Wuhan Üniversitesi'nin "Tuzhi" ve "Tu E" adlı insansız araçlarını keşfedin
Wuhan Üniversitesi'nden ölçme ve haritalama alanında uzman öğretmen Li Bijun, bize ölçme ve haritalama alanından insansız sürüş konusunda farklı bir bakış açısı getirdi.
Araba Bulut Basın: Siyah teknoloji departmanı - ABD Savunma Bakanlığı İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) tarafından düzenlenen insansız araç mücadelesi, otonom sürüş için bir aydınlanma etkinliği olarak kabul ediliyor. Aslında, 2009'da düzenlenmesinden bu yana sekizincisini başlatmak üzere olan Çin-China Smart Car Future Challenge'da benzer bir üst düzey rekabet var. Zaman 13 Ekim ile 16 Ekim arasında belirlendi ve konum Changshu, Jiangsu'daki "Çin Akıllı Araba Kapsamlı Teknoloji Ar-Ge ve Test Merkezi" nin test alanında bulunuyor.
DARPA Otonom Araç Mücadelesinin aksine, China Smart Car Future Challenge, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı tarafından yönetilmektedir. Yarışma esas olarak adayların insansız araçlarla ilgili dört yeteneğini inceler: güvenlik, konfor, çeviklik ve zeka. Yarışma sayesinde, araştırma ilerlemesi ve yerel "görsel ve işitsel bilginin bilişsel hesaplaması" nın başarıları test edilir. Kolej güçlü özelliklere sahiptir.
Otonom sürüşün artan popülaritesiyle, bu yıl katılan takımların sayısı 20'yi aştı. Etkinlik eş organizatörü Zuozhi Auto, Che Yunjun'un daveti üzerine, etkinliğin tüm kapsamı için bir medya olarak, yarış öncesi, yarış sırasında ve sonrasında yoğun bir şekilde katılacak. Bir aydan kısa süren maç öncesi hazırlık döneminde, Che Yunjun ve Zuozhi Auto çay içerecek ve farklı kişiliklere sahip 20 katılımcı takımla sohbet edecek. Elbette oyun hakkında konuşun, sadece oyun hakkında değil.
Akıllı Yol
[Katılımcılar] Tuzhi, Tu E
[Modifiye modeller] "Tuzhi", Chery Tiggo 3'e göre modifiye edildi ve "Tu E", Chery EQ200 elektrikli araca göre modifiye edildi. Aralarında 7 yıl üst üste yarışmaya katılan "Tuzhi" emektar, 2010 yılında sahada birincilik, sahada ikincilik kazandı. Tu-e numarası bu yıl ilk kez katılıyor.
[Konfigürasyon şeması] Her iki araç da GIS teknolojisi, entegre navigasyon teknolojisi ve uzaktan algılama teknolojisine dayalı olarak GPS / INS sistemi, lidar, video kamera ve diğer sensörleri entegre ediyor.
İnsansız sürüş haritalara ihtiyaç duyar, ancak gerekli olan hiçbir şekilde sözde yüksek hassasiyetli haritalar değildir.
İki ekibin lideri, Wuhan Üniversitesi Eyalet Temel Ölçme, Haritalama ve Uzaktan Algılama Laboratuvarından Profesör Li Bijun'dur. Bilgisayar görüşü ve otomotiv kolejlerinde geçmişi olan birçok ekipte, Bay Li'nin iki aracı konumlandırması, harita teknolojisini ve aracı doğrulamaktır. Cihazdaki diğer sensörler rekabeti tamamlamak için birlikte çalışır.
Tuzhi yarışmaya 10 yıl boyunca katıldığında, yarışma düzenleme komitesi belirli görev noktaları ve yüksek hassasiyetli yörüngeler verdi.Yarışmanın gerekliliklerine göre, katılan tüm takımların GPS kullanmasına izin verilmedi. Bununla birlikte, katılan ekiplerin çoğu bu bilgiyi kullanmadı ve yalnızca araç kullanmak için gerçek zamanlı olarak algılamak için yerleşik sensörlere güveniyor. Li Bijun, o zamanki yarışın durumunu bize hatırlattı, "Birçok otomobil, sürüş sırasında durmak ve karar vermek için taramak zorunda kaldı, bu da çok zaman aldı."
