Об авторе Крис Джейкобс присоединился к ADI в 1995 г. За время работы в Analog Devices г-н Джейкобс занимал различные должности в области проектирования, управления проектированием и управления бизнесом в сфере потребительского оборудования, связи, промышленности и автомобилестроения. Крис Джейкобс в настоящее время является вице-президентом подразделения автономного транспорта и безопасности транспортных средств в Analog Devices. Ранее Джейкобс был генеральным директором по автомобильной безопасности, директором по прецизионным преобразователям и технологиям, а также директором линейки продуктов для высокоскоростных преобразователей и изоляционных изделий. Традиционное вождение скоро может считаться архаичным. Прорывное развитие переходит от транспортных средств, приводимых в движение человеком, к автономным транспортным средствам, которым требуется глобальная экосистема для стимулирования развития и создания монументальной структурной трансформации значительной части мировой экономики. Тем не менее, безопасность остается основным препятствием на пути преодоления этой экосистемы, прежде чем беспилотное существование станет реальностью. Каждый день в мире происходит более 3.000 дорожно-транспортных происшествий. Удаление людей из уравнения — один из способов решить эту проблему. В результате поставщики технологий, ведущие поставщики, производители оригинального оборудования (OEM) и автопроизводители осваивают новые бизнес-модели и делают большие ставки на ускорение развития независимых технологий. ключ. технологии вождения. Цель состоит в том, чтобы достичь нулевого видения, которое направлено на предотвращение гибели людей, вызванных транспортными средствами, поэтому автономные развертывания надеются полностью реализовать свой потенциал.
Базовые сенсорные технологии помогают расширить спектр транспортных средств.
Интеллект автомобиля часто выражается в уровнях дальности. Уровни 1 и 2 в основном представляют собой системы предупреждения, где, начиная с уровня 3, автомобиль может действовать для предотвращения аварий. По мере того, как автомобиль переходит на уровень 5, руль снимается, и автомобиль работает автономно. В первых поколениях систем, когда транспортные средства начинают иметь функциональность уровня 2, сенсорные системы работают автономно. Чтобы достичь полностью автономных когнитивных транспортных средств, количество датчиков значительно увеличивается. Его производительность и время отклика также должны быть значительно улучшены. Транспортные средства, оснащенные внешними датчиками, лучше осведомлены об окружающей обстановке и, следовательно, более безопасны. Критические технологии в системах искусственного интеллекта, способных управлять автономным транспортным средством, включают камеры, LiDAR, RADAR, микроэлектромеханические системы (инерция MEMS), ультразвук и GPS. Помимо поддержки систем восприятия и навигации автономного транспортного средства, эти датчики позволяют лучше отслеживать механические состояния (давление в шинах, изменение веса и т. д.), а также другие факторы технического обслуживания, которые могут влиять на функции двигателя, такие как торможение и управляемость. Хотя такие датчики и алгоритмы объединения датчиков могут способствовать реализации нулевого видения, необходимо учитывать несколько факторов, первым из которых является классификация объектов. Существующие системы не могут обеспечить надлежащее разрешение, необходимое для классификации объектов, но RADAR, учитывая его возможности микродоплера, работает в этой области лучше. Хотя в настоящее время RADAR является основной функцией автономных транспортных средств, RADAR будет становиться все более распространенным, поскольку в начале 2020 года мандат AEM (автоматическое экстренное торможение) станет реальностью. LiDAR, со своей стороны, сегодня не является стандартной функцией в автомобилях из-за его стоимости и уровня. производительность не оправдывают более широкого внедрения. Тем не менее, LiDAR будет предлагать разрешение изображения, в 10 раз превышающее разрешение RADAR, необходимое для различения еще более тонких сцен. Достижение высококачественного, высокочувствительного решения с низким темновым током и низкой емкостью является ключевой технологией, позволяющей выйти на рынок LiDAR с длиной волны 1500 нм, что может привести к его дальнейшему внедрению. Ключевой технологией в этой области является мониторинг полупроводникового луча, поскольку для продвижения рынка на 1500 нм требуется высокочувствительная и дорогостоящая технология фотодетекторов.
