Uber'in otonom araç sensörü sistemini, çarpışmaları önlemek için ne tür bir konfigürasyonun kullanılabileceğini ayrıntılı olarak açıklayın
19. yerel saatin sabahının erken saatlerinde, Uber sürücüsüz bir araba Arizona'da bir yoldan geçerken bir kadını öldürdü. Halka açık bir yolda ölümcül bir kazaya neden olan ilk sürücüsüz otomobil olduğu için Uber hemen ön plana çıktı.
Ancak, yalnızca birkaç saat sonra, kazayı soruşturmakla görevli Lizana Eyaleti Tempe Polis Departmanı şefi, kazanın ön incelemesine göre Uber'in trafik kazasında kusurlu olmayabileceğini söyledi.
Konunun tersine çevrilmesi biraz kafa karıştırıcı.
Kaza mahallinin videosuna ve Uber kaza arabasının konfigürasyonuna bakılırsa, radar ve kamera "görevi ihmal etme" veya orijinal günah
Lisana'daki Tempe Polis Departmanı, kazanın gerçeğini düzeltmek için kaza arabasının çektiği bir videoyu yayınladı. Kaza sahnesinin videosundan, Uber'in kendi kendine giden kaza otomobili (Volvo XC90), son derece zayıf ışık koşullarına sahip veya hatta tamamen karanlık bir yolda hız yapıyordu ve tek ışık otomobilin farlarından geliyordu. Kurban "aniden" böyle bir ortamda arabanın önüne çıktı ve araba son derece hızlı gidiyordu ve anında devrildi. Açıkçası, ne arabadaki testçiler ne de sürücüsüz araba zamanında tepki veremedi.
ancak, İnsanlar tepki vermezse, sürücüsüz arabalar tepki vermemeli mi? Kendi kendine giden arabaların ortaya çıkışı sadece sürücülerin ellerini serbest bırakıyor mu ve "sürüş becerileri" yalnızca insan sürücülere eşit mi?
Cevap apaçık hayır.
Öyleyse, Uberin sürücüsüz arabasını görevi ihmal yapan şey neydi? Bu soruyu cevaplamadan önce, Bu kaza arabasının nasıl otomatik olarak gidebildiğini anlamamız gerekiyor.
Kaza mahallinin resimlerine göre, Uberin kazaya dayalı otonom aracı, ATG (Uber İleri Teknoloji Bölümü) tarafından geliştirildi. Daha önce Uber tarafından açıklanan ilgili bilgilere göre, araçta eksiksiz bir sensör sistemleri seti bulunmalıdır:
Üstteki lidar, saniyede birden çok hızda arabanın çevresinde 3B görüntüleme oluşturabilir;
Arabanın önünde ve arkasında bulunan ön uç radyo dalgası radarı, ölü açılar olmadan 360 derecelik algılama sağlayabilir;
Kısa odaklı ve uzun odaklı optik kameralar, görüntülemenin gerçek zamanlı analizi.
Açıkçası, Uber bu sensör sistemleri seti aracılığıyla gerçek zamanlı, tam menzilli algılama gerçekleştirebilmeyi umuyor, ancak kaza yine de oldu.
Bu durumda, Kazanın en olası nedeni, sensörlerin yetersiz performansı ve mantıksız eşleştirme şemasıdır. Hatta bu kazanın tam olarak üst ve ön radar ile kamera arasındaki zayıf görüntü işleme işbirliğinden kaynaklandığı söylenebilir.
Otonom bir otomobil güvenli bir şekilde yola çıkmak istiyorsa, her sensörün özelliklerini ve eksikliklerini anlaması gerekir.
Uber kazasıyla ilgili olarak Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Ulaşım Güvenliği Kurulu eski başkanı Mark Rosenk, bu kazanın otonom sürüş teknolojisinin gelecekteki gelişimine engel olabileceğini, halkın otonom araçlara olan ilgisini yeniden kazanmak için sorunların çözülmesi gerektiğini söyledi. güven. Açıkçası, radar ve kamera bu sorunların en büyük önceliğidir.
