g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Yetkili sürüm: Çin Yapay Zeka Topluluğu için Hileler

12 Ekim'de Çin Yapay Zeka Derneği, Çin'in yapay zekası ile ilgili bir dizi beyaz kitap yayınladı. Bu makale "Çin Yapay Zeka Serisi Tanıtım Yazısı-Akıllı Sürüş" ü tanıtacak ve derleyecektir.

Akıllı otomobiller, yeni bir teknolojik devrimin arka planı altında gelişen teknolojilerdir.Modern sensör teknolojisini, bilgi ve iletişim teknolojisini, otomatik kontrol teknolojisini, bilgisayar teknolojisini, yapay zekayı ve diğer teknolojileri yoğun bir şekilde kullanırlar.Geleceğin otomotiv teknolojisinin stratejik hakimiyet düzeylerini temsil ederler. Endüstriyel dönüşümün ve yükseltmenin anahtarı aynı zamanda dünyaca tanınan bir kalkınma yönüdür.

Akıllı arabalar, trafik kazalarını azaltmada, trafik sıkışıklığını azaltmada ve yol ve araç kullanımını iyileştirmede büyük potansiyele sahiptir. Bu bağlamda, Çin Yapay Zeka Derneği, akıllı araçların gelişimini özetleyen ve güvenlik, ekonomi, ara bağlantı ve endüstri yönlerinden yerli ve yabancı teknoloji gelişiminin mevcut durumunu analiz eden "Çin Yapay Zeka Serisi Beyaz Kitap-Akıllı Sürüş 2017" yayınladı. Akıllı sürüşün sosyal faydalarını ve etkilerini ayrıntılı olarak açıklayın ve sensör algılama teknolojisi, konumlandırma ve navigasyon teknolojisi, V2X ağ iletişim teknolojisi, karar verme planlama teknolojisi yapı sistemi, sensör bilgi füzyonu, görev karar verme, planlama dahil olmak üzere akıllı sürüş teknolojilerini ayrıntılı olarak tanıtın. Planlama ve istisna yönetimi, karar verme ve planlamadaki temel bağlantılardır. Ek olarak, bu tanıtım belgesi ayrıca araç boylamsal kontrolü, yanal kontrol, otomatik sürüş kontrol yöntemleri ve otomatik sürüş kontrolü teknik çözümleri dahil olmak üzere otomatik sürüş kontrolünün temel teknik bileşenlerini sistematik olarak tanıtır. Ayrıntılı teknik tanıtıma ek olarak, beyaz kitapta ayrıca talep analizi, teknik çözümler ve gelecekteki beklenen geliştirme teknik zorlukları ve eğilimleri dahil olmak üzere simülasyon teknolojisi tanıtılmaktadır.

Bu tanıtım belgesi, Çin Yapay Zeka Derneği'nin başkanı, Çin Mühendislik Akademisi'nin akademisyeni Li Deyi, iFLYTEK'in yönetici başkanı Hu Yu, Chongqing Posta ve Telekomünikasyon Üniversitesi'nden Profesör Wang Guoyin ve Çin Bilimler Akademisi akademisyeni Tan Tieniu gibi endüstri-üniversite araştırma uzmanları tarafından 104 yerli ve yabancı makaleden alıntı yapılarak yazılmıştır. , İşler vb.

Aşağıda, teknik incelemenin düzenlenmiş içeriği yer almaktadır:

Açılış

1980'lerden bu yana, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı'nın (DARPA, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı) desteğiyle, akıllı araba teknolojisi araştırmalarında bir artış yaşandı. 1984 yılında, Carnegie Mellon Üniversitesi dünyanın ilk gerçekten akıllı sürüş aracını geliştirdi.Araç, çevredeki ortamın algısını tamamlamak için lidar, bilgisayar görüşü ve otomatik kontrol teknolojisini kullanıyor ve aracı otomatik olarak kontrol etmek için buna göre kararlar alıyor. , Maksimum hız, belirli yol ortamında 31 km / saate ulaşabilir.

Otomobil akıllı sürüş teknolojisinin çağrışımı

Akıllı araba sürmenin iki anlamı vardır: "zeka" ve "yetenek". Sözde "zeka", arabanın bir insan kadar akıllıca algılama, sentezleme, yargılama, karar verme ve hatırlama yeteneğini ifade eder; sözde "yetenek", akıllı arabanın sağlayabileceği anlamına gelir. "Bilgeliğin" etkili bir şekilde uygulanması, aktif kontrol uygulayabilir ve insan-bilgisayar etkileşimi ve işbirliğine olanak sağlayabilir. Otonom sürüş, zeka ve yeteneğin organik bir kombinasyonudur. İkisi birbirini tamamlar ve vazgeçilmezdir.

"Zeka" ve "yetenek" in iki yönünü gerçekleştirmek için, otonom sürüş teknolojisi genellikle üç bölümden oluşur: çevre algısı, karar planlama ve araç kontrolü. İnsan sürücünün sürüş sırasında görsel, işitsel ve dokunsal duyusal sistemler aracılığıyla sürüş ortamını ve araç durumunu algılamasına benzer şekilde, otomatik sürüş sistemi de dahili ve harici sensörleri yapılandırarak kendi durumunu ve çevreyi algılar. Dahili sensörler çoğunlukla araç hız sensörlerini, hızlanma sensörlerini, tekerlek hız sensörlerini, yalpalama oranı sensörlerini vb. İçerir; ana harici sensörler arasında kameralar, lidarlar, milimetre dalga radarları ve konumlandırma sistemleri bulunur. Bu sensörler, büyük miktarda kapsamlı sürüş ortamı bilgisi sağlar. Farklı sensörlerin ölçüm doğruluğu ve uygulama kapsamı farklıdır.Sensör bilgilerini etkin bir şekilde kullanmak için, birden fazla sensörün bağımsız bilgilerini, tamamlayıcı bilgilerini ve fazlalık bilgilerini belirli kriterlere göre uzay ve zamanda birleştirmek için sensör füzyon teknolojisinin kullanılması gerekir. Çevre hakkında kapsamlı ve doğru bir anlayış sağlamak. Karar verme ve planlama alt sistemi, karar verme ve planlama dahil olmak üzere otonom sürüş teknolojisinin bilişsel katmanını temsil eder. Karar verme sistemi, çeşitli parçalar arasındaki karşılıklı ilişkiyi ve işlev dağılımını tanımlar ve aracın güvenli sürüş modunu belirler; planlama kısmı, güvenli, gerçek zamanlı çarpışmasız bir yörünge oluşturmak için kullanılır. Araç kontrol alt sistemi, aracın boylamasına mesafesini, araç hız kontrolünü ve yanal araç pozisyon kontrolünü vb. Gerçekleştirmek için kullanılır. Araç zekasının son yürütme mekanizmasıdır. "Algılama" ve "karar planlama", otonom sürüş sisteminin "zekasına" karşılık gelirken "araç kontrolü", "yeteneğini" yansıtır.

