- Storia delle auto a guida autonoma
- Vari tipi di sensori utilizzati nei veicoli a guida autonoma / autonoma
- RADAR nei veicoli a guida autonoma
- LiDar nei veicoli a guida autonoma
- Fotocamere in veicoli a guida autonoma
- Altri tipi di sensori nei veicoli a guida autonoma
In una bella mattinata stai attraversando la strada per raggiungere il tuo ufficio dall'altra parte, proprio quando sei a metà strada noti un pezzo di metallo senza conducente, un robot, che avanza verso e ti trovi in un dilemma decidendo di attraversare il strada o no? Una domanda forte ti preme per la mente: "La macchina mi ha notato?" Allora ti senti sollevato quando osservi che la velocità del veicolo viene automaticamente rallentata e ti apre una via d'uscita. Ma aspetta quello che è appena successo? Come ha fatto una macchina a ottenere intelligenza a livello umano?
In questo articolo proveremo a rispondere a queste domande dando uno sguardo approfondito ai sensori utilizzati nelle auto a guida autonoma e come si stanno preparando a guidare le auto del nostro futuro. Prima di approfondire questo argomento, mettiamoci al passo anche con le basi dei veicoli autonomi, i loro standard di guida, i principali attori chiave, il loro attuale sviluppo e fase di implementazione, ecc. Per tutto questo prenderemo in considerazione le auto a guida autonoma perché rappresentano un mercato importante quota dei veicoli autonomi.
Storia delle auto a guida autonoma
Le auto senza conducente a guida autonoma inizialmente sono uscite dalla fantascienza, ma ora sono quasi pronte a scendere in strada. Ma la tecnologia non è emersa dall'oggi al domani; Gli esperimenti sulle auto a guida autonoma iniziarono alla fine degli anni '20 con le vetture controllate a distanza con l'aiuto delle onde radio. Tuttavia, la promettente sperimentazione di queste auto iniziò a uscire negli anni 1950-1960 essendo direttamente finanziata e supportata da organizzazioni di ricerca come DARPA.
Le cose sono iniziate realistiche solo negli anni 2000, quando i giganti della tecnologia come Google hanno iniziato a farsi avanti per aver dato un colpo alle sue società sul campo rivali come General Motors, Ford e altre. Google ha iniziato sviluppando il suo progetto di auto a guida autonoma ora chiamato Google waymo. Anche la compagnia di taxi Uber si è fatta avanti con la sua auto a guida autonoma di fila insieme alla sua concorrenza con Toyota, BMW, Mercedes Benz e altri importanti attori del mercato e quando Tesla guidata da Elon Musk ha anche battuto il mercato per fare cose speziato.
Standard di guida
C'è una grande differenza tra il termine auto a guida autonoma e auto completamente autonoma. Questa differenza si basa sul livello di standard di guida spiegato di seguito. Questi standard sono forniti dalla sezione J3016 dell'associazione internazionale di ingegneria e industria automobilistica, SAE (Society of Automotive Engineers) e in Europa dal Federal Highway Research Institute. È una classificazione a sei livelli dal livello zero al livello cinque. Tuttavia, il livello zero non implica l'automazione ma il completo controllo umano del veicolo.
Livello 1 -Assistenza alla guida: un'assistenza di basso livello dell'auto come il controllo dell'accelerazione o il controllo dello sterzo, ma non entrambi contemporaneamente. Qui i compiti principali come sterzare, frenare, conoscere l'ambiente circostante sono ancora controllati dal conducente.
Livello 2 - Automazione parziale: a questo livello l'auto può assistere sia lo sterzo che l'accelerazione mentre la maggior parte delle caratteristiche critiche sono ancora monitorate dal guidatore. Questo è il livello più comune che possiamo trovare nelle auto che sono sulla strada al giorno d'oggi.
Livello 3 - Automazione condizionale: si passa al livello 3 in cui l'auto monitora le condizioni ambientali utilizzando sensori e intraprende le azioni necessarie come frenare e rotolare sullo sterzo, mentre il conducente umano è lì per intervenire sul sistema in caso di condizioni impreviste.
Livello 4 - Alta automazione: si tratta di un alto livello di automazione in cui l'auto è in grado di completare l'intero viaggio senza l'intervento umano. Tuttavia, questo caso viene fornito con la propria condizione che il guidatore può commutare l'auto in questa modalità solo quando il sistema rileva che le condizioni del traffico sono sicure e non c'è ingorgo.
Livello 5 - Automazione completa: questo livello è per le auto completamente automatizzate che non esistono fino ad oggi. Gli ingegneri stanno cercando di realizzarlo. Questo ci consentirà di raggiungere la nostra destinazione senza un input di controllo manuale allo sterzo o ai freni.