· Radar
Radar açısından, şu anda otonom sürüş alanında yaygın olarak kullanılan üç tane var: lidar, ultrasonik radar ve milimetre dalga radarı.
Lidar
Lidar olarak da bilinen Lidar, bir Lazer ve Radar koleksiyonudur.Genellikle 16 çizgi, 32 çizgi ve 64 çizgi vardır. Ne kadar çok çizgi demeti, performans o kadar güçlü olur.
Kızılötesi ve görünür ışık bantlarında çalışan Lidar, algılama doğruluğu çok yüksek ve algılama aralığı da çok geniştir.Kısa sürede engelleri ayırt edebilmesinin yanı sıra zayıf ışık koşullarında da normal çalışabilir.
Bununla birlikte, ortamdaki "enkaz" dan rahatsız edilmesi kolaydır, bu nedenle yağmur ve kar gibi son derece kısa havalarda düşük performans gösterir ve tüm hava koşullarında hizmet veremez. Bu tür bir radar çok maliyetlidir, bu nedenle bir arabada genellikle yalnızca bir tane bulunur ve en üstte bulunur.
Ultrasonik radar
Ultrasonik radar, kısa menzilli ultrasonik dalgalar yayarak ve yansıma verilerini toplayarak ve analiz ederek tespit eder. Bu tip radar, yavaş enerji tüketimine ve güçlü penetrasyona sahiptir ve kısa mesafeli ölçümlerde büyük avantajlara sahiptir. Ayrıca, basit menzilleme yöntemi nedeniyle, bu tür bir radarın maliyeti çok düşüktür.
Otomatik sürüşe ek olarak, ultrasonik radar otomotiv alanında, çevredeki 3 metre mesafedeki uyarı engelleri ve sürücünün durmasına yardımcı olma gibi yaygın olarak kullanılmaktadır.
Milimetre dalga radarı
Milimetre dalga radarı, milimetre dalga bandında çalışan, sise, dumana ve toza nüfuz edebilen, her türlü hava (şiddetli yağmur hariç) ve her türlü hava özelliğine sahip, metallere son derece duyarlı bir radardır. Ve milimetre dalganın kısa dalga boyuna karşılık gelen optik bölge boyutu daha küçük olduğu için, kısa menzilli tespit için daha uygundur, ancak sadece önündeki bir kütleyi belirleyebilir ve bunun ne olduğunu bilmiyorum.
Düşük maliyeti ve nispeten olgun teknolojisi nedeniyle, milimetre dalga radarı şu anda otonom sürüş sensörlerinde en yaygın uygulamadır.
· kamera
Radar ile karşılaştırıldığında kamera daha basittir.Ana işlevi, mercek aracılığıyla görüntüleri toplamak ve ardından görüntüleri ışığa duyarlı bileşen devresi ve kameradaki kontrol bileşenleri aracılığıyla işleyerek bilgisayar tarafından işlenebilen dijital sinyallere dönüştürerek çevredeki aracın algısını gerçekleştirmektir. Yol koşulları, ileri çarpışma uyarısı, şerit sapma uyarısı ve yaya algılama işlevlerini gerçekleştirir.
Şu anda, araca monteli kameraların dört ana kategorisi vardır: monoküler kameralar, arka görüş kameraları, stereo kameralar ve çevre görüş kameraları. Bunlar arasında pazara monoküler kameralar hakimdir.
Büyük otonom araçlara bakıldığında, Çoğu, eksiksiz bir sensör algılama sistemi oluşturmak için yukarıda belirtilen ekipmanı karıştırmayı ve eşleştirmeyi seçer. Örneğin, ölüme çarpan kendi kendini süren Uber arabasının tepesinde Uber'in kendi lidar'ı bulunuyor.Ayrıca çoklu radyo dalgası radarları ve kısa menzilli ve uzun menzilli optik kameralarla donatılmış.