"Sadece haritayı kullandık ve saha projesini en kısa sürede tamamladık." Harita ve kilometre sayacı ile (insansız aracın hareket mesafesini başlangıç konumuna göre tahmin edebilirsiniz), Tuzhi aracın davranışını hesaplayabilir ve gittiğini bilebilir. Kavşağa ulaşmak ne kadar uzağa, ne kadar sürer ve sonra kavşakta düz mü yoksa dönmeli mi.
Bu ayrıca haritanın insansız sürüş için önemli bir altyapı olduğunu kanıtlıyor, bu da sensörün hesaplama miktarını azaltmasına yardımcı olabilir ve ayrıca sensörün algılama aralığı dışındaki bilgileri tamamlayabilir. Ancak Li Bijun, endüstride otonom sürüşteki bir yanlış anlaşılmayı düzeltti, haritalar gerektiriyor, ancak gerekli olan şey hiçbir şekilde sözde yüksek hassasiyetli haritalar değil, tüm unsurları rafine edilmiş haritalar.
Mevcut 10 cm hassasiyetli Level4 insansız haritayı elde etmek istiyorsanız, ölçek 1: 1000 olarak ayarlanmalıdır. Böylesine yüksek hassasiyetli bir harita çizmek için, bir ölçme ve haritalama aracının, on binlerce dolara mal olan bir ölçme ve haritalama dereceli diferansiyel GPS cihazı, 200.000'den fazla ölçüm ve haritalama seviyesinde atalet navigasyon cihazı ve ayrıca kameralar ve lidarlar gibi sensörlerle donatılması gerekir. milyon. Maliyet açısından, bu yüksek hassasiyetli harita uygulanabilir değildir.
Ve yüksek hassasiyetli haritalar tek başına yeterli değildir, konumlandırma önemli bir ön koşuldur ve aynı zamanda aracın konumlandırma doğruluğunun da iyileştirilmesi gerekir, böylece araç yolda doğru bir şekilde gidebilir. Araç yalnızca metre düzeyinde konumlandırma doğruluğuna sahipse, yüksek hassasiyetli bir harita rolünü oynayamaz. Bu, aracın yüksek hassasiyetli bir eylemsizlik navigasyon ve konumlandırma sistemi eklemesi gerektiği anlamına gelir ve bu da maliyeti artırır ve bu da tüm sistemi etkiler.
"Aslında, çok yüksek hassasiyete değil, rafine edilmiş haritalara ihtiyacımız var." Geleneksel navigasyon haritaları ile karşılaştırıldığında, otonom sürüş için gereken haritaların şerit çizgileri, eğrilik ve eğim gibi bilgileri eklemesi gerekir. Li Bijun buna inanıyor Uzunlamasına doğruluk, aracın devlet tarafından belirlenen güvenli bir mesafede araca çarpmamasını sağlamak için kilometre sayacı tarafından kontrol edilebilir; yatay yönde, kamera, sınırlamaya yardımcı olmak için şerit çizgisini tespit etmek için kullanılabilir ve ardından kontrol için uzman sisteme güvenebilir. Birleştirme ve geri dönüşün mümkün olup olmadığı gibi politikalar, insansız araçlar için dijitalleşmeyi gerektiriyor.
"İnsansız sürüşün haritalar yoluyla algı zorluğunu azaltması gerektiğini sık sık söylüyoruz, ancak aslında bu, algı yoluyla harita doğruluğunu da azaltır." Şu anda, Li Bijun'un ekibi, sensörlerin bilgi sağlamak ve haritanın doğruluk gereksinimlerini azaltmak için haritayla işbirliği yapmasına olanak tanıyan algoritmalar geliştiriyor.
Otonom araç, disiplinler arası bir konudur, ölçme ve haritalama bunun sadece bir parçasıdır
Uzun yıllardır yarışmaya katılan bir gazi olarak Li Bijunun rekabete dair en sezgisel anlayışı, yarışmadaki insansız araç ayarlama projesinin mesafesinin uzaması ve birçok dinamik engelin bulunmasıdır.Bu, insansız araçların belirli bir öğesinin bir değerlendirmesi değildir. Güç gereksinimleri gitgide artıyor.