Otomobil akıllı sürüş teknolojisi Sınıflandırma

Amerika Birleşik Devletleri Karayolu Güvenliği İdaresi (NHTSA), otomotiv zekasının seviyesini beş seviyeye ayırır: otonom kontrol yok; destekli sürüş; kısmen otomatik sürüş; koşullu otomatik sürüş; yüksek otomatik sürüş.

"Made in China 2025", akıllı arabaları dört seviyeye ayırır: DA, PA, HA ve FA ve sınırlarını ayırır. Bunlar arasında DA, ACC, AEB, ESC vb. Gibi bir veya daha fazla kısmi otomatik işlev dahil olmak üzere sürüş yardımına atıfta bulunur ve ağ bağlantısına göre akıllı hatırlatma bilgileri sağlayabilir; PA, sürücünün dikkatini kısa bir süre için başka yöne çeviren kısmi otomatik sürüş anlamına gelir. Kontrolü yine de sürdürebilir, kontrol kaybedilirse 10 saniyeden fazla süreyle hatırlatılabilir ve ağ bağlantısına dayalı akıllı rehberlik bilgileri sağlayabilir; HA, otoyollarda ve şehirde otomatik olarak sürülebilen son derece otomatik sürüş anlamına gelir, bazen sürücünün kontrolü devralmasını gerektirir, ancak yeterlidir Ağ bağlantısına dayalı olarak akıllı kontrol bilgisi sağlayabilir; FA, tamamen otonom sürüş anlamına gelir ve sürüş hakkı tamamen araca aktarılır.

Otonom sürüşe karşı sürücüsüz

Otonom sürüş, sürücünün şeritte yönlendirmesine ve sürmeye devam etmesine yardımcı olabilecek ve şerit takip etme, frenleme ve şerit değiştirme gibi işlemleri gerçekleştirmesine yardımcı olabilecek destekli bir sürüş sistemini ifade eder.Sürücü, aracın kontrolüne her an müdahale edebilir ve sistem belirli bir ortamda bulunur. Sürücüye kontrole müdahale etmesini hatırlatacak. Kendi kendine giden otomobillerle karşılaştırıldığında, otonom otomobiller ayrıca çeşitli sensörler ve ilgili kontrol sürücüleriyle donatılmıştır, ancak direksiyon simidi, gaz pedalı ve fren pedalı ortadan kaldırılır ve araç sürüş görevini insan müdahalesi olmadan otonom olarak tamamlayabilir.

1921'de World Wide Wireless dergisinde yayınlanan bir makalede, insansız sürüş teknolojisinin kablosuz iletişim teknolojisi ile gerçekleştirilmesi önerildi. 1955'te Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Barret Electronics ilk otomatik yönlendirmeli araç sistemi AGVS'yi (Otomatik Yönlendirmeli Araç Sistemi) geliştirdi.

Önümüzdeki yarım yüzyılda, Münih Bundeswehr Üniversitesi, Ohio Eyalet Üniversitesi ve Alman Bundeswehr Üniversitesi insansız sürüş araştırmalarını ilerletiyordu.

Otonom sürüş alanındaki üniversitelerin aktif araştırmalarına ek olarak, birçok otomobil üreticisi de ilgili araştırma planlarını başlattı. Bunların arasında en tanınmış olanı Tesla'dır.Tesla, otonom sürüş sistemi Otopilot'u geliştirdi ve 80.000 Model S araca kurdu.

Ayrıca Google'ın temsil ettiği bilişim şirketleri de otonom sürüş alanında çok aktifler.Google, 2009 yılında insansız sürüş teknolojisi geliştirmeye başladı. Apple, 2013 yılında otomotiv alanına da girmek istemeye başladı ve akıllı araba sistemi CarPlay'i geliştirdi. CarPlay, "telefon", "müzik", "harita", "mesaj" ve üçüncü taraf ses uygulamalarını destekleyebilir.

Buna karşılık, otonom sürüş üzerine yurt içi araştırmalar biraz sonra başladı. 1980'lerin sonundan bu yana, Ulusal Savunma Teknolojisi Üniversitesi vizyona dayalı CITAVT serisi akıllı araçlar geliştirdi. Daha sonra, Tsinghua Üniversitesi, 1988 yılında Ulusal Savunma Bilim ve Teknoloji Komisyonu ve Ulusal "863 Programı" finansmanı ile THMR akıllı araba serisinin araştırma ve geliştirmesine başladı. Jilin Üniversitesi ve Chongqing Üniversitesi de otonom sürüşte belirli sonuçlar elde etti. FAW Group, SAIC Group ve Changan Automobile gibi yerli otomobil şirketleri de otonom sürüşe adım attı.

Yerel İnternet Baidu şirketi de 2013 yılında Baidu sürücüsüz otomobil projesini başlattı. Temel teknolojisi, dört yüksek hassasiyetli harita, konumlandırma, algılama, akıllı karar verme ve kontrol modülünü içeren "Baidu otomobil beyni" dir.

Bunlar arasında, kamuya açık akıllı sürüş yarışmaları da akıllı sürüşün geliştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır.Örneğin, ABD Savunma Bakanlığı'nın Gelişmiş Araştırma Ajansı tarafından düzenlenen DARPA Challenge, akıllı sürüş teknolojisinin geliştirilmesinde bir artış başlatmıştır.

Otonom Sürüş Sektörüne Genel Bakış

21. yüzyıla girdikten sonra, otonom sürüş endüstrisi yeterince ilgi ve gelişme gördü. Geleneksel otomobil şirketleri, yardımlı sürüşten otonom sürüşe aşamalı olarak ilerleme eğilimindedir. Resim, 2012 yılında Çinli bilim adamları tarafından edinilen destekli sürüş sistemlerinin tüketim bilincini göstermektedir.

Akıllı sürüşün sosyal faydaları

2012 yılında Çin'de trafik kazalarında her gün ortalama 280 kişi yaralandı veya öldü, bu da büyük bir hava kazasına eşdeğer. Sürücü aynı zamanda trafik kazalarına yol açan ana faktördür.