Vari tipi di sensori utilizzati nei veicoli a guida autonoma / autonoma
Esistono vari tipi di sensori utilizzati nei veicoli autonomi, ma i principali includono l'uso di telecamere, RADAR, LIDAR e sensori a ultrasuoni. Di seguito sono riportati la posizione e il tipo di sensori utilizzati nelle auto autonome.
Tutti i sensori sopra menzionati alimentano i dati in tempo reale all'unità di controllo elettronica nota anche come Fusion ECU, dove i dati vengono elaborati per ottenere informazioni a 360 gradi sull'ambiente circostante. I sensori più importanti che costituiscono il cuore e l'anima dei veicoli a guida autonoma sono i sensori RADAR, LIDAR e fotocamera, ma non possiamo ignorare il contributo di altri sensori come sensore a ultrasuoni, sensori di temperatura, sensori di rilevamento corsia e GPS pure.
Il grafico riportato di seguito è tratto dallo studio di ricerca condotto sui brevetti di Google incentrato sull'utilizzo dei sensori in veicoli autonomi o a guida autonoma, l'analisi dello studio del numero di brevetti su ciascuna tecnologia (sensori multipli inclusi, Lidar, sonar, telecamere per il rilevamento, la classificazione e il monitoraggio di oggetti e ostacoli) utilizzando sensori di base utilizzati in ogni veicolo a guida autonoma.
Il grafico sopra mostra le tendenze di deposito dei brevetti per i veicoli a guida autonoma concentrandosi sull'uso dei sensori al suo interno, poiché si potrebbe interpretare che lo sviluppo di questi veicoli con l'aiuto dei sensori è iniziato intorno agli anni '70. Sebbene il ritmo di sviluppo non fosse abbastanza veloce, ma aumentasse a un ritmo molto lento. Le ragioni di ciò potrebbero essere numerose come fabbriche sottosviluppate, strutture e laboratori di ricerca adeguati non sviluppati, indisponibilità di computer di fascia alta e, naturalmente, indisponibilità di Internet ad alta velocità, cloud e architetture edge per il calcolo e il processo decisionale dei veicoli a guida autonoma.
Nel 2007-2010 c'è stata una crescita improvvisa di questa tecnologia. Perché durante questo periodo c'era solo una società responsabile, ovvero General Motors e negli anni successivi a questa gara si è unito il gigante tecnologico Google e ora diverse aziende stanno lavorando su questa tecnologia.
Nei prossimi anni si può prevedere che un intero nuovo gruppo di aziende entrerà in quest'area tecnologica portando avanti la ricerca in modi diversi.
RADAR nei veicoli a guida autonoma
Il radar gioca un ruolo importante nell'aiutare i veicoli a comprendere il suo sistema, abbiamo già costruito un semplice sistema radar Arduino ad ultrasuoni in precedenza. La tecnologia radar ha trovato per la prima volta il suo uso diffuso durante la seconda guerra mondiale, con l'applicazione del "telemobiloscopio" brevetto dell'inventore tedesco Christian Huelsmeyer, un'implementazione precoce della tecnologia radar in grado di rilevare navi fino a 3000 m di distanza.
Avanzato rapidamente oggi, lo sviluppo della tecnologia radar ha portato molti casi d'uso in tutto il mondo in campo militare, aeroplani, navi e sottomarini.
Come funziona il radar?
RADAR è l'acronimo di ra dio d etection un nd r anging, e praticamente dal suo nome si può capire che funziona su onde radio. Un trasmettitore trasmette i segnali radio in tutte le direzioni e se c'è un oggetto o un ostacolo lungo il percorso, queste onde radio si riflettono sul ricevitore radar, la differenza di frequenza tra trasmettitore e ricevitore è proporzionale al tempo di viaggio e può essere utilizzato per misurare il distanze e distinguere tra diversi tipi di oggetti.
L'immagine sotto mostra il grafico di trasmissione e ricezione del radar, dove la linea rossa è il segnale trasmesso e le linee blu sono i segnali ricevuti da oggetti diversi nel tempo. Poiché conosciamo il tempo del segnale trasmesso e ricevuto, possiamo eseguire l'analisi FFT per calcolare la distanza dell'oggetto dal sensore.
L'utilizzo di RADAR nell'auto guida Auto
RADAR è uno dei sensori che corrono dietro la lamiera dell'auto per renderla autonoma, è una tecnologia che è stata nella produzione delle auto da 20 anni fino ad ora, e rende possibile per un'auto avere un cruise control adattivo e automatico frenata di emergenza. A differenza dei sistemi di visione come le telecamere, può vedere di notte o in caso di maltempo e può prevedere la distanza e la velocità dell'oggetto da centinaia di metri.
