter dem Blech des Autos fahren, um es autonom zu machen. Es ist eine Technologie, die seit 20 Jahren in der Produktion der Autos eingesetzt wird, und es ermöglicht einem Auto eine adaptive Geschwindigkeitsregelung und Automatik Notbremsung. Im Gegensatz zu Bildverarbeitungssystemen wie Kameras kann es nachts oder bei schlechtem Wetter sehen und die Entfernung und Geschwindigkeit von Objekten aus Hunderten von Metern vorhersagen.
Der Nachteil von RADAR ist, dass selbst hochentwickelte Radargeräte ihre Umgebung nicht klar vorhersagen können. Bedenken Sie, dass Sie ein Radfahrer sind, der vor einem Auto steht. Hier kann Radar nicht sicher vorhersagen, dass Sie ein Radfahrer sind, aber es kann Sie als Objekt oder Hindernis identifizieren und die erforderlichen Maßnahmen ergreifen, auch kann es die Richtung nicht vorhersagen was Sie sehen, kann nur Ihre Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung erfassen.
Um wie Menschen zu fahren, müssen Fahrzeuge zuerst wie Menschen sehen. Leider ist RADAR nicht sehr detailspezifisch und muss in Kombination mit anderen Sensoren in autonomen Fahrzeugen verwendet werden. Die meisten Automobilhersteller wie Google, Uber, Toyota und Waymo verlassen sich stark auf einen anderen Sensor namens LiDAR, da sie detailspezifisch sind, ihre Reichweite jedoch nur wenige hundert Meter beträgt. Dies ist eine einzige Ausnahme für den autonomen Automobilhersteller TESLA, da er RADAR als Hauptsensor verwendet und Musk zuversichtlich ist, dass er niemals einen LiDAR in seinen Systemen benötigen wird.
Früher gab es mit der Radartechnologie nicht viel Entwicklung, jetzt aber mit ihrer Bedeutung für autonome Fahrzeuge. Die Weiterentwicklung des RADAR-Systems wird von verschiedenen Tech-Unternehmen und Startups vorangetrieben. Die Unternehmen, die die Rolle von RADAR in der Mobilität neu erfinden, sind nachstehend aufgeführt
BOSCH
Die neueste Version von RADAR von Bosch hilft dabei, eine lokale Karte zu erstellen, über die das Fahrzeug fahren kann. Sie verwenden eine Kartenebene in Kombination mit RADAR, mit der der Standort anhand von GPS- und RADAR-Informationen ermittelt werden kann, ähnlich wie beim Erstellen von Straßensignaturen.
Durch Hinzufügen der Eingaben von GPS und RADAR kann das System von Bosch Echtzeitdaten erfassen und mit der Basiskarte vergleichen, die Muster zwischen beiden abgleichen und ihre Standorte mit hoher Genauigkeit bestimmen.
Mit Hilfe dieser Technologie kann das Auto bei schlechten Wetterbedingungen selbst fahren, ohne sich auf Kameras und LiDARs verlassen zu müssen.
WaveSense
WaveSense ist ein in Boston ansässiges RADAR-Unternehmen, das der Ansicht ist, dass selbstfahrende Autos ihre Umgebung nicht so wahrnehmen müssen wie Menschen.
Ihr RADAR verwendet im Gegensatz zu den anderen Systemen bodendurchdringende Wellen, um durch die Straßen zu sehen, indem eine Karte der Straßenoberfläche erstellt wird. Ihre Systeme senden die Funkwellen 10 Fuß unter der Straße und erhalten das Signal zurück, das den Bodentyp, die Dichte, die Gesteine und die Infrastruktur abbildet.
Die Karte ist ein einzigartiger Fingerabdruck der Straße. Autos können ihre Position mit einer vorinstallierten Karte vergleichen und sich innerhalb von 2 Zentimetern horizontal und 15 Zentimetern vertikal lokalisieren.