Ancak katılan arabalar sürekli değişiyor. Li Bijun, en doğrudan hissin, arabadaki sensörlerin giderek azalması olduğunu düşünüyor. 7 lidar ile işbirliği yapmak için başlangıçta 3 bilgisayar kullanan "Tuzhi" arabanın trafik ışıklarından, sağ ve sol şerit hatlarından, trafik işaretlerinden ve önündeki engellerden sorumlu olması için 4-5 kameraya ihtiyacı var. Artık aracın sadece bir bilgisayara ihtiyacı var, lidar tavanda 32 hatta değiştirildi ve iki monoküler kamera trafik işaretlerinin ve şerit hatlarının tanınmasından sorumlu, karşı ağırlık 300 kg azaltıldı.Aygıtın başlangıcına yerleştirmek için arka koltukların çıkarılmasına gerek yok. .
Tur E
Bütün bunlar esas olarak yazılım algoritmasının optimizasyonundan ve sensörlerin ve haritaların işbirliğinden gelir. Ekip, şerit çizgilerini tek başına işleyerek, mobil platformda saniyede 20 karelik bir işlem hızına ulaşabilir. Bir masaüstü platformunda yalnızca 10 milisaniye sürer. Ayrıca, en yeni "Tour E" elektrikli araç 16 hatlı bir lidar çözümünü denedi. Li Bijun, gelecekte daha fazla tahsis azaltımı için hala yer olduğunu düşünüyor.
İnsansız araçların araştırılması ve geliştirilmesi birçok disiplini içerir ve görevleri yüksek güvenilirlikle tamamlama yeteneği göründüğü kadar basit değildir. Farklı aydınlatmalar ve ani arızalar karşısında, araçların güvenilirliği, doğruluğu ve verimliliği iyileştirilmelidir. Li Bijun, trafik ışığı tespiti için bir örnek verdi. Trafik ışıklarının boyutu, parlaklığı, şekli ve yerleşimi farklıdır, hepsi algoritmaların yeteneğini test eder. Çoğu durumda, aracın arka lambaları ve trafik ışıkları yokuş yukarı giderken aynı yükseklikte olduğunda, yanlış algılama meydana gelebilir. Bu durumda, haritaya kaydedilen bilgilere dayanarak bazı yanlış yargılardan kaçınılabilir, ancak bu hiçbir şekilde basit bir mesele değildir.
Li Bijun, yarışmaya katılmayı öğrencileri eğitmek için mükemmel bir fırsat olarak görüyor. Bir rekabet ortamı ve kapalı bir problem çözme süreci var.Yüksek verimli operasyonlar bağlamında, herkes çözülmesi zor birçok problemi çözmeye konsantre olabilir.Yarışma sırasındaki forum teknik alışverişler için de kullanılabilir. Wuhan Üniversitesi'nin iki ekibi esas olarak iki aracın algılanmasından ve analizinden sorumludur ve direksiyon ve diğer kontrol parçaları üretici tarafından sağlanır.
İnsansız araçların disiplinler arası bir konu olduğunu ve araştırma ve haritalamanın bunun sadece bir parçası olduğunu kabul etti. Planlama kontrolü ekibin uzmanlık alanı değil İlk yarışmada şok emilimi, izolasyon ve elektronik uyumluluk kavramları bile yoktu. "Mesela aracın ön tekerleklerini baz alarak planlamaya başladık ve daha sonra otomobil dinamiği kanunlarına göre planladık." Yarışmaya katılmak onlara bu disiplinin dışında deneyim kazandırdı.