Lo svantaggio del RADAR è che anche i radar altamente avanzati non possono prevedere chiaramente il loro ambiente. Considera che sei un ciclista in piedi davanti ad una macchina, qui Radar non può prevedere con certezza che sei un ciclista ma può identificarti come un oggetto o un ostacolo e può compiere le azioni necessarie inoltre non può prevedere la direzione in che stai affrontando può solo rilevare la tua velocità e la direzione di movimento.
Per guidare come gli umani, i veicoli devono prima vedere come gli umani. Purtroppo, il RADAR non è specifico per i dettagli, deve essere utilizzato in combinazione con altri sensori nei veicoli autonomi. La maggior parte delle aziende produttrici di automobili come Google, Uber, Toyota e Waymo fanno molto affidamento su un altro sensore chiamato LiDAR poiché sono specifici per i dettagli ma la loro portata è di poche centinaia di metri. Questa è l'unica eccezione per la casa automobilistica autonoma TESLA poiché utilizza RADAR come sensore principale e Musk è fiducioso che non avranno mai bisogno di un LiDAR nei loro sistemi.
In precedenza non c'erano molti sviluppi in corso con la tecnologia radar, ma ora con la loro importanza nei veicoli autonomi. Il progresso nel sistema RADAR è stato portato avanti da varie aziende tecnologiche e startup. Di seguito sono elencate le aziende che stanno reinventando il ruolo di RADAR nella mobilità
BOSCH
L'ultima versione di RADAR di Bosch sta contribuendo a creare una mappa locale su cui il veicolo può guidare. Stanno utilizzando un livello mappa in combinazione con RADAR che consente di capire la posizione in base alle informazioni GPS e RADAR in modo simile alla creazione di segnali stradali.
Aggiungendo gli input dal GPS e dal RADAR, il sistema Bosch può acquisire dati in tempo reale e confrontarli con la mappa di base, abbinare i modelli tra i due e determinarne le posizioni con elevata precisione.
Con l'aiuto di questa tecnologia, le auto possono guidare da sole in condizioni meteorologiche avverse senza fare molto affidamento su fotocamere e LiDAR.
WaveSense
WaveSense è una società RADAR con sede a Boston che crede che le auto a guida autonoma non debbano percepire l'ambiente circostante come gli esseri umani.
Il loro RADAR, a differenza degli altri sistemi, utilizza onde che penetrano nel terreno per vedere attraverso le strade creando una mappa della superficie stradale. I loro sistemi trasmettono le onde radio 10 piedi sotto la strada e ricevono il segnale che mappa il tipo di suolo, la densità, le rocce e le infrastrutture.
La mappa è un'impronta digitale unica della strada. Le auto possono confrontare la loro posizione con una mappa precaricata e localizzarsi entro 2 centimetri in orizzontale e 15 centimetri in verticale.
La tecnologia Wavesense inoltre non dipende dalle condizioni meteorologiche. Il radar a penetrazione del terreno viene tradizionalmente utilizzato nell'archeologia, nei lavori di tubazioni e nei soccorsi; Wavesense è la prima azienda a utilizzarlo per scopi automobilistici.
Lunewave
Le antenne a forma di sfera sono riconosciute dall'industria RADAR sin dal loro avvento nel 1940 dal fisico tedesco Rudolf Luneburg. Possono fornire una capacità di rilevamento a 360 gradi, ma fino ad ora il problema era che erano difficili da produrre in piccole dimensioni per uso automobilistico.
Con il risultato della stampa 3D, potrebbero essere facilmente progettati. Lunewave sta progettando antenne a 360 gradi con l'aiuto della stampa 3D delle dimensioni di una pallina da ping-pong.
Il design unico delle antenne consente al RADAR di rilevare un ostacolo a una distanza di 380 iarde, quasi il doppio rispetto a una normale antenna. Inoltre, la sfera consente la capacità di rilevamento di 360 gradi da una singola unità, anziché una vista tradizionale di 20 gradi. A causa delle piccole dimensioni è più facile integrarlo nel sistema e la riduzione delle unità RADAR diminuisce il carico di stitching multi-immagine sul processore.
LiDar nei veicoli a guida autonoma
LiDAR acronimo di Li ght D etection un ND R anging, è una tecnica di imaging come RADAR ma invece di usare le onde radio che utilizza la luce (laser) per l'imaging dei dintorni. Può facilmente generare una mappa 3D dell'ambiente circostante con l'aiuto di una nuvola di punti. Tuttavia, non può corrispondere alla risoluzione della fotocamera, ma è comunque abbastanza chiaro per dire la direzione in cui è rivolto un oggetto.
Come funziona LiDAR?