Akıllı sürüş, insan psikolojisi ve duyguları tarafından rahatsız edilmez, trafik kurallarına uymak ve planlanan rotalara göre sürüş yapmak, insan kaynaklı trafik kazalarını ve tıkanıklığı etkili bir şekilde azaltabilir. Aynı zamanda, akıllı sürüş araçları, yol hakkını insanlardan daha doğru hesaplayıp kullanabilir ve şehir içi yol kaynaklarının kullanımını en üst düzeye çıkarabilen Araçların İnterneti aracılığıyla trafik kaynağı bilgilerini paylaşabilir.

Ek olarak, akıllı sürüş etkili bir şekilde enerji tasarrufu ve emisyon azaltımını teşvik edebilir ve sürüş modlarını daha makul bir şekilde kontrol edebilir ve değiştirebilir, aracın hızlanma ve yavaşlamasını kontrol edebilir ve sürücünün kötü sürüş alışkanlıklarının neden olduğu araç enerji tüketimi ve egzoz emisyonları gibi sorunları önleyebilir.

Akıllı sürüş arabaları, akıllı ulaşım ve bulut bilişim ile birleştirilirse, bir akıllı araba komuta ve sevk merkezi inşa etmek, trafik kaynaklarını paylaşmak ve optimum trafik yolculuğunu gerçekleştirmek mümkün olacak.Bu, araba sayısını büyük ölçüde azaltacak ve enerji tasarrufu ve emisyon azaltımı sağlayacaktır. Etki.

Akıllı sürüş, otomotiv yan sanayi zincirinde, araba sürme okullarının gerilemesi, tartışmalı pazarın daralması, taksi endüstrisinin işsizliği, sürücü acentesi endüstrisinin tamamen ortadan kalkması ve oto bakım endüstrisindeki ve sigorta endüstrisindeki değişiklikler gibi muazzam değişikliklere neden olacak.

Akıllı arabalar, geleneksel "tek araba, tek araba ve tek yol" şeklindeki geleneksel kapalı döngü kontrol yöntemini temelden değiştirdi Kontrol edilemeyen sürücüler kapalı döngü sisteminden davet edilerek insan etkisi faktörleri azaltılır ve robot sürüş beyni hassas makine kontrolünü gerçekleştirir. Taşıma sisteminin verimliliğini ve güvenliğini büyük ölçüde iyileştirin.

İlgili iç ve dış politikalar

Akıllı sürüş gelişmekte olan bir teknoloji olduğundan, çeşitli ülkelerin politikaları da çalışmakta ve hatta akıllı sürüş için ilgili politikaları yayınlamaktadır.

Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Nevada eyaleti, yolda akıllı sürüş araçlarına izin vermek için yasal çalışmalara liderlik ediyor. 2011 yılında Nevada Eyalet Yasama Konseyi, Amerika Birleşik Devletleri'nde akıllı sürüş araçlarının test edilmesine izin veren ilk tasarıyı kabul etti.

Avrupa Birliği, üst düzey tasarım ve büyük Ar-Ge planları üzerinde pek çok çalışma yapmıştır.Gelecekteki ulaşım araştırma planı, araçtan araca, araçtan yola iletişimi vurgular ve insan-araç-yol entegrasyonu ve yol güvenliğini vurgular.

Fransa, 2016 yılının sonunda binlerce kilometrelik karayolu ulusal ağına ulaştı ve karayolu trafik yasaları ve yönetmeliklerinin karayolunda sürücüsüz araç gereksinimlerini karşılamak için revizyonunu teşvik etti. Ayrıca, sürücüsüz otomobilleri test etmek için yollar küresel otomobil üreticilerine açılacak. İngiliz hükümeti, 2017 yılında ilk kez insansız araçların otoyollarda ve önemli yollarda test sürüşlerine izin verileceğini açıkladı. Sürücüsüz araçların gelişini memnuniyetle karşılamak için Birleşik Krallık, şu anda Bilim Bakanlığı ve Ulaştırma Bakanlığı tarafından incelenmekte olan ilgili karayolu trafik yasalarını ve yönetmeliklerini de revize edecek.

Japonya Arazi, Altyapı, Ulaştırma ve Turizm Bakanlığı, 2017 sonbaharında aynı otoyol şeridinde otonom sürüş için güvenlik düzenlemeleri oluşturmaya karar verdi.

Şu anda, Çin'in Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı tarafından hazırlanan akıllı ağa bağlı araç standart sistem planı standart bir çerçeve sistemi oluşturmuştur.Standart sistem çerçevesi dört ana bölümden oluşmaktadır: temel, genel özellikler, ürün ve teknoloji uygulamaları ve ilgili standartlar.

Çevre bilinci

Akıllı sürüşün özü otomobilde değil, insanlarda yatar, hayata geçirilen sürücünün uzun süreli sürüş pratiğinde "çevresel algılama-karar planlama-kontrol yürütme" sürecinin anlaşılması, öğrenilmesi ve hafızasıdır. İlk bağlantı olarak çevresel algı, akıllı sürüş aracının ve dış çevre bilgi etkileşiminin kilit konumunda yer alır Anahtar, akıllı sürüş aracının, kendisinin ve çevresinin sürüş durumunu anlamak için insan sürücülerin algılama yeteneğini daha iyi simüle etmesini sağlamaktır.

Kameralar, radarlar, konumlandırma ve navigasyon sistemleri, vb. Akıllı sürüş araçları için büyük miktarda çevre ortamı ve kendi durum verilerini sağlar.Görüntüler, nokta bulutları vb. Şeklinde sunulan bu veriler, sürüş faaliyetleriyle hiçbir ilgisi olmayan büyük miktarda bilgi içerir. İnsanın doğal algısının önemli bir özelliği olarak, seçici dikkat, akıllı sürüş araçlarının mevcut sürüş davranışına odaklanmasına ve akıllı sürüşün güvenliğini ve gerçek zamanlı performansını sağlamasına yardımcı olabilir. Çevresel algının önce yakın hedef, önce büyük ölçekli, önce hedefi hareket ettirme ve önce farklılık ilkelerini takip etmesi ve çevresel bilgileri seçici olarak işlemek için ilgili algılama teknolojilerini kullanması gerekir.

Akıllı sürüş yapan bir araca takılan her sensör türünün kendi algılama kör bölgesi de vardır. Akıllı sürüş sürecinde, birden fazla sensör türünün bir arada kullanılması ve zamanlamaya bağlı algılama teknolojilerinin kullanılması yoluyla, kör noktaların menzili azaltılabilir ve normal sürüş genellikle etkilenmeyecektir.

