- Historia de los coches autónomos
- Varios tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos / autónomos
- RADAR en vehículos autónomos
- LiDars en vehículos autónomos
- Cámaras en vehículos autónomos
- Otro tipo de sensores en vehículos autónomos
En una buena mañana estás cruzando la calle para llegar a tu oficina en el otro lado, justo cuando estás a la mitad del camino notas una pieza de metal sin conductor, un robot, avanzando hacia y te metes en un dilema al decidir cruzar la calle. camino o no? Una pregunta fuerte presiona tu mente, "¿Me notó el auto?" Entonces se siente aliviado cuando observa que la velocidad del vehículo se reduce automáticamente y le abre una salida. ¿Pero espera lo que acaba de pasar? ¿Cómo consiguió una máquina inteligencia a nivel humano?
En este artículo, intentaremos responder a estas preguntas analizando en profundidad los sensores utilizados en los coches autónomos y cómo se están preparando para conducir los coches de nuestro futuro. Antes de sumergirnos en eso, también pongámonos al día con los conceptos básicos de los vehículos autónomos, sus estándares de conducción, los principales actores clave, su desarrollo actual y etapa de implementación, etc. Para todo esto, consideraremos los vehículos autónomos porque hacen un mercado importante. participación de los vehículos autónomos.
Historia de los coches autónomos
Los autos sin conductor salieron inicialmente de la ciencia ficción, pero ahora están casi listos para salir a la carretera. Pero la tecnología no surgió de la noche a la mañana; Los experimentos con los coches autónomos comenzaron a finales de la década de 1920 con los coches controlados con la ayuda de ondas de radio de forma remota. Sin embargo, la prometedora prueba de estos automóviles comenzó a publicarse en los años 1950-1960 y fue financiada y apoyada directamente por organizaciones de investigación como DARPA.
Las cosas comenzaron de manera realista solo en la década de 2000, cuando los gigantes tecnológicos como Google comenzaron a dar un golpe a sus empresas de campo rivales, como general motors, ford y otras. Google comenzó desarrollando su proyecto de automóvil autónomo ahora llamado Google waymo. La compañía de taxis Uber también presentó su auto sin conductor en una fila junto con su competencia con Toyota, BMW, Mercedes Benz y otros jugadores importantes en el mercado y para cuando Tesla conducido por Elon Musk también golpeó el mercado para hacer cosas. picante.
Normas de conducción
Existe una gran diferencia entre el término automóvil autónomo y automóvil totalmente autónomo. Esta diferencia se basa en el estándar de nivel de conducción que se explica a continuación. Estos estándares son proporcionados por la sección J3016 de la asociación internacional de la industria automotriz e ingeniería, SAE (Sociedad de Ingenieros Automotrices), y en Europa por el Instituto Federal de Investigación de Carreteras. Es una clasificación de seis niveles desde el nivel cero al nivel cinco. Sin embargo, el nivel cero implica que no hay automatización, sino un control humano completo del vehículo.
Nivel 1 - Asistencia al conductor: una asistencia de bajo nivel del automóvil, como el control de aceleración o el control de dirección, pero no ambos simultáneamente. Aquí, el conductor sigue controlando las principales tareas como conducir, frenar y conocer el entorno.
Nivel 2 - Automatización parcial: en este nivel, el automóvil puede ayudar tanto a la dirección como a la aceleración, mientras que la mayoría de las características críticas aún son monitoreadas por el conductor. Este es el nivel más común que podemos encontrar en los coches que circulan en la actualidad.
Nivel 3 - Automatización condicional: Pasando al nivel 3, donde el automóvil monitorea las condiciones ambientales mediante sensores y toma las acciones necesarias, como frenar y girar en la dirección, mientras que el conductor humano está allí para intervenir el sistema si surge alguna condición inesperada.
Nivel 4: alta automatización: este es un alto nivel de automatización en el que el automóvil es capaz de completar todo el viaje sin la intervención humana. Sin embargo, este caso viene con su propia condición de que el conductor puede cambiar el automóvil a este modo solo cuando el sistema detecta que las condiciones del tráfico son seguras y no hay atascos.
Nivel 5 - Automatización completa: este nivel es para los autos completamente automatizados que no existen hasta la fecha. Los ingenieros están intentando que esto suceda. Esto nos permitirá llegar a nuestro destino sin una entrada de control manual para la dirección o los frenos.
