传感器技术助力自动驾驶系统中的感知系统,使车辆更稳、更快

导语:自动驾驶技术及无人机的使用在最后一英里的输送机器人取得了巨大进步,这将有助于减少我们的碳足迹,提高效率和生产率,同时有望挽救生命,但是有许多挑战需要解决。不过使用目前市场上的技术以及不断发展的传感技术,十年左右的时间内,自动驾驶汽车将能够安全地在我们的高速公路和城市中心上行驶。

  当前,汽车行业正在步入以网联化、智能化、电动化、共享化为代表的新四化时代。自动驾驶技术这块“蛋糕”毫无疑问已成为全球车企的兵家必争之地。相应的自动驾驶感知系统在实际应用中所具备的潜力,也逐步被挖掘出来。

  随着传感器,计算和连接基础设施以及政策的不断进步,自动驾驶汽车的采用率正日益增大。

  自动驾驶汽车主要依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合同,让电脑可以在没有任何人为主动的操作下,自动安全地操作车辆。

  感知系统由三部分组成,即传感器、高精度地图和信息识别单元。是用摄像头(眼睛)看前面的路,还在用雷达(耳朵)听车周围(前、后、左右)的车、人及实体的,甚至会用信息识别单元(大脑)在分析、判断。

  就自动驾驶系统中的传感器而言,其主要包括雷达和光学摄像头,相当人的耳朵和眼睛,主要功能是车辆收集周围的“即时信息”,实时了解车辆周围的环境,为无人驾驶车辆提供完整、准确的各类环境数据。常用的传感设备包括:光学摄像头、光学雷达(LiDAR)、微波雷达、导航系统等。

  摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础。车载摄像头主要包括环视摄像头、内视摄像头、后视摄像头、前置摄像头、侧视摄像头等。其中,光学摄像头是场景解读的较佳工具,能较好地分辨颜色,但是没有立体视觉效果时,缺乏“深度“,无法判断物体和相机(车辆))间的距离。为实现相关功能的提升,还需从制造材料、工艺等方面多做探索。

  不管需不需要做倒车场景,后向感知能力对于乘用车以及商用车都是需要的。拿拖挂式卡车来说,可以很好地挖掘现有感知系统的潜力,这样即使不增加新的传感器,依靠算法也能实现一定程度上的后向感知能力,帮助车辆正确预知正后方行人、车辆的运动状况,从而促进安全驾驶。

  此外,从目前自动驾驶产业发展状况来看,激光雷达是帮助自动驾驶系统正确感知、精确感知的重要元件。激光雷达通过发射和接受激光束,分析激光遇到目标对象后的折返时间,就能够计算出目标对象与车的相对距离。与此同时,利用此过程中收集的目标对象表面大量密集的点的纹理、高度、反射率、三维坐标等信息,将各类相关数据汇总起来,以此绘制出环境地图,从而达到环境感知的目的。此时,激光雷达为自动驾驶汽车精确“描绘”出周边环境的优势也就得以展现。

  在自动驾驶中,V2X被业内人士视为是未来智能交通运输系统中的一项关键技术。借助该技术,车辆能够实时感知多种信息。通过实时分析路况及交通信息,选择较佳的驾驶路线,减少交通堵塞的几率,节省不必要的时间。

  当然,归根结底,自动驾驶车路协同方案的技术底层是车辆的智能化、网联化。通过将“人、路、车、云”等交通参与要素有机地联系在一起,可以支撑车辆获得比单车感知更多的信息,推动自动驾驶技术升级和生态创新。此外,综合采用5G、物联网、大数据、云计算等数据,也有助于构建起智慧交通体系,促进汽车和交通服务新业态的出现,对于提高车辆通行效率、提高公共交通资源配置效率大有助益。

  自动驾驶技术及无人机的使用在最后一英里的输送机器人取得了巨大进步,这将有助于减少我们的碳足迹,提高效率和生产率,同时有望挽救生命,但是有许多挑战需要解决。不过使用目前市场上的技术以及不断发展的传感技术,十年左右的时间内,自动驾驶汽车将能够安全地在我们的高速公路和城市中心上行驶。

 

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