Çevresel algılama işlevi sistem bileşimi

Akıllı sürüş araçları, esas olarak durum algılama ve V2X ağ bağlantılı iletişim için kullanılan çevresel bilgileri alır ve işler. V2X (Araçtan Her Şeye, araçlar ve tüm trafik katılımcıları) ağ iletişimi, özellikle RFID (Radyo Frekansı Tanımlama), kamera ekipmanı, bulut sunucuları vb. Kullanarak araçlar, yollar ve kullanıcılar arasındaki bağlantıyı vurgular. Sürüş güvenliğini ve sürüş verimliliğini artırmak için gerçek zamanlı yol koşulları, yol bilgileri ve yaya bilgileri gibi bir dizi trafik bilgisi edinin.

Durum algısı, trafik durumu algısı ve vücut durumu algısı dahil olmak üzere, araç üstü sensörler aracılığıyla temel olarak çevresi ve aracın çevresi hakkında bilgi toplar ve işler. V2X ağ iletişimi, akıllı sürüş araçları ile harici tesisler ve ekipman arasında bilgi paylaşımı, ara bağlantı ve kontrol koordinasyonunu gerçekleştirmek için modern iletişim ve ağ teknolojisinin kullanılmasıdır.

Trafik ortamı bilgisi elde etme yöntemine göre, bu sensörler iki kategoriye ayrılabilir: 1) Pasif ortam sensörleri, ağırlıklı olarak kamera gibi görsel sensörler ve mikrofon dizileri gibi işitme sensörleri; 2) Aktif ortam sensörleri, esas olarak lidar, milimetre dalga radarı ve Ultrasonik radar.

Sistem donanımı yapılandırma şeması

Kameralar, lidar, milimetre dalga radarı, ultrasonik radar, GPS, BDS, INS vb. Dahil olmak üzere akıllı sürüş ortamı algısı için kullanılabilecek birçok donanım cihazı bulunmaktadır. Şu anda, akıllı arabalarda kullanılan konfigürasyon şemaları genellikle birden çok modelin veya birden çok ekipman türünün bir kombinasyonudur. Aşağıda gösterildiği gibi

kamera

Monoküler kamera, dürbün kamera, çok gözlü kamera, derinlik kamerası ne olursa olsun pikseller ne kadar net ve örnekleme oranı yüksek olursa olsun görüntü alma ve işleme ile ilgili tüm sorunları çözemez. Yol ortamının ve hava ortamının çeşitliliği ve karmaşıklığı ile akıllı sürüş araçlarının hareket özelliklerinden dolayı kamera aydınlatma, görüş açısı, ölçek, gölge, bozulma, arka plan paraziti ve hedef tıkanması gibi birçok belirsiz faktöre karşı hassastır.

radar

Radar, aydınlatma ve renk gibi parazit faktörlerine karşı güçlü bir sağlamlığa sahiptir, ancak kaç adet / tipte radar kurulur ve örnekleme oranı ne kadar yüksek seçilirse seçilsin, çukur yansıması, duman paraziti ve yağmur, kar ve sisi tamamen çözmek imkansızdır. Şiddetli hava koşullarında tespitte zorluklar.

Küresel Konumlama Sistemi

Konumlandırma ve navigasyon sistemi, akıllı sürüş için yüksek hassasiyetli, yüksek güvenilirlikte konumlandırma, navigasyon ve zamanlama hizmetleri sağlar.RTK (Gerçek Zamanlı Kinematik, taşıyıcı faz farkı teknolojisi) + INS kombinasyonu, gerçek zamanlı doğru konumlandırma ve konum doğruluğunu sürdürmek için önemli bir temel oluşturur. Bununla birlikte, konum hizmeti kamu platformu ne kadar iyi ve jiroskopun doğruluğu ne kadar yüksek olursa olsun, yine de yetersiz örnekleme frekansı, çok karmaşık coğrafi ortam, çok uzun başlatma süresi ve uydu sinyal arızası gibi sorunlar yaşanmaktadır.Bu nedenle, konumlandırma ve navigasyon sistemleri her zaman kusurludur.

Algılama teknolojisi

Algılama işlevinin gerçekleştirilmesi, yalnızca uygun algılama ekipmanını değil, aynı zamanda ilgili algılama teknolojisini de gerektirir. Sensör tarafından alınan sinyalin türüne göre kamera görüşü, radar algılama ve işitsel algılama olarak ikiye ayrılabilir.

Kamera görüşü

Akıllı sürüşte kamera, trafik ortamı algılama sensörlerinden biri olarak insan görsel sisteminin yerini alıyor. Diğer sensörlerle karşılaştırıldığında, görüntü sensörleri basit kurulum ve kullanım yöntemlerine, büyük miktarda görüntü bilgisine, düşük yatırım maliyetlerine ve çok çeşitli işlevlere sahiptir.Son yıllarda dijital görüntü işleme teknolojisinin ve bilgisayar donanımı performansının hızlı gelişiminden faydalandılar. geliştirmek. Bununla birlikte, karmaşık bir trafik ortamında, görsel algılayıcılar, hedef tespitinde zorluk, büyük miktarda görüntü hesaplama ve algoritmaları uygulamada zorluk gibi sorunlar yaşamaktadır.Görsel algılama teknolojisi, karmaşık yol yapıları ve insanlar ve araçlarla karışık trafik ortamları ile başa çıkmada da birçok eksikliğe sahiptir.

Görsel algılama teknolojileri temel olarak üç türü içerir:

1) Ortam algılama görevini tamamlamak için tek bir kamera kullanan monoküler görme teknolojisi, basit yapı, olgun algoritma ve küçük hesaplama miktarı gibi avantajlara sahiptir ancak algılama aralığı sınırlıdır ve sahne hedefinin derinlik bilgisi alınamaz;
2) Stereo görüş teknolojisi Temel prensip, aynı hedefi farklı bakış açılarından gözlemlemek için iki (veya daha fazla) kamera kullanmak ve görüntü pikselleri arasındaki konum sapmasını hesaplayarak üç boyutlu sahneyi kurtarmaktır.Zorluk, çoklu kamera görüntülerinde karşılık gelen noktaları bulmaktır;
3) Panoramik görüş teknolojisi, görüntüleme alanı daha geniştir, ancak görüntü bozulması daha büyüktür ve çözünürlük daha düşüktür.
Radar sensörü

Yurtiçi ve yurtdışında akıllı sürüş araçlarının geliştirme sürecinde, algılama ve algılama teknolojisine yönelik araştırmanın odak noktası, vizyon dışında radardır. Radar, hedefe elektromanyetik dalgalar yayarak ve hedef ekoyu alarak hedefin mesafesini, azimutunu, menzil değişim oranını ve diğer bilgileri elde eder.