Varios tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos / autónomos
Hay varios tipos de sensores que se utilizan en vehículos autónomos, pero la mayoría de ellos incluye el uso de cámaras, RADAR, LIDAR y sensores ultrasónicos. La posición y el tipo de sensores utilizados en los automóviles autónomos se muestran a continuación.
Todos los sensores mencionados anteriormente alimentan los datos en tiempo real a la Unidad de control electrónico, también conocida como Fusion ECU, donde los datos se procesan para obtener la información de 360 grados del entorno circundante. Los sensores más importantes que forman el corazón y el alma de los vehículos autónomos son los sensores RADAR, LIDAR y de cámara, pero no podemos ignorar la contribución de otros sensores como el sensor ultrasónico, los sensores de temperatura, los sensores de detección de carriles y el GPS también..
El gráfico que se muestra a continuación es del estudio de investigación realizado en Google Patents que se centra en el uso de sensores en vehículos autónomos o autónomos, el estudio analiza el número de campos de patentes en cada tecnología (múltiples sensores, incluidos Lidar, sonar, radar y cámaras para detección, clasificación y seguimiento de objetos y obstáculos) que utilizan sensores básicos utilizados en todos los vehículos autónomos.
El gráfico anterior muestra las tendencias de presentación de patentes para vehículos autónomos, centrándose en el uso de sensores en él, ya que se podría interpretar que el desarrollo de estos vehículos con la ayuda de sensores comenzó alrededor de la década de 1970. Aunque el ritmo de desarrollo no fue lo suficientemente rápido, pero aumentó a un ritmo muy lento. Las razones de esto podrían ser numerosas, como fábricas sin desarrollar, instalaciones y laboratorios de investigación adecuados sin desarrollar, falta de disponibilidad de computación de alta gama y, por supuesto, indisponibilidad de Internet de alta velocidad, la nube y las arquitecturas de borde para el cálculo y la toma de decisiones de vehículos autónomos.
En 2007-2010 hubo un crecimiento repentino de esta tecnología. Porque, durante este período, solo había una empresa responsable de ello, es decir, General Motors y en los años siguientes a esta carrera se unió el gigante tecnológico Google y ahora varias empresas están trabajando en esta tecnología.
En los próximos años, se puede pronosticar que un nuevo conjunto de empresas entrará en esta área de tecnología y llevará la investigación más allá de diferentes maneras.
RADAR en vehículos autónomos
El radar juega un papel importante para ayudar a los vehículos a comprender su sistema, ya hemos construido un sistema de radar Arduino ultrasónico simple anteriormente. La tecnología de radar encontró su uso generalizado durante la Segunda Guerra Mundial, con la aplicación de la patente del inventor alemán Christian Huelsmeyer 'telemobiloscope', una implementación temprana de la tecnología de radar que podía detectar barcos a una distancia de hasta 3000 m.
Avanzado hoy, el desarrollo de la tecnología de radar ha traído muchos casos de uso en todo el mundo en el ejército, aviones, barcos y submarinos.
¿Cómo funciona el radar?
RADAR es un acrónimo de ra dio d etección un nd r anging, y más o menos de su nombre se puede entender que funciona en ondas de radio. Un transmisor transmite las señales de radio en todas las direcciones y si hay un objeto u obstáculo en el camino, estas ondas de radio se reflejan en el receptor de radar, la diferencia en la frecuencia del transmisor y del receptor es proporcional al tiempo de viaje y se puede usar para medir el distancias y distinguir entre diferentes tipos de objetos.
La siguiente imagen muestra el gráfico de transmisión y recepción del radar, donde la línea roja es la señal transmitida y las líneas azules son las señales recibidas de diferentes objetos a lo largo del tiempo. Como conocemos el tiempo de la señal transmitida y recibida, podemos realizar un análisis FFT para calcular la distancia del objeto desde el sensor.
Uso de RADAR en vehículos autónomos
RADAR es uno de los sensores que se colocan detrás de la chapa metálica del automóvil para hacerlo autónomo, es una tecnología que ha estado en la producción de los automóviles desde hace 20 años hasta ahora, y hace posible que un automóvil tenga control de crucero adaptativo y automático. frenado de emergencia. A diferencia de los sistemas de visión, como las cámaras, puede ver de noche o con mal tiempo y puede predecir la distancia y la velocidad del objeto desde cientos de metros.
La desventaja de RADAR es que incluso los radares altamente avanzados no pueden predecir su entorno con claridad. Considere que es un ciclista parado frente a un automóvil, aquí Radar no puede predecir con certeza que usted es un ciclista, pero puede identificarlo como un objeto u obstáculo y puede tomar las acciones necesarias y no puede predecir la dirección en hacia el que está mirando solo puede detectar su velocidad y dirección de movimiento.
