O autorze Chris Jacobs dołączył do ADI w 1995 roku. Podczas swojej pracy w Analog Devices pan Jacobs zajmował różne stanowiska w inżynierii projektowania, zarządzaniu projektami i zarządzaniu przedsiębiorstwem w branżach Consumer Equipment, Communications, Industrial i Automotive. Chris Jacobs jest obecnie wiceprezesem działu Autonomous Transportation and Vehicle Safety Business Unit w firmie Analog Devices. Wcześniej Jacobs był dyrektorem generalnym ds. bezpieczeństwa motoryzacyjnego, dyrektorem ds. produktów i technologii przetworników precyzyjnych oraz dyrektorem linii produktów dla przetwornic dużej prędkości i produktów izolacyjnych. Tradycyjna jazda może wkrótce zostać uznana za archaiczną. Destrukcyjny rozwój polega na przechodzeniu z pojazdów napędzanych przez ludzi na pojazdy autonomiczne, które wymagają globalnego ekosystemu, aby stymulować rozwój i tworzyć monumentalną transformację strukturalną wysokiego procentu światowej gospodarki. Jednak bezpieczeństwo pozostaje główną przeszkodą w przezwyciężeniu tego ekosystemu, zanim życie bez kierowcy stanie się rzeczywistością. Każdego dnia na świecie ginie ponad 3.000 wypadków drogowych. Usunięcie ludzi z równania jest jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu. W rezultacie dostawcy technologii, wiodący sprzedawcy, producenci oryginalnego sprzętu (OEM) i producenci samochodów przyjmują nowe modele biznesowe i stawiają na przyspieszenie dojrzewania niezależnych technologii. klucz. technologie jazdy. Celem jest osiągnięcie wizji zero, która ma na celu zapobieganie ofiarom śmiertelnym powodowanym przez pojazdy, więc autonomiczne wdrożenia mają nadzieję na osiągnięcie pełnego potencjału.
Podstawowe technologie czujników pomagają osiągnąć większy zasięg pojazdów.
Inteligencję pojazdu często wyraża się w poziomach zasięgu. Poziomy 1 i 2 to w dużej mierze systemy ostrzegawcze, w których od poziomu 3 pojazd może działać w celu zapobiegania wypadkom. Gdy pojazd osiąga poziom 5, kierownica jest usuwana, a samochód porusza się autonomicznie. W pierwszych generacjach systemów, gdy pojazdy zaczynają mieć funkcjonalność poziomu 2, systemy czujników działają autonomicznie. Aby dotrzeć do w pełni autonomicznych pojazdów kognitywnych, znacznie zwiększa się liczbę czujników. Jego wydajność i czasy reakcji również powinny ulec znacznej poprawie. Pojazdy wyposażone w zewnętrzne czujniki mogą być bardziej świadome swojego otoczenia, a przez to bezpieczniejsze. Krytyczne technologie w systemach AI zdolnych do poruszania się pojazdem autonomicznym obejmują kamery, LiDAR, RADAR, systemy mikroelektromechaniczne (bezwładność MEMS), ultradźwięki i GPS. Oprócz wspierania systemów percepcji i nawigacji autonomicznego pojazdu, czujniki te umożliwiają lepsze monitorowanie warunków mechanicznych (ciśnienie w oponach, zmiana masy itp.), a także innych czynników konserwacyjnych, które mogą wpływać na funkcje silnika, takie jak hamowanie i prowadzenie. Chociaż takie czujniki i algorytmy fuzji czujników mogą przyczynić się do realizacji wizji zero, należy wziąć pod uwagę kilka czynników, z których pierwszym jest klasyfikacja obiektów. Obecne systemy nie mogą osiągnąć odpowiedniej rozdzielczości wymaganej do klasyfikacji obiektów, ale RADAR, biorąc pod uwagę jego możliwości mikro-Dopplera, działa lepiej w tej dziedzinie. Chociaż obecnie jest to główna funkcja w pojazdach autonomicznych, RADAR stanie się coraz bardziej powszechny, gdy mandat AEM (automatyczne hamowanie awaryjne) stanie się rzeczywistością na początku 2020 r. LiDAR ze swojej strony nie jest obecnie standardową funkcją w samochodach, ponieważ jego koszt i poziom wydajności nie uzasadniają szerszego zastosowania. Jednak LiDAR będzie oferować rozdzielczość obrazu 10 razy większą niż RADAR, potrzebną do rozpoznania jeszcze bardziej dopracowanych scen. Osiągnięcie wysokiej jakości rozwiązania o wysokiej czułości z niskim prądem ciemnym i niską pojemnością jest kluczową technologią umożliwiającą wejście na rynek LiDAR przy 1500 nm, co może doprowadzić do jego dalszego przyjęcia. Kluczową technologią w tej dziedzinie jest monitorowanie wiązki półprzewodnikowej, ponieważ technologia fotodetektorów o wysokiej czułości i kosztach jest niezbędna do napędzania rynku przy 1500 nm.