(1) Radar sensörü

Bir radar sensörü genellikle bir verici, bir verici anten, bir alıcı, bir alıcı anten, bir ekran, bir işleme parçası ve güç kaynağı ekipmanı, veri kayıt ekipmanı ve parazit önleyici ekipman gibi yardımcı ekipmandan oluşur. Elektromanyetik dalga bandına göre radar üç kategoriye ayrılır: Lidar, milimetre dalga radarı ve ultrasonik radar.

Radar, dış ortamdan daha az etkilenir, elde edilen derinlik bilgisi son derece güvenilirdir, menzil ve görüş açısı büyüktür ve doğruluk yüksektir. Ek olarak, radar tarafından kare başına alınan nokta bulutu verisi miktarı, kamera tarafından kaydedilen görüntü bilgilerinden çok daha küçüktür ve bu, akıllı sürüşün gerçek zamanlı gereksinimlerini daha iyi karşılayabilir. Radarın en büyük dezavantajı, üretim sürecinin karmaşık olması ve maliyetin yüksek olması, bu da geniş uygulamasını bir ölçüde sınırlandırmasıdır.

Şu anda, lidar için yaygın olarak kullanılan algılama teknolojileri başlıca şunları içerir:

Engel tespiti ve takibinin anahtarı, engel noktalarının aynı anda kümelenmesi ve farklı zamanlarda engellerin eşleştirilmesidir.Derin öğrenmeye dayalı radar engel tespiti, son yıllarda giderek bir araştırma noktası haline gelmiştir.Radar ve görüntü füzyonuna dayalı engel tespit teknolojisi araştırması da yapılmaktadır. Belli sonuçlar elde edildi;

Yol yüzeyi tespiti, esas olarak yol yüzeyini ve yoldaki diğer hedef engelleri ayırt etmek içindir.Ayrıca, yol yüzeyi malzemesini ve eğimi tespit ederek akıllı sürüş aracı karar verme ve kontrol için veri referansı sağlayabilir;

Konumlandırma ve navigasyon Lidar tabanlı SLAM, akıllı arabaların konumlandırılmasında önemli bir rol oynayabilir Akıllı arabalar, yol kenarındaki engellerin yerini tespit ederek yolun yönünü belirleyebilir ve otonom radar tabanlı navigasyon gerçekleştirebilir;

Lidar tarafından elde edilen derinlik bilgisini kullanarak üç boyutlu rekonstrüksiyon, akıllı arabanın çevresindeki ortamın üç boyutlu sahne rekonstrüksiyonunu gerçekleştirebilir.

Şu anda, akıllı sürüş araçlarının çoğu yalnızca görsel algıya ve radar algısına güveniyor ve çoğu trafik ortamı algılama görevini tamamlayabildikleri için işitsel algı çoğu zaman göz ardı ediliyor. Trafik ortamında önemli bilgileri de taşıyan birçok ses vardır.Örneğin, korna ve polis sireni gibi akıllı sürüş araçlarının da ortamdaki sesleri algılaması ve tepki vermesi gerekir.

İşitme sensörü

Akıllı araca göre konum alanının aralığına göre, işitsel algılama yetenekleri üç kategoriye ayrılabilir: 1) bireysel alan işitsel algı 2) yerel işitsel algı 3) geniş alan işitsel algı.

İşitsel algılama sistemi temel olarak üç temel teknolojiyi içerir: ses kaynağı yerelleştirme teknolojisi, ses tanıma teknolojisi ve yazılım radyo teknolojisi.

Şu anda yaygın olarak kullanılan ses kaynağı yerelleştirme teknolojileri, yerelleştirme ilkelerine göre üç kategoriye ayrılabilir:

Maksimum çıkış gücüne dayalı kontrol edilebilir huzme oluşturma teknolojisinin anahtarı, alınan sinyallerin filtrelenmesi ve ağırlıklı toplamı ve dizi ışınının maksimum çıkış gücüne karşılık gelen yönü işaret edecek şekilde kontrol edilmesidir;

Alınan sinyal ile dizi arasındaki korelasyon matrisini çözerek sinyal kaynağının yönünü ve konumunu belirlemek için yüksek çözünürlüklü spektrum tahminine dayalı konumlandırma teknolojisi;

Ses varış zamanı farkına dayalı konumlandırma teknolojisi, yön bulmayı ve menzil ayarını gerçekleştirmek için esas olarak ses kaynağı sinyalinin her mikrofon dizisi elemanına olan zaman farkı tahminini kullanır.

Konumlandırma ve navigasyon teknolojisi

Akıllı sürüşün temeli otonom navigasyondur.Sadece araç ile dış çevre arasındaki göreceli konum ilişkisini elde etmekle kalmaz, aynı zamanda vücut durumu algısı yoluyla aracın mutlak konumunu da belirlemesi gerekir.Bu nedenle konumlandırma ve navigasyon da çevresel algı için anahtar teknolojilerden biridir.

Algılanan Durum Ölçütü

Akıllı sürüş araçlarının konum verileri, algılanan durumun kriterlerinden ayrılamaz. Şu anda, akıllı sürüşte yaygın olarak kullanılan kriterler şunları içerir: jeodezik koordinat sistemi (WGS-84 / CGCS 2000), kamera koordinat sistemi, görüntü koordinat sistemi, radar koordinat sistemi ve sürücü Bilişsel koordinat sistemi vb.

Şu anda, başlıca dört küresel uydu navigasyon sistemi bulunmaktadır: GPS, Beidou uydu navigasyon sistemi, GLONASS ve GALILEO.Çin'de yaygın olarak kullanılan uydu navigasyon sistemleri GPS ve Beidou uydu navigasyon sistemleridir.

Uydu navigasyon konumlandırma teknolojisi, konumlandırma yöntemine göre tek nokta konumlandırma teknolojisi ve göreceli konumlandırma teknolojisi olarak ikiye ayrılır.

Bağıl konumlandırma iki türe ayrılır: statik konumlandırma ve dinamik konumlandırma Bunların arasında, gerçek zamanlı dinamik konumlandırma RTK teknolojisi, yeni ve yaygın olarak kullanılan bir uydu konumlandırma ölçüm yöntemidir. RTK, referans istasyon ile mobil istasyon arasındaki gözlem hatalarının uzamsal korelasyonunu kullanan, taşıyıcı faz gözlemlerine dayalı bir konumlandırma teknolojisidir. Önceki statik konumlandırma ve dinamik konumlandırmadan farklı olarak RTK, uydu konumlandırma uygulamalarında önemli bir kilometre taşı haline gelen post-yerleşim olmadan sahada gerçek zamanlı olarak santimetre düzeyinde konumlandırma doğruluğunu elde edebilir.