Die Wavesense-Technologie ist auch nicht wetterabhängig. Bodenradar wird traditionell in der Archäologie, bei Rohrleitungsarbeiten und bei Rettungsaktionen eingesetzt. wavesense ist das erste Unternehmen, das es für Automobilzwecke einsetzt.
Lunewave
Kugelförmige Antennen werden von der RADAR-Industrie seit ihrem Aufkommen im Jahr 1940 vom deutschen Physiker Rudolf Lüneburg anerkannt. Sie können eine 360-Grad-Erfassungsfunktion bieten, aber bis jetzt bestand das Problem darin, dass es schwierig war, sie in einer kleinen Größe für den Automobileinsatz herzustellen.
Mit dem Ergebnis des 3D-Drucks konnten sie leicht entworfen werden. Lunewave entwirft mit Hilfe des 3D-Drucks 360-Grad-Antennen, die ungefähr die Größe eines Ping-Pong-Balls haben.
Das einzigartige Design der Antennen ermöglicht es dem RADAR, Hindernisse in einer Entfernung von 380 Metern zu erkennen, was fast dem Doppelten entspricht, das mit einer normalen Antenne erreicht werden könnte. Ferner ermöglicht die Kugel die Erfassungsfähigkeit von 360 Grad von einer einzelnen Einheit anstelle einer herkömmlichen 20-Grad-Ansicht. Aufgrund der geringen Größe ist es einfacher, es in das System zu integrieren, und die Reduzierung der RADAR-Einheiten verringert die Mehrbild-Stitching-Last über dem Prozessor.
LiDars in selbstfahrenden Fahrzeugen
LIDAR steht für Li ght D etection a nd R anging, es ist eine Abbildungstechnik wie RADAR sondern Funkwellen der Verwendung verwendet es Licht (Laser) zur Abbildung der Umgebung. Mithilfe einer Punktwolke kann auf einfache Weise eine 3D-Karte der Umgebung erstellt werden. Es kann zwar nicht mit der Auflösung der Kamera übereinstimmen, ist jedoch klar genug, um die Richtung anzugeben, in die ein Objekt zeigt.
Wie funktioniert LiDAR?
LiDAR kann normalerweise auf selbstfahrenden Fahrzeugen als Spinnmodul gesehen werden. Während es sich dreht, sendet es Licht mit einer hohen Geschwindigkeit von 150.000 Impulsen pro Sekunde aus und misst dann die Zeit, die sie benötigen, um zurückzukehren, nachdem sie auf die vor ihnen liegenden Hindernisse gestoßen sind. Wenn sich das Licht mit einer hohen Geschwindigkeit von 300.000 Kilometern pro Sekunde bewegt, kann es die Entfernungen des Hindernisses mit Hilfe der Formel Entfernung = (Lichtgeschwindigkeit x Flugzeit) / 2 und als Entfernung verschiedener Punkte in leicht messen Die Umgebung wird gesammelt, um eine Punktwolke zu bilden, die in 3D-Bilder interpretiert werden kann. LiDAR misst normalerweise die tatsächlichen Abmessungen der Objekte, was einen Pluspunkt ergibt, wenn es in Kraftfahrzeugen verwendet wird. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über LiDAR und seine Funktionsweise.
Verwendung von LiDar in Autos
Obwohl LiDAR eine unerbittliche Bildgebungstechnologie zu sein scheint, hat es seine eigenen Nachteile wie
- Hohe Betriebskosten und harte Wartung
- Bei starkem Regen unwirksam
- Schlechte Bildgebung an Orten mit hohen Sonnenwinkeln oder großen Reflexionen
Neben diesen Nachteilen investieren Unternehmen wie Waymo stark in diese Technologie, um sie zu verbessern, da sie sich bei ihren Fahrzeugen stark auf diese Technologie verlassen. Selbst Waymo verwendet LiDARs als primären Sensor für die Abbildung der Umwelt.