Źródło zdjęcia: Shutterstock (zdjęcie: © Shutterstock) Systemy kamer, powszechnie stosowane w nowych pojazdach, są podstawą autonomii poziomu 2. Jednak systemy te nie sprawdzają się dobrze we wszystkich przypadkach użycia (np. w nocy i przy złej pogodzie). Ostatecznie te technologie wykrywania są potrzebne, aby zapewnić najbardziej wszechstronny zestaw danych dla systemów zaprojektowanych w celu zapewnienia bezpieczeństwa pasażerów pojazdów. Chociaż często zaniedbywane, IMU opierają się na grawitacji, która jest stała niezależnie od warunków środowiskowych. Jako takie są bardzo przydatne do obliczania zabójstw. W przypadku tymczasowego braku sygnału GPS zliczanie wykorzystuje dane ze źródeł, takich jak prędkościomierze i UMI, w celu wykrycia przebytej odległości i kierunku oraz nakłada je na siebie. mapy w wysokiej rozdzielczości. Dzięki temu pojazd kognitywny utrzymuje się na prawidłowej trajektorii do czasu odzyskania sygnału GPS. Fuzja czujników może uzupełnić wady systemów wykrywania percepcyjnego. Wymaga to inteligentnej równowagi między przetwarzaniem podstawowym a przetwarzaniem zaawansowanym w celu przekazywania danych do silnika łączenia. Kamery i czujniki LiDAR oferują doskonałą rozdzielczość boczną, ale nawet najlepsze algorytmy uczenia maszynowego wymagają około 300 ms do wykrycia ruchu bocznego przy niskim wskaźniku fałszywych alarmów. W obecnych systemach wymagane jest około 10 kolejnych ramek do niezawodnego wykrywania przy dostatecznie niskim współczynniku fałszywych alarmów. Należy to zredukować do 1-2 kolejnych klatek, aby dać pojazdowi więcej czasu na podjęcie niezbędnych działań zapobiegawczych. Nowe technologie, które umożliwiają zaawansowane możliwości percepcji przy dużych prędkościach, muszą być rozwijane i rozwijane, aby umożliwić w pełni autonomiczną jazdę zarówno w warunkach miejskich, jak i autostradowych. Jednak im więcej nad tym pracujemy, tym bardziej zidentyfikujemy złożone przypadki użycia, które zostaną omówione. Ponadto nawigacja bezwładnościowa będzie w przyszłości istotnym aspektem pojazdów autonomicznych, ponieważ systemy te są niewrażliwe na warunki środowiskowe i niezbędne jako uzupełnienie czujników percepcyjnych, które w określonych sytuacjach można modyfikować.
Rola ADAS i pełna autonomia.
Innym ważnym nietechnicznym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę, aby osiągnąć cel Wizji Zero, jest znalezienie równowagi między tym, co może zdziałać technologia, a tym, co zrobi prawodawstwo. Obecnie liderzy branży podążają dwoma torami: zaawansowanymi systemami wspomagania kierowcy (ADAS) i pojazdami w pełni autonomicznymi. Chociaż przemysł motoryzacyjny uważa ADAS za bezpieczniejszy niż w pełni autonomiczne pojazdy, technologia ADAS wciąż nie jest doskonała. Dostawcy i dostawcy branży motoryzacyjnej poziomu 1 koncentrują się obecnie na samowystarczalności poziomu 2 lub 3, ponieważ widzą tam dobre możliwości biznesowe. Ustawodawstwo dotyczące wysoce autonomicznych pojazdów nie zostało jeszcze zdefiniowane, a inne obszary, takie jak ubezpieczenia i regulacje, wymagają dalszych prac w celu ustanowienia odpowiednich ram. Roboty taksówkowe, na przykład, wkrótce zadebiutują w kilku miastach w Stanach Zjednoczonych. Pojazdy te prawdopodobnie zostaną dodane do większych istniejących aplikacji poziomu 2 lub 3. Wiele pozostaje do zrobienia, aby poprawić wydajność określonych technologii wykrywania, takich jak radar i LiDAR, a także różnych algorytmów, które wyzwalają samochody i warunki. Kiedy dojdziemy do roku 2020 i później, kiedy AEB stanie się standardową funkcją w samochodach, oficjalnie zaczniemy przechodzić na poziom autonomii 3. Potrzebnych jest jednak więcej ulepszeń, aby producenci samochodów mogli dotrzeć tam, gdzie powinni.
Źródło zdjęcia: Shutterstock (zdjęcie: © Shutterstock) Producenci OEM naprawdę wykorzystują dwukierunkową dynamikę. Na przykład w przypadku robo-taksówek uważają, że ekonomia tej firmy jest całkowicie odmienna od gospodarki rynku samochodowego, o ile zajmuje się ona usługami współdzielenia pojazdów. Inna dynamika tego specyficznego rynku pozwala producentom OEM wykorzystywać zaawansowane technologie w tych pojazdach do opracowywania sprzętu, oprogramowania i ram fuzji czujników. Podczas gdy producenci OEM mają większe zaufanie do ADAS, jest więcej przypadków, w których utworzono oddzielne firmy, aby uwzględnić dłuższe zakresy pojazdów. Jednak niektórzy producenci OEM nie mają kapitału badawczo-rozwojowego, aby wziąć udział w tym kursie, zamiast tego współpracują z innymi firmami specjalizującymi się w technologiach autonomicznej jazdy. Pośrodku tego dwukierunkowego systemu znajduje się poziom autonomii 3+. Chociaż nie jest całkowicie samowystarczalny, poziom 3+ jest bardziej zaawansowany niż istniejące systemy ADAS, łącząc zaawansowane funkcje wydajności z praktycznymi funkcjami. Potrzebne są znacznie lepsze czujniki do obsługi aplikacji poziomu 3+, takich jak autopilot dużej prędkości i AEB+, gdy pojazd hamuje, ale także skręca, aby uniknąć wypadków. Poziom 3+ obejmuje wysoce autonomiczne technologie, w tym krytyczną ramę czujników, która kładzie podwaliny pod przyszłe w pełni autonomiczne pojazdy. Chociaż nie osiągnęliśmy całkowitej autonomii, automatyzacja poziomu 3+ przybliża nas do celu Vision Zero, który łączy funkcjonalność i wydajność, łącząc rozwój tych dwóch. Sposoby rozwoju bezpiecznego ekosystemu transportowego. Jest to punkt zwrotny, w którym niezależna technologia staje się znacznie bardziej wydajna i dostępna publicznie.