Uber'in kendi geliştirdiği lidar ve kullanılan diğer sensörlerin gerçek performansı bilinmemekle birlikte, sensörün sınırlı performansı dışında, Uber'in sürücüsüz arabasının bu kombinasyon şemasına göre bir kaza geçirdiği kesindir. Çözüm, kör noktalar olmadan 360 derecelik algılama elde edememelidir ve aracın zayıf ışık koşullarında ve aşırı hava koşullarında normal şekilde sürmesini sağlamak için yeterli değildir.
Öyleyse, ne tür bir eşleştirme şeması en mantıklıdır ve güvenlik kazalarının meydana gelmesini büyük ölçüde önleyebilir?
Tesla kameralara ve Baidu her birinin artıları ve eksileri olan radarlara odaklanıyor
Uber gibi Tesla da otonom araçların geliştirilmesine ve yol testine çok meraklıdır. 20 Ekim 2016'da Musk, tüm yeni Tesla arabalarının "tamamen otonom sürüş yeteneklerine" sahip bir donanım sistemi olan Autopilot 2.0 ile donatılacağını duyurdu. Yaklaşık konfigürasyon aşağıdaki gibidir:
1. Önde 6 ve arkada 6 olmak üzere toplam 12 ultrasonik sensör;
2. Ön camın altındaki iç dikiz aynasının üst ucunda 3 ön görüş kamerası vardır: telefoto, standart ve kısa odaklı;
3. Dış dikiz aynasının ön çamurluğunun her iki yanında toplam 2 arka görüş kamerası bulunur;
4. Üst uca yakın ön ve arka kapıların orta kolonunun her iki yanında toplam 2 yan görüş kamerası bulunmaktadır;
5. Arka camın üst kısmının ortasında bir dikiz kamera;
6. Arka plaka konumunda bir geri görüş kamerası;
7. Ön tamponun ortasında bir milimetre dalga radarı.
Açıkçası, Tesla'nın donanım sistemi Uber'in gerisinde kalıyor. Milimetre dalga radarı + kamera + ultrasonik sensörden oluşur. Bu kombinasyon açısından, toplam yatırım maliyeti nispeten düşüktür, sadece lidar nimeti olmadan değil, Ayrıca kameralara odaklanır, Tam otomatik sürücüsüz sistem yalnızca 8.000 dolara satılıyor.
Sistemin düşük ışıklı ortamlarda algılama performansına sahip olmadığı, arabalar için uzun mesafe algılama hizmeti veremediği söylenebilir. Tesla'nın otonom araçlarının yol testi ve uygulaması tam da bu nedenle olabilir.
Eve dön, Otonom sürüş alanında, Baidu'nun insansız araçlarının son zamanlarda ivme kazandığı söylenebilir. , Ve birkaç gün önce Pekin'de otonom sürüş testleri için ilk geçici plaka grubunu aldı ve Pekin, Yizhuang'da otonom araçların yol testini resmen açtı.
Çevrimiçi olarak iletilen Baidu insansız aracının donanım konfigürasyon şemasına bakıldığında, Baidu'nun sensör sistemi, tavanda bir Velodyne lidar dahil olmak üzere otonom sürüşü gerçekleştirmek için ek olarak ana + kamera olarak bir radar kombinasyonu kullanır; arabanın ön ve arka uçlarına dağıtılmış birden fazla yerleşik radar; ve hareketi algılamak için bir kamera engel.
Bu eşleştirme yöntemi, arabanın uzun mesafeli ve geniş mesafeli tespitini gerçekleştirir. Ayrıca Tesla'ya kıyasla, Velodyne lidar (yaklaşık 70.000 $ birim fiyatı) sayesinde Baidu, aracı otomatik olarak sürebilir. Düşük ışıkta ve yoğun ortamda sürüş fonksiyonuna sahiptir. Tabii ki maliyet nispeten yüksektir.
Eşleştirme planı yerel koşullara uyarlanmalıdır ve uygulama senaryosuna uyum odak noktasıdır
Aslında yukarıdakiler, yaygın uygulama senaryolarına dayalı olarak otomobillerin otopilot performansına ilişkin yalnızca temel bir yargıdır. İster Uber, Tesla veya Baidu olsun, yol testinin şu anki aşamasında, yine de sürücüsüz araçlarının her ortamda güvenli bir şekilde sürebileceğini garanti edemezler.