Dennoch gibt es Unternehmen wie Tesla, die sich gegen die Verwendung von LiDARs in ihren Fahrzeugen aussprechen. Elon Musk, CEO von Tesla, hat kürzlich einen Kommentar zur Verwendung von LiDARs " Lidar ist ein Kinderspiel, und jeder, der sich auf Lidar verlässt, ist zum Scheitern verurteilt." Seine Firma Tesla hat es geschafft, ohne LiDARs selbst zu fahren. Die in Tesla verwendeten Sensoren und ihre Reichweite sind unten dargestellt.
Dies trifft direkt auf Unternehmen wie Ford, GM Cruise, Uber und Waymo zu, die LiDAR für einen wesentlichen Bestandteil der Sensorsuite halten. Moschus Darauf zitiert: „ LiDAR ist lahm, sie werden LiDAR fallen lassen, meine Worte markieren. Das ist meine Vorhersage. " Auch die Universitäten unterstützen die Entscheidung von Moschus, LiDARs zu entsorgen, da zwei kostengünstige Kameras auf beiden Seiten eines Fahrzeugs Objekte mit nahezu LiDAR-Genauigkeit mit nur einem Bruchteil der LiDAR-Kosten erkennen können. Die Kameras auf beiden Seiten eines Tesla-Autos sind im folgenden Bild dargestellt.
Kameras in selbstfahrenden Fahrzeugen
Alle selbstfahrenden Fahrzeuge verwenden mehrere Kameras, um eine 360-Grad-Ansicht der Umgebung zu erhalten. Es werden mehrere Kameras von jeder Seite wie vorne, hinten, links und rechts verwendet, und schließlich werden die Bilder zusammengefügt, um eine 360-Grad-Ansicht zu erhalten. Während einige der Kameras ein weites Sichtfeld von bis zu 120 Grad und eine kürzere Reichweite haben, konzentriert sich die andere auf eine engere Sicht, um eine große Reichweite zu erzielen. Einige Kameras in diesen Fahrzeugen haben den Fischaugeneffekt, um einen super breiten Panoramablick zu haben. Alle diese Kameras werden mit einigen Computer-Vision-Algorithmen verwendet, die alle Analysen und Erkennungen für das Fahrzeug durchführen. Sie können auch andere Artikel zur Bildverarbeitung lesen, die wir zuvor behandelt haben.
Verwendung der Kamera in Autos
Kameras in Fahrzeugen werden seit langem bei Anwendungen wie der Einparkhilfe und der Überwachung des Hecks von Autos eingesetzt. Jetzt, da sich die Technologie des selbstfahrenden Fahrzeugs weiterentwickelt, wird die Rolle der Kamera in Fahrzeugen überdacht. Kameras bieten eine 360-Grad-Sicht auf die Umgebung und können die Fahrzeuge autonom durch die Straße fahren.
Um eine Rundumsicht auf die Straße zu erhalten, sind Kameras an verschiedenen Stellen des Fahrzeugs integriert. Vorne wird ein Weitwinkelkamerasensor verwendet, der auch als binokulares Sichtsystem bezeichnet wird, und auf der linken und rechten Seite werden monokulare Sichtsysteme und hinten verwendet Ende wird eine Parkkamera verwendet. Alle diese Kameraeinheiten bringen die Bilder zu den Steuereinheiten und nähen die Bilder zusammen, um eine Surround-Ansicht zu erhalten.
Andere Arten von Sensoren in selbstfahrenden Fahrzeugen
Neben den oben genannten drei Sensoren gibt es einige andere Arten von Sensoren, die in selbstfahrenden Fahrzeugen für verschiedene Zwecke verwendet werden, wie z. B. Spurerkennung, Reifendrucküberwachung, Temperaturregelung, Steuerung der Außenbeleuchtung, Telematiksystem, Scheinwerfersteuerung usw.
Die Zukunft selbstfahrender Fahrzeuge ist aufregend und befindet sich noch in der Entwicklung. In Zukunft würden sich viele Unternehmen melden, um das Rennen zu leiten, und damit würden viele neue Gesetze und Standards geschaffen, um diese Technologie sicher nutzen zu können.