(2) Atalet navigasyon sistemi

Eylemsiz navigasyon sistemi (kısaca eylemsiz navigasyon) bir jiroskop ve bir ivmeölçerden oluşur.Hareket eden taşıyıcının ivme ve açısal oran verilerini ölçer ve bu verileri zaman içinde birleştirerek hızı, konumu, tavrı ve yönü elde eder.

Eylemsiz seyrüsefer sistemi, yatay konum, azimut, hız, konum, açısal hız ve ivme, vb. Dahil olmak üzere kapsamlı navigasyon bilgisi sağlayabilir. Ayrıca yüksek veri güncelleme hızına, iyi sürekliliğe, düşük gürültüye, yüksek kısa vadeli doğruluğa ve kararlılığa sahiptir. Eylemsiz seyrüseferin de kendine özgü eksiklikleri vardır: konumlandırma hatası zamanla artacaktır, verilerin uzun vadeli doğruluğu düşüktür ve zaman bilgisi elde edilemez. Ek olarak, eylemsiz navigasyonun her kullanımdan önce başlaması için uzun bir süre gerekir Akıllı sürüş sırasında ani bir elektrik kesintisi olursa, genellikle yeniden başlatılması gerekir.

Trafik ortamı karmaşık ve değişkendir ve tek bir navigasyon sistemi genellikle kendi eksiklikleriyle sınırlıdır ve doğru konumlandırma ve navigasyonu garanti edemez.Bu nedenle, mevcut akıllı sürüş araçlarının çoğu GPS / BDS + INS kombine navigasyon yöntemlerini kullanır.

Tutum ve devlet bilinci

Akıllı sürüş aracı ortamı algılama sistemi tarafından araç gövdesinin algılanması iki bölümden oluşmaktadır: vücut tutum algısı ve vücut durumu algısı.

(1) Vücut tutum algısı: esas olarak araç yön açısı, yuvarlanma açısı ve eğim açısının algılanması ile ilgilidir.Bu parametreler genellikle eylemsiz navigasyon veya jiroskop ile elde edilir.

(2) Vücut durumu algısı: Esas olarak araç hızı, uzunlamasına hızlanma, motor devri, direksiyon simidi açısı, gaz kelebeği açıklığı ve fren ana silindir basıncı gibi araç durum bilgilerinin algılanmasını içerir.

test teknolojisi

Akıllı sürüş, konumlandırma ve navigasyon sisteminin performansına ilişkin belirli gereksinimlere sahiptir ve performans endeksi değerlerinin ölçüm için temel olarak test edilmesi gerekir.

Test göstergeleri genellikle şunları içerir:

1) Alıcı terminalin arama sinyalinin hızını test etmek için kullanılan ilk konumlandırma süresi;

2) Konumlandırma hızı ölçüm doğruluğu, genellikle yatay ve yükseklik konumlandırma doğruluğu dahil;

3) Alıcı terminalin sinyal kaybolduktan sonra konumlandırmayı ne kadar hızlı düzelttiğini gösterebilen kilit yeniden edinme süresinin kaybı;

4) Konumlandırma durumunda konumlandırma doğruluğunu korumak için alıcının ihtiyaç duyduğu minimum sinyal gücünü esas olarak değerlendiren izleme hassasiyeti;

5) Alıcının kilitsiz durumda zayıf sinyalleri yakalama yeteneğini temsil eden edinme hassasiyeti.

Gerçek sürüşte, araçların farklı senaryolarda navigasyon sisteminin konumlandırma performansı için farklı gereksinimleri vardır, bu nedenle navigasyon sisteminin performans testi genellikle hedeflenen bir şekilde belirli senaryolar belirler. Haritalar ayrıca dijital haritalar ve sürüş haritaları içerir.

V2X ağ iletişim teknolojisi

Son yıllarda, Nesnelerin İnterneti, büyük veri ve "İnternet +" gibi yeni teknolojilerin yükselişiyle, Akıllı Ulaşım Sistemi (ITS), akıllı ağ bağlantısı ve araç ağında da büyük ilerleme kaydetmiştir.

V2X Networking, araçların dış dünya ile ara bağlantısını gerçekleştirmek için D2D (Cihazdan Cihaza) ve bilgi iletişim teknolojilerini kullanan, Nesnelerin İnternetine dayalı bir kablosuz iletişim teknolojisidir. 19 Eylül 2017'de, Çin'in ilk V2X uygulama katmanı grubu standardı "İşbirliğine Dayalı Akıllı Ulaşım Sistemi, Araç İletişim Sistemi Uygulama Katmanı ve Uygulama Verileri Etkileşim Standardı" resmi olarak yayınlandı.

Akıllı sürüş, V2X ağ iletişimi için aşağıdaki teknik gereksinimleri ortaya koymaktadır: kısa ağ erişim süresi, düşük aktarım gecikmesi, yüksek aktarım güvenilirliği, düşük parazit, yüksek bilgi güvenliği ve spektrum yeniden kullanılabilirliği. Ek olarak, V2X teknolojisinin çeşitli algılama sensörlerini makul bir şekilde kullanabilmesini ve etkili temsil için edinilen verilerden yasaları araştırmasını gerektiren büyük miktarda veriyi analiz etmek ve işlemek de gereklidir.

V2X teknolojisinin uygulanması genellikle RFID, kamera ekipmanı ve araç sensörleri gibi donanım platformlarına dayanmaktadır. V2X ağ iletişimi endüstrisi iki standarda ve endüstri kamplarına ayrılır: DSRC (Özel Kısa Menzilli İletişim) ve LTE-V2X.

DSRC'nin ekipmanı, On Board Unit (OBU), Road Side Unit (RSU), kontrol merkezi vb. İçerir. DSRC'nin avantajı, düşük gecikme süresi, güvenlik ve güvenilirliği garanti edebilen olgun ve güvenilir teknolojisinde yatmaktadır, bu nedenle mevcut pazarda hala ana akım V2X standardıdır. DSRC'nin destekleyebileceği en yüksek araç hızı 200km / s'dir, veri aktarım hızı genellikle 12Mbps'dir, yanıt süresi 100ms'dir ve düşük gecikme 20ms'ye ulaşır. Küçük kapsam, düşük iletim hızı, binalar tarafından engellenmesi kolay, büyük miktarda verinin yavaş işlenmesi ve yüksek inşaat maliyetleri gibi bazı eksiklikler de vardır.

Şu anda DSRC, kesintisiz ücret toplama (ETC sistemi), filo yönetimi, erişim kontrolü ve bilgi hizmetleri alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.