Örneğin, bir otoyolda, otonom araçların hızlı hız ve daha geniş görüş alanı nedeniyle uzun mesafeli ve geniş mesafeli algılama yeteneğine sahip olması gerekir. Sürüş yolunun açıklığından dolayı yağmur, kar, sis gibi aşırı hava koşullarıyla karşılaşılması kaçınılmazdır.Daha sonra sıradan kameralar ve yüksek maliyetli lidarlar bu talebi karşılayamaz.Bu durumda Baidu gibi donanım sistemleri Artık pratik değil.
Tucson Future'un kurucu ortağı ve CEO'su Chen Mo, "Otoyolda yüksek hızlı sürüş sırasında, lidar menzili nedeniyle, kameraya daha fazla güveniyoruz." Dedi.
Bu nedenle, kendisini yüksek hızlı sahnelerde L4 seviyesi (SAE) otonom kamyonlar üretmeye adamış olan Tucson'un geleceğinde, sensör eşleştirme çözümü temel olarak uzun mesafeli, yüksek algılama kameralarına dayanmaktadır. Bir kamyon, 8 kamera ve 3 set milimetre dalga radarı ile donatılmıştır ve uygulanabilir menzili 200 metredir.
Karayollarına ek olarak, Şehir içi caddeler, gelecekte otonom araçlar için en büyük uygulama senaryolarından biridir. Bu senaryoda, uzun mesafeli ve büyük ölçekli algılama gerçek ihtiyaçları karşılayamaz.
Çin'in kentsel sokaklarının özellikleri Yoğun kalabalıklar, araçlar ve binalar; çok sayıda sinyal lambası, işaret vb. . Böyle bir ortamda güvenli ve otonom sürüş yapabilmek için, otomobilin gerçek zamanlı doğru algılamaya sahip olması, çevrenin son derece farkında olması (ortam ışığı, engel ayrıntıları ve durumu, vb.) Ve görüntülerin yüksek hızda tanınması ve analizi olması gerekir. Bu durumda, kameralar ve milimetre dalga radarları yeterli değildir ve yüksek hassasiyetli lidarlar, hatta birden fazla donatılmalıdır.
"Şu anda, otonom araçlar, çoğunlukla işlevsel gereksinimleri karşılamak için lidar ile donatılmıştır." Sagitar Juchuang COO'su Qiu Chunchao, "O halde güvenliği sağlamak için güvenlik yedekliliğini vurgulamalı ve çoklu yedekleme yoluyla sistemin güvenilirliğini artırmalıyız), Cruise Bu sorunu çözmek için beş lidar kullanıldı. "
sonuç olarak
Tabii ki, sürücüsüz arabalar güvenli bir şekilde yola çıkmak istediklerinde, sadece yüksek hızlı ve yoğun ortamları değil, aynı zamanda karanlık ve güçlü konvektif hava koşullarını da dikkate almaları gerekir.
Büyük üreticilerin otonom araçlarının mevcut sensör donanım sistemlerine bakmak Kamera tabanlı Tesla ve radar tabanlı Baidu, Cruise, vb. Gibi belirli sapmalar olsa da, hepsi entegre kamera + radar çözümünü kullanıyor.
Chen Mo, "Otonom sürüş arabası sensörü donanım sistemlerinin geleceğinin kesinlikle çeşitli sensörlerin entegrasyonu olacağına inanıyoruz." Dedi.
Kendi kendine sürüş endüstrisi yeni başladı ve adım adım yapılması gerekiyor, problemi tek adımda çözmek gerçekçi değil. Ulusal Ulaşım Güvenliği Kurulu eski başkanı Mark Rosenk'in dediği gibi, otonom sürüşe daha toleranslı olmalıyız. Ancak, güvenlik konusunda küçük bir şey olmadığı ve trajediyi önlemek için toleransın izin verilen aralıkta olması gerektiği vurgulanmalıdır.
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