Solitamente LiDAR può essere visto sulla parte superiore dei veicoli a guida autonoma come un modulo rotante. Mentre gira, emette luce ad alta velocità 150.000 impulsi al secondo e quindi misura il tempo impiegato per tornare indietro dopo aver colpito gli ostacoli davanti a sé. Poiché la luce viaggia ad alta velocità, 300.000 chilometri al secondo, può misurare facilmente le distanze dell'ostacolo con l'aiuto della formula Distanza = (Velocità della luce x Tempo di volo) / 2 e come distanza di diversi punti in l'ambiente viene raccolto viene utilizzato per formare una nuvola di punti che potrebbe essere interpretata in immagini 3D. LiDAR di solito misura le dimensioni effettive degli oggetti, il che fornisce un punto in più, se utilizzato nei veicoli automobilistici. Puoi saperne di più su LiDAR e sul suo funzionamento in questo articolo.
Uso di LiDar nelle automobili
Sebbene LiDAR sembri una tecnologia di imaging implacabile, ha i suoi inconvenienti come
- Costi operativi elevati e manutenzione impegnativa
- Inefficace durante forti piogge
- Immagini scadenti in luoghi con angoli di sole elevati o riflessi enormi
Oltre a questi inconvenienti, aziende come Waymo stanno investendo pesantemente in questa tecnologia per renderla migliore poiché fanno molto affidamento su questa tecnologia per i loro veicoli, persino Waymo utilizza LiDAR come sensore principale per l'imaging dell'ambiente.
Ma ci sono ancora aziende come Tesla che si oppongono all'uso di LiDAR nei loro veicoli. Il CEO di Tesla Elon Musk ha recentemente rilasciato un commento sull'uso del LiDAR "il lidar è un compito stupido e chiunque si affidi a lidar è condannato ". La sua azienda Tesla è stata in grado di ottenere la guida autonoma senza LiDAR, i sensori utilizzati in Tesla e il suo raggio di copertura sono mostrati di seguito.
Questo va direttamente contro aziende come Ford, GM Cruise, Uber e Waymo che pensano che LiDAR sia una parte essenziale della suite di sensori, musk citata come " LiDAR è zoppo, lasceranno LiDAR, sottolinea le mie parole. Questa è la mia previsione. " Anche le università stanno sostenendo la decisione di Musk di scaricare i LiDAR poiché due telecamere economiche su entrambi i lati di un veicolo possono rilevare oggetti con una precisione quasi del LiDAR con solo una frazione del costo di LiDAR. Le telecamere posizionate su entrambi i lati di un'auto Tesla sono mostrate nell'immagine sottostante.
Fotocamere in veicoli a guida autonoma
Tutti i veicoli a guida autonoma utilizzano più telecamere per avere una visione a 360 gradi dell'ambiente circostante. Vengono utilizzate più telecamere da ogni lato come anteriore, posteriore, sinistra e destra e infine le immagini vengono unite insieme per avere una visione a 360 gradi. Mentre, alcune delle telecamere hanno un ampio campo visivo fino a 120 gradi e una portata più breve e l'altra si concentra su una vista più ristretta per fornire immagini a lungo raggio. Alcune telecamere di questi veicoli hanno l'effetto fish-eye per avere una vista panoramica super ampia. Tutte queste telecamere vengono utilizzate con alcuni algoritmi di visione artificiale che eseguono tutte le analisi e il rilevamento per il veicolo. Puoi anche consultare altri articoli relativi all'elaborazione delle immagini che abbiamo trattato in precedenza.
Uso della fotocamera in auto
Le telecamere nei veicoli vengono utilizzate da molto tempo con un'applicazione come l'assistenza al parcheggio e il monitoraggio della parte posteriore delle auto. Ora mentre la tecnologia del veicolo a guida autonoma si sta sviluppando, il ruolo della telecamera nei veicoli viene ripensato. Pur fornendo una vista circostante a 360 gradi dell'ambiente, le telecamere sono in grado di guidare i veicoli in modo autonomo attraverso la strada.
Per avere una visione surround della strada, le telecamere sono integrate in diverse posizioni del veicolo, nella parte anteriore viene utilizzato un sensore per telecamera a visione ampia noto anche come sistema di visione binoculare e sul lato sinistro e destro vengono utilizzati sistemi di visione monoculare e nella parte posteriore fine viene utilizzata una telecamera di parcheggio. Tutte queste unità videocamera portano le immagini alle unità di controllo e uniscono le immagini per avere una vista surround.
Altri tipi di sensori nei veicoli a guida autonoma
Oltre ai tre sensori di cui sopra, ci sono altri tipi di sensori che vengono utilizzati nei veicoli a guida autonoma per vari scopi come il rilevamento della corsia, il monitoraggio della pressione dei pneumatici, il controllo della temperatura, il controllo dell'illuminazione esterna, il sistema telematico, il controllo dei fari, ecc.
Il futuro dei veicoli a guida autonoma è entusiasmante ed è ancora in fase di sviluppo, in futuro molte aziende si farebbero avanti per correre la gara, e con questo verrebbero create molte nuove leggi e standard per avere un uso sicuro di questa tecnologia.