Otonom sürüşün gelişimi hakkında bazı görüşler
Otonom sürüşten bahsederken, ölçme ve haritalama endüstrisinde ve otomotiv alanında biriken tecrübeye dayanan Li Bijun, görüşlerinden birkaçından bahsetti:
1. Kamera birçok sorunu çözebilmelidir. Şu anda, kamera donanım teknolojisi insan gözünün odağı otomatik olarak ayarlama ve hızlı yanıt verme yeteneğine bağlı değil. İnsansız araçlar, yüksek dinamik aralık ve hassasiyeti iyi dengeleyebilen daha yüksek performanslı algılama cihazlarına ihtiyaç duyar. Harita endüstrisi ayrıca makine vizyonuyla daha iyi entegre edilebilir. Örneğin, dürbün kamera, 30-50 metrelik yakın mesafe ölçümü için kullanılabilen mesafe verilerini, dürbün gerçek zamanlı izleme verilerinin haritaya nasıl aktarılacağını ve dürbün tarafından toplanan yakın mesafe bilgilerinin diğer ekipmanların topladığı uzun menzilli verilerle nasıl birleştirileceğini elde edebilir. , Dikkat edilmesi gereken bir konudur.
2. Derin öğrenme üzerine araştırmalar hala başlangıç noktasındadır. Geleceğin teknolojisinin olgun olduğunu varsayarsak ve bugüne dönüp baktığımızda, yaptığımız şey aslında çok basit. Derin öğrenme bilinmeyen durumları öğrenemez ve karmaşık trafik senaryoları kapsamlı olamaz. Bu nedenle, yargılamaya yardımcı olmak için kendi kendine öğrenme ve model dışındaki uzman sistemlere ihtiyaç vardır. Ancak kendi kendine öğrenme kullanılsa bile, insan zekasının kapsamını aşamaz. O sırada insansız sürüş bir plato yaşayacak ve atılımın uzun zaman alacağı tahmin ediliyor.
3. Kurumlar ve yönetmelikler insansız araçların gelişimini hızlandırabilir. Tesla kazası, birçok insanın bu teknolojinin uygulanabilirliğini sorgulamasına neden oldu, ancak insanlı sürücülerin yıllık kaza oranına kıyasla, olgun insansız sürüş hala çok daha güvenli. Teknolojik gelişimin geçiş aşamasında, aracın insansız durumda olduğunu araca hatırlatmak ve bundan kaçınmaya özen göstermek için insansız araca birleşik bir logo koymak gibi insansız araçlara göre mevcut trafik kanun ve yönetmeliklerinin değiştirilmesi gerekiyor. Günümüzde trafik, bisiklet şeritlerinde araç kullanmak ve yaya şeritlerinde bisiklet sürmek gibi kaotiktir. Bir dereceye kadar, Çin'in sürücüsüz sürüşü teknik bir sorun değil, bir yönetim sorunudur.
4. İnsansız araçlar, sıradan insanların hayal ettiğimizden daha erken varacak ve özel senaryolarda ticarileştirilecek ilk araçlar olacak. Birçok otomatik robot gibi bazı "kirli işler" yapacak. Örneğin parktaki sabit güzergah, fabrika atölyesi ve atölye lojistiği ve nakliyesi. Elektrikli kiralama insansız sürüşü gerçekleştirebilirse, aracın şarj problemini kendi kendine çözebilmesi için iyi bir uygulama senaryosu olacaktır. Bu bakış açılarından insansız sürüş, büyük önem taşıyan endüstri entegrasyonuna yardımcı olabilir.
Che Yun özeti
Farklı profesyonel geçmişlere sahip insanlar birbiri ardına otopilot araştırma ve geliştirme kampına katılıyor Öğretmen Li Bijun ile yapılan değişimler bizi anket ve haritalama alanında beklenmedik bir şekilde kazanmamızı sağladı. Fikir alışverişi ve çarpışmaları yaratmak için farklı teknik geçmişlere sahip insanları bir araya getirmek, belki de bu Akıllı Araba Mücadelesinin en büyük önemi.
TOP önerilir
Cao Cao'nun özel arabası Liu Jinliang: Otomobil şirketlerinin kendi özel arabalarını kullanmaları için kaç fırsat var?
Yer altı Mercedes neden otonom arabanın yayaya çarpmasına izin vermeyi seçti?
Sektör değişimleri, günlük bilgiler, canlı etkinlikler
Kişisel numaranızı takip etmek için QR kodunu tarayın "Che Yun Fun" (Cheyunjun2016)
Beni özlemek, bir evliliği kaçırmak gibidir ...
Aşağıya tıklayın
Orijinali okuyun
, Daha heyecan verici içerik için Cheyun.com'a girin!