Para conducir como humanos, los vehículos primero deben verse como humanos. Lamentablemente, RADAR no tiene muchos detalles específicos, debe usarse en combinación con otros sensores en vehículos autónomos. La mayoría de las empresas de fabricación de automóviles como Google, Uber, Toyota y Waymo dependen en gran medida de otro sensor llamado LiDAR, ya que son específicos para los detalles, pero su alcance es de unos pocos cientos de metros. Esta es una única excepción al fabricante de automóviles autónomo TESLA, ya que usan RADAR como su sensor principal y Musk confía en que nunca necesitarán un LiDAR en sus sistemas.
Anteriormente, no había mucho desarrollo con la tecnología de radar, pero ahora con su importancia en los vehículos autónomos. Varias empresas tecnológicas y nuevas empresas están promoviendo el avance en el sistema RADAR. A continuación se enumeran las empresas que están reinventando el papel de RADAR en la movilidad
BOSCH
La última versión de RADAR de Bosch está ayudando a crear un mapa local sobre el que puede conducir el vehículo. Están usando una capa de mapa en combinación con RADAR que permite averiguar la ubicación basada en información de GPS y RADAR similar a la creación de firmas de carreteras.
Al agregar las entradas del GPS y el RADAR, el sistema de Bosch puede tomar datos en tiempo real y compararlos con el mapa base, hacer coincidir los patrones entre los dos y determinar sus ubicaciones con alta precisión.
Con la ayuda de esta tecnología, los automóviles pueden conducirse solos en condiciones climáticas adversas sin depender mucho de las cámaras y LiDAR.
WaveSense
WaveSense es una empresa de RADAR con sede en Boston que cree que los coches autónomos no necesitan percibir su entorno como los humanos.
Su RADAR, a diferencia de los otros sistemas, utiliza ondas que penetran en el suelo para ver a través de las carreteras creando un mapa de la superficie de la carretera. Sus sistemas transmiten las ondas de radio a 10 pies por debajo de la carretera y obtienen la señal que mapea el tipo de suelo, la densidad, las rocas y la infraestructura.
El mapa es una huella digital única de la carretera. Los coches pueden comparar su posición con un mapa precargado y localizarse a 2 centímetros horizontalmente y 15 centímetros verticalmente.
La tecnología wavesense tampoco depende de las condiciones climáticas. El radar de penetración terrestre se utiliza tradicionalmente en arqueología, trabajos de tuberías y rescates; wavesense es la primera empresa en utilizarlo para la automoción.
Lunewave
Las antenas en forma de esfera son reconocidas por la industria del RADAR desde su llegada en 1940 por el físico alemán Rudolf Luneburg. Pueden proporcionar una capacidad de detección de 360 grados, pero hasta ahora el problema era que eran difíciles de fabricar en un tamaño pequeño para uso automotriz.
Con el resultado de la impresión 3D, podrían diseñarse fácilmente. Lunewave está diseñando antenas de 360 grados con la ayuda de la impresión 3D aproximadamente del tamaño de una pelota de ping-pong.
El diseño único de las antenas permite al RADAR detectar obstáculos a una distancia de 380 yardas, que es casi el doble de lo que se podría lograr con una antena normal. Además, la esfera permite la capacidad de detección de 360 grados desde una sola unidad, en lugar de la vista tradicional de 20 grados. Debido a su pequeño tamaño, es más fácil de integrar en el sistema, y la reducción en las unidades RADAR disminuye la carga de unión de múltiples imágenes sobre el procesador.
LiDars en vehículos autónomos
LIDAR significa Li luchar D etección un nd R anging, es una técnica de imagen como radar, pero en lugar de utilizar las ondas de radio que utiliza la luz (láser) para obtener imágenes de los alrededores. Puede generar fácilmente un mapa 3D de los alrededores con la ayuda de una nube de puntos. Sin embargo, no puede coincidir con la resolución de la cámara, pero aún así es lo suficientemente claro como para indicar la dirección en la que mira un objeto.
¿Cómo funciona LiDAR?