LTE-V2X

LTE-V2X, mevcut hücresel mobil iletişim desteğine (3G / 4G) dayanır ve bağımsız fikri mülkiyet haklarına sahiptir.

Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı, Geliştirme ve Reform Komisyonu ve Bilim ve Teknoloji Bakanlığı gibi devlet daireleri ve Qualcomm ve Huawei gibi şirketler de LTE-V2X teknolojisinin sanayileşmesini güçlü bir şekilde destekliyor. LTE-V2X teknolojisi, Şekil 2-6'da gösterildiği gibi iletişim moduna göre merkezi (LTE-V-Hücre) ve dağıtılmış (LTE-V-Direct) olarak ikiye ayrılır. LTE-V-Cell, baz istasyonunu dağıtım merkezi olarak alır, mevcut hücresel ağın desteğine ihtiyaç duyar, geniş bant genişliği ve geniş kapsama alanına sahip iletişim özelliklerine sahiptir ve uzun mesafeli iletişimin gerçekleştirilmesini engelleyebilir; LTE-V-Direct hücresel ağdan bağımsızdır ve bir tür araçtır Çevreleyen ortam düğümleriyle doğrudan iletişim teknolojisi, düşük gecikme ve yüksek güvenilirlik avantajlarına sahiptir.

Şu anda LTE-V2X hala Ar-Ge ve test aşamasındadır, ancak yüksek frekans bandında (5.9GHz), yüksek hızda (250km / s) ve yüksek trafik hacminde güvenilir iletişim yetenekleri sağlayabilen eksiksiz ve çalıştırılabilir bir ağ sistemi oluşturmuştur. Ve büyük kapasite, düşük gecikme süresi, parazit önleme ve yönetilebilirlik açısından daha olgun.

Karar planlama

Karar planlama, otonom sürüşün temel parçalarından biridir Karar planlama, bölüm düzeyine göre küresel planlama ve yerel planlama olarak ikiye ayrılabilir.

Küresel planlama, bazı özel koşullar altında çarpışmadan en uygun yolu planlamak için edinilen harita bilgilerine dayanır; yerel planlama, bilinmeyen engellere çarpmaktan kaçınabilen bazı yerel çevresel bilgilere dayalı küresel planlamaya dayanır. Nihayet hedef noktaya ulaşma süreci.

Yörünge planlaması, akıllı arabaların otonom sürüş davranışına dahil edilmesi gereken bir araştırmadır.Hareket yörünge planlaması, zaman faktörlerini ve aracın kinematiğini ve dinamik kısıtlamalarını statik yol planlamasına ve aracın mevcut pozuna ve sensörüne dayanarak dikkate alır. Çevreleyen ortamın durum bilgisi toplanır ve akıllı arabaların dahili kısıtlamaları (holonomik olmayan kısıtlamalar gibi) ve araç kinematiğinin ve dinamik kısıtlamaların yörüngelerin oluşumu üzerindeki etkisi dikkate alınır ve uygulanabilir bir referans yörünge planlanır. Son olarak, yörünge sonraki kontrol sistemine kontrollü bir şekilde sağlanır, böylece araç ilgili yörünge boyunca ilerleyebilir ve çarpışmaları önleyebilir.

Karar planlama için teknik yapı sistemi

Karar planlamanın teknik yapı sistemi, hiyerarşik yapı, reaktif yapı ve hibrit yapıyı içerir. Aşağıdaki üç resim, üç mimarinin örnekleridir.

Karar planlama sisteminin temel halkası

Akıllı yönlendirici karar verme ve planlama sisteminin geliştirilmesi ve entegrasyonu, hiyerarşik sistemin hiyerarşik özelliklerine dayanır ve dört ana bağlantıya bölünebilir, yani bilgi füzyonu, görev karar verme, yörünge planlama ve istisna yönetimi.

Algılama bilgisi füzyonu, araç koordinat sistemindeki birden fazla sensörün çıktı bilgisini birleştirmek ve olay yeri veri bilgilerinin sürekliliğini ve uygulanabilirliğini sağlamak için zaman damgalarıyla veri ilişkilendirmesi ve füzyonu oluşturmaktır. Akıllı sürüşün temel parçası olan görev karar verme, duyusal algı füzyon bilgisini alır, akıllı algoritmalar yoluyla dış sahne bilgilerini öğrenir ve tüm trafik akışında akıllı araç kişileştirme kontrolünü gerçekleştirmek için küresel bir perspektiften belirli sürüş görevlerini planlar. Yörünge planlaması, yerel çevresel bilgiler, üst düzey karar verme görevleri ve araç gövdesinin gerçek zamanlı poz bilgilerine dayanır.Belirli kinematik kısıtlamalar altında, akıllı arabaların güvenliğini, verimliliğini ve konforunu artırmak için, aracın beklenen hareketinin yerel alan ve zaman içeriğini planlayın ve belirleyin. Sürüş yörüngesi, hız, yön ve durum vb. Dahil olmak üzere yörünge.

İstisnai yol tutuşu, ayrılmış bir akıllı sürüş sistemi güvenlik garanti mekanizmasıdır.Bir yandan, aracın mekanik parçalarının gevşemesine ve sensör bileşenlerinin bozulmasına neden olabilecek düzensiz ve karmaşık yollarla karşılaşıldığında, erken uyarı ve hataya dayanıklı kontrol ile aracın güvenli çalışmasını sağlar; Bir yandan, karar verme sürecindeki belirli algoritma parametre ayarları mantıksız olduğunda, muhakeme kuralları eksik olduğunda, vb. Akıllı araba, davranıştaki belirli hataları tekrarladığında ve bir ölü döngüye girdiğinde, akıllı arabayı otonom olarak yanlış döngüden atlatmak için bir hata onarım mekanizması kurabilir. , Araç zeka düzeyini iyileştirmek için gerekli olan sorunları çözmek için manuel müdahaleyi azaltmak amacıyla kurulan görevleri tamamlama yönünde ilerlemek.

Karar Planlama Teknolojisi Yöntemi

Karar planlama, akıllı araç navigasyonu ve kontrolünün temelidir.Yörünge karar verme perspektifinden, iki seviyeye ayrılabilir: küresel planlama ve yerel planlama.

Küresel planlama yöntemi

(1) Durum uzayına dayalı optimum kontrol yörünge planlama yöntemi

Durum uzayında yörünge planlama yöntemi esas olarak optimal kontrol yöntemini içerir. Optimal kontrol yöntemi, sistemin değerlendirme işlevini en aza indirebilecek uygun bir yörünge boyunca ilerleyebilmesi için optimal kontrol teorisi aracılığıyla uygulanabilir bir kontrol miktarı bulmaya atıfta bulunur. Değerlendirme fonksiyonunu sistemin durum denklemi ile ilişkilendirin Sadece sistem durum denkleminin kısıtlamaları karşılandığında, değerlendirme fonksiyonu sıfıra ayarlanabilir ve uygun bir yörünge elde edilebilir.