Изображение предоставлено: Shutterstock (Изображение: © Shutterstock) Системы камер, обычно используемые в новых автомобилях, являются краеугольным камнем автономии уровня 2. Однако эти системы не работают хорошо во всех случаях использования (например, ночью и в плохую погоду). В конечном счете, эти сенсорные технологии необходимы для предоставления наиболее полного набора данных для систем, предназначенных для обеспечения безопасности пассажиров транспортных средств. Несмотря на то, что им часто пренебрегают, IMU полагаются на гравитацию, которая постоянна независимо от условий окружающей среды. Таким образом, они очень полезны для подсчета убийств. При временном отсутствии сигнала GPS расчет использует данные из таких источников, как спидометры и UMI, для определения пройденного расстояния и направления и накладывает их. карты высокой четкости. Это удерживает когнитивный автомобиль на правильной траектории до тех пор, пока не будет восстановлен сигнал GPS. Слияние сенсоров может компенсировать недостатки перцептивных сенсорных систем. Это требует разумного баланса между базовой обработкой и расширенной обработкой для передачи данных в механизм слияния. Камеры и датчики LiDAR обеспечивают отличное боковое разрешение, но даже лучшим алгоритмам машинного обучения требуется около 300 мс для обнаружения бокового движения с низким уровнем ложных срабатываний. В современных системах для надежного обнаружения с достаточно низким уровнем ложных срабатываний требуется примерно 10 последовательных кадров. Это число следует сократить до 1-2 последовательных кадров, чтобы дать автомобилю больше времени для принятия необходимых профилактических мер. Новые технологии, обеспечивающие расширенные возможности восприятия на высоких скоростях, необходимо разрабатывать и развивать, чтобы обеспечить полностью автономное вождение как в городских, так и в дорожных условиях. Однако чем больше мы будем работать над этим, тем больше мы будем определять сложные варианты использования, которые будут рассмотрены. Кроме того, инерциальная навигация станет важным аспектом автономных транспортных средств в будущем, поскольку эти системы нечувствительны к условиям окружающей среды и необходимы для дополнения датчиков восприятия, которые можно модифицировать в определенных ситуациях.
Роль ADAS и полная автономность.
Еще один важный нетехнический фактор, который следует учитывать при достижении цели Vision Zero, — это поиск баланса между тем, что могут сделать технологии, и тем, что сделает законодательство. Сегодня лидеры отрасли следуют двум направлениям: усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS) и полностью автономные транспортные средства. Хотя автомобильная промышленность считает ADAS более безопасным, чем полностью автономные транспортные средства, технология ADAS все еще не идеальна. Автомобильные поставщики и поставщики уровня 1 в настоящее время сосредоточены на самоокупаемости уровня 2 или 3, поскольку они видят там хорошие возможности для бизнеса. Законодательство для высокоавтономных транспортных средств еще не определено, и другие области, такие как страхование и регулирование, нуждаются в дальнейшем развитии, чтобы создать надлежащую основу. Такси-роботы, например, вот-вот появятся в нескольких городах США. Эти машины, вероятно, будут добавлены к более крупным существующим приложениям уровня 2 или 3. Многое еще предстоит сделать для повышения производительности конкретных технологий обнаружения, таких как радар и LiDAR, а также различных алгоритмов, которые реагируют на автомобили и условия. Когда мы доберемся до 2020 года и далее, когда AEB станет стандартной функцией в автомобилях, мы официально начнем переходить на уровень автономности 3. Тем не менее, необходимы дополнительные улучшения, чтобы перейти от того, где сейчас находятся автопроизводители, к тому, где они должны быть.
Изображение предоставлено: Shutterstock (Изображение: © Shutterstock) OEM-производители действительно используют двустороннюю динамику. Например, в отношении робо-такси они считают, что экономика этой компании полностью отличается от экономики автомобильного рынка, поскольку она занимается услугами по совместному использованию транспортных средств. Еще одна динамика этого конкретного рынка позволяет OEM-производителям использовать передовые технологии в этих транспортных средствах для разработки аппаратного, программного обеспечения и системы слияния датчиков. В то время как OEM-производители больше доверяют ADAS, есть больше случаев, когда отдельные компании были созданы для учета более дальних пробегов транспортных средств. Однако у некоторых OEM-производителей нет капитала для исследований и разработок, чтобы пройти этот курс, вместо этого они сотрудничают с другими компаниями, специализирующимися на технологиях автономного вождения. В середине этой двусторонней системы находится уровень автономии 3+. Хотя уровень 3+ и не является полностью автономным, он является более продвинутым, чем существующие системы ADAS, сочетая расширенные характеристики производительности с практическими функциями. Намного более совершенные датчики необходимы для поддержки приложений уровня 3+, таких как высокоскоростной автопилот и AEB+, когда транспортное средство тормозит, но также поворачивает, чтобы избежать аварий. Уровень 3+ включает высокоавтономные технологии, в том числе критическую систему датчиков, которая закладывает основу для будущих полностью автономных транспортных средств. Хотя мы не достигли полной автономии, автоматизация уровня 3+ приближает нас к цели Vision Zero, которая сочетает в себе функциональность и производительность, сочетая в себе их разработки. Пути развития безопасной транспортной экосистемы. Это переломный момент, когда независимые технологии становятся гораздо более функциональными и доступными для общественности.