LiDAR generalmente se puede ver en la parte superior de los vehículos autónomos como un módulo giratorio. A medida que gira, emite luz a una alta velocidad de 150.000 pulsos por segundo y luego mide el tiempo que tardan en regresar después de chocar con los obstáculos que se encuentran delante de él. Como la luz viaja a alta velocidad, 300,000 kilómetros por segundo, puede medir las distancias del obstáculo fácilmente con la ayuda de la fórmula Distancia = (Velocidad de la luz x Tiempo de vuelo) / 2 y como la distancia de diferentes puntos en Se recoge el entorno y se utiliza para formar una nube de puntos que podría interpretarse en imágenes en 3D. LiDAR generalmente mide las dimensiones reales de los objetos, lo que da un punto positivo si se usa en vehículos automotores. Puede obtener más información sobre LiDAR y su funcionamiento en este artículo.
Uso de LiDar en automóviles
Aunque LiDAR parece ser una tecnología de imagen implacable, tiene sus propios inconvenientes como
- Alto costo operativo y duro mantenimiento
- Ineficaz durante fuertes lluvias
- Imágenes deficientes en lugares con altos ángulos de sol o grandes reflejos
Además de estos inconvenientes, empresas como Waymo están invirtiendo fuertemente en esta tecnología para mejorarla, ya que dependen en gran medida de esta tecnología para sus vehículos, incluso Waymo utiliza LiDAR como su sensor principal para obtener imágenes del medio ambiente.
Pero todavía hay empresas como Tesla que se oponen al uso de LiDAR en sus vehículos. El director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, hizo recientemente un comentario sobre el uso de LiDAR, " lidar es una tarea tonta y cualquiera que confíe en lidar está condenado ". Su empresa Tesla ha podido lograr la conducción autónoma sin LiDAR, los sensores utilizados en Tesla y su rango de cobertura se muestran a continuación.
Esto viene directamente en contra de compañías como Ford, GM Cruise, Uber y Waymo que piensan que LiDAR es una parte esencial del conjunto de sensores, almizcle Citado en él como “ LiDAR es patético, van a deshacerse de LiDAR, recuerda mis palabras. Esa es mi predicción ". Además, las universidades respaldan la decisión de Musk de deshacerse de LiDAR, ya que dos cámaras económicas a cada lado de un vehículo pueden detectar objetos con una precisión cercana a LiDAR con solo una fracción del costo de LiDAR. Las cámaras colocadas a ambos lados de un automóvil Tesla se muestran en la imagen de abajo.
Cámaras en vehículos autónomos
Todos los vehículos autónomos utilizan varias cámaras para tener una vista de 360 grados del entorno circundante. Se utilizan varias cámaras de cada lado, como la parte delantera, trasera, izquierda y derecha y, finalmente, las imágenes se unen para tener una vista de 360 grados. Mientras que, algunas de las cámaras tienen un amplio campo de visión de hasta 120 grados y un rango más corto y la otra se enfoca en una vista más estrecha para proporcionar imágenes de largo alcance. Algunas cámaras de estos vehículos tienen el efecto de ojo de pez para tener una vista panorámica súper amplia. Todas estas cámaras se utilizan con algunos algoritmos de visión por computadora que realizan todos los análisis y detección del vehículo. También puede consultar otros artículos relacionados con el procesamiento de imágenes que hemos cubierto anteriormente.
Uso de la cámara en automóviles
Las cámaras en los vehículos se están utilizando durante mucho tiempo con una aplicación como la asistencia al estacionamiento y la supervisión de la parte trasera de los automóviles. Ahora que la tecnología de los vehículos autónomos se está desarrollando, se está reconsiderando el papel de la cámara en los vehículos. Además de ofrecer una vista del entorno de 360 grados, las cámaras pueden conducir los vehículos de forma autónoma por la carretera.
Para tener una vista envolvente de la carretera, las cámaras están integradas en diferentes ubicaciones del vehículo, en la parte delantera se usa un sensor de cámara de visión amplia también conocido como sistema de visión binocular y en el lado izquierdo y derecho se usan sistemas de visión monocular y en la parte trasera. se utiliza una cámara de estacionamiento. Todas estas unidades de cámara llevan las imágenes a las unidades de control y unen las imágenes para tener una vista envolvente.
Otro tipo de sensores en vehículos autónomos
Además de los tres sensores anteriores, existen otros tipos de sensores que se utilizan en vehículos autónomos para diversos fines, como la detección de carril, el control de la presión de los neumáticos, el control de temperatura, el control de iluminación exterior, el sistema telemático, el control de los faros, etc.
El futuro de los vehículos autónomos es emocionante y aún está en desarrollo; en el futuro, muchas empresas se presentarían para correr la carrera, y con esto se crearían muchas leyes y estándares nuevos para tener un uso seguro de esta tecnología.