(2) Parametreli eğriye dayalı yörünge planlama yöntemi

B-spline eğrisi, kontrol noktaları adı verilen bir dizi vektör tarafından belirlenir Bu kontrol noktaları, bir kontrol çokgeni oluşturmak için bağlanır ve B-spline eğrisi, bu kontrol poligonuna yaklaşır. Kontrol noktasının konumunu belirleyerek eğrinin şeklini kontrol edebilirsiniz. B-spline eğrisi sürekli eğrilik avantajına sahip olduğundan, bitişik eğri segmentlerinin düğümlerindeki eğrilik de süreklidir ve yerel destek özelliklerine sahiptir.Yörüngenin yerel kısıtlama koşulları karşılanmazsa, karşılık gelen kontrol noktaları ayarlanabilir Güçlü uygulanabilirlik özelliklerine sahip diğer yörünge segmentlerini etkilemeden yörüngeyi düzeltin.

(3) Sistem özelliklerine dayalı yörünge planlama yöntemi

Diferansiyel daire yöntemi, sistem özelliklerine dayalı bir yörünge planlama yöntemidir. Diferansiyel düzlük, bir dizi sistem çıktısının bulunabileceği anlamına gelir, böylece tüm durum değişkenleri ve girdi değişkenleri, bu çıktılar kümesi ve türevleri (entegrasyon olmadan) tarafından belirlenebilir. Bununla birlikte, bu yöntem, yörünge planlama sürecinde maksimum eğriliğin ve maksimum eğrilik değişim oranının kısıtlamalarını dikkate almaz. Yol planlaması tarafından verilen yol işlevi bilgilerine göre, literatür, sistem girdisinin ve durumunun zamana bağlı yörünge işlevini planlamak için diferansiyel düz yöntemini kullanır, böylece sistemin belirli bir performans indeksi, aracın yanal ivme kısıtlamasını sağlama koşulu altında optimize edilir.

Yerel planlama yöntemi

Yerel yol planlama yöntemi temel olarak aşağıdaki iki ana bölümü içerir: (1) Bir çevre modelinin oluşturulması, yani akıllı arabanın bulunduğu gerçek dünyayı soyutladıktan sonra, bilgisayar tarafından tanınabilir bir ortam modelinin oluşturulması; (2) Çarpışmasız bir yolun, yani belirli bir Her modelin alanında, çeşitli kısıtlamalar altında, koşulları karşılayan bir yol arama algoritması seçin.

Geçiş hakkı dağıtım teknolojisi

Ağırlık Hakkı (ROW), yol kullanıcılarının yasal düzenlemelere uygun olarak belirli bir zamanda belirli bir yol alanını kullanma hakkını ifade eder. Akıllı sürüşte geçiş hakkı, araçların mevcut güvenli sürüşü için gereken yol alanını tanımlamak için kullanılabilir.

Geçiş hakkı, araç hızıyla büyük ölçüde ilişkilidir ve beklenen geçiş hakkı ve gerçek geçiş hakkı olarak ikiye ayrılabilir.İkisi tutarsız olduğunda, çatışmayı çözmek için ayarlamalar yapılması gerekir. Otonom sürüş, geçiş hakkının herhangi bir zamanda akıllı bir araba ile tespit edilmesi ve kullanılmasıdır ve çok araçlı etkileşim, otomobil grubunun herhangi bir zamanda yol hakkını terk etmesini, elinde bulundurmasını ve rekabetini sağlayan işbirlikçi bir süreçtir. Otonom sürüşün belirsizliği, araçların sahip olduğu geçiş hakkındaki sürekli değişikliklere yansıyor.

Kontrol Mühendisliği

Akıllı sürüşün tüm süreci üç bölüme ayrılabilir: Birincisi, radar, kamera ve araç ağı sistemi aracılığıyla dış ortamı algılamak ve tanımak; daha sonra, duyusal algı füzyon bilgisine dayanarak, akıllı algoritmalar aracılığıyla dış sahneyi öğrenmektir. Bilgi edin, aracın yörüngesini planlayın, aracın antropomorfik kontrolünü trafik akışına gerçekleştirin; ikinci olarak, karar verme planının yörünge hedefini izleyin, aracın gaz pedalını, frenini ve direksiyonunu ve diğer sürüş eylemlerini kontrol edin ve aracın hızını, konumunu ve yönünü ayarlayın. Arabanın güvenliğini, manevra kabiliyetini ve dengesini sağlayın. Eğer zımnen yapılabiliyorsa, o zaman tüm akıllı sürüş süreci tamamlanmış demektir.

PID

,Model predictive controlMPC,Moving horizon controlMHCReceding horizon controlRHC1

> , (Restricted Boltzmann machineRBM) (Deep belief networkDBN) (AutoencoderAE) (Stacked autoencoders, SAE) (Convolutional neural networks CNN) (Recurrent neural networksRNN)

- Aşağıda gösterildiği gibi

4-7

İnsan-bilgisayar etkileşim sistemi

MMICOMMANDiDriveG-BOOKCarPlay

1970s1990sHMIHMI

ADAS

HMI

ADASADAS

45ADASSILHILVIL

Zoox

Teknik çözümler

WaymoCarcraft

CarcraftWaymoWaymo8002016IRL300Waymo25

Simülasyon testi, Waymo sürücüsüz arabalarının geliştirilmesinin bir parçasıdır.Simülasyon, Waymo kendi kendine sürüş prototiplerinin gerçek yollarda test edilmesini ve Central Valley'deki "Castle" adlı gizli bir üs tarafından yürütülen "yapılandırılmış test" projesini yakından birleştirir. Birlikte. Waymo, "Kale" nin dahili işleyişinin ayrıntılarını daha önce hiç açıklamamıştı. Gerçek halka açık yollarda gerçekleştirilen testler, geliştiricilere ek eğitim için hangi araziye ihtiyaç duyduklarını bildirebilir. Daha sonra bu araziyi gizli üs olan "Kale" ye yeniden kazdılar ve test aracının farklı senaryolarda eğitilmesini sağladılar. Bu iki fiziksel testte, Waymo'nun kendi kendine giden prototip arabası, gelecekte herhangi bir zamanda tamamen dijital bir simülasyon testine izin verecek kadar veri topladı.