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オリジナル阿波6月アポロ開発者コミュニティ2018年12月13日
1で、我々は皆のためのコース①話す押して - 「自動操縦産業の概要」今週、第二の教訓によると阿波6月アポロ製品の所有者David.Zhouが読んでいる古い鉄のビデオを視聴する時間がない/「アポロオープンソース・モジュールは、（上）説明」より便利なため、の主なポイントだった教えはまだシーンに達しました。
騒ぎ、開発者への歓迎は、上級コースの第二段階に入りました。
無人導入
複雑な技術的な要件の安全性と精度の統合の無人レベルはこれまで、民間の分野では、無人車両の技術的な難しさは、最高の一つである、非常に高いです。
無人の車は確かに良く、電話APPに複雑な何度も行うよりもあるようにしてください。これで終わりではコア技術を含んでいる無人車両は、その後、私はあなたに1つずつ説明します。
我々は非常にそれが無人の車リモートコントロールカーでなければならないため、無人の車は、普通車ではありませんもてはやさ。いわゆるバイワイヤ（バイ・ワイヤ）、この手段車を制御することができるコンピュータであること。ステアリングホイールと車両との間でモータ駆動ホイールと、モータを制御するために車輪に接続されているので、コンピュータはホイールモータを制御することにより制御することができます。
雲が接続されていると、それは道路上にあるときに、無人車両の安全性を確保するために、あなたはそれを行う必要があります。時間から時間に無人の車と次に報告する必要はありません。クラウドに対処する方法になりますが、雲はその場所と旅行計画を伝えるために。
高精度マップ
無人の場合は、それがロードマップに駆動用高精度を持っている必要があり、ここでは通常のカーナビゲーションは何が違うのマッピング使用高精度なマップですか？
いわゆるナビゲーションマップは、我々は通常、などBaiduのマップ、Googleマップを使用して、点Aから点B、及びその後の選択肢のカップルに、多くの時間と他の情報を必要とすることが期待される方法をナビ地図上、それはあなたを教えてくれるものです。
高精度なナビゲーションマップに対するマップ、最大の特徴は、車線ラインレベルを行う必要があり、高精度です。唯一の方法は、正確に車線に移動しなければならない無人どの車、次はする必要があります教えているので、あなたが道に沿っている場所を知るために、他の言葉、高精度なマップだけではなくて、また、このように車線を知っておく必要がありますどのようにしてください。
- まず、無人車両への高精度なマップは、多くのスペースを予測することができます。高精度なマップを使用してトラフィックや交通標識情報の前に車が、旅行計画が走行の安定性と経済性を確保するために事前に行うことができたときに誰も知りません。
- 第二には、高精度なマップ無人車両は、計算量を減らすことができます。場合無人車両交差点ニーズを介して、前方にどの事前受光状態、ときに高い精度がそれによって効果的にスキャン識別の完全な範囲の計算量を低減する、特定の領域の信号光にマップを助けることができます。
- また、アルゴリズムを処理する全ての道路及び収集の周りに静的障害物の高精度なマップは、無人車両の静的な障害物を減少させます。
見つけます
高精度なマップで無人車両の後、あなたはまた、あなたが位置決め技術を使用する必要があるマップ、上のどの位置にそれを知っている必要があります。それは場所に来るとき、多くの人が最初にGPSを考えることがあります。それでは、GPS測位の原理があることは、それは？実際には、GPSは、原則を配置することは、実際に相対的な位置です。
電磁波信号を受信したとき、各衛星は、常に光の計算速度と衛星との間の時間と距離に応じて、受信信号を、電磁波を送信します。距離とし、4つの衛星の後、あなたは場所を計算するための方程式を解くことができます。しかし、、GPS測位が誤っているような反射電離層擾乱に、それが唯一のメートルレベルの精度に達することができます。無人車両用メータレベルの位置決め精度が問題無人車両の位置だけでなく、他の技術を解決するために、安全ではありません。
GPS測位は、それが暴行され、問題があります。GPS測位は、すべての時間の結果を簡単に発生することが許可されていない数に現在の時刻に基づいています。GPSの遷移、IMU（慣性航法）を使用する必要があり、一般的なGPS及びIMUは、IMU較正にGPS方向に保持するために、使用さを平滑化するために、GPS及びIMUは、方向性を与えます。
ジオロケーション - 加えて、いかなる車両は、GPS信号を受信しない場合には、他の技術を使用する必要があります。
GPS測位と原則の幾何学的な原理は、車は、これらの機能の位置に基づいて算出した無人道路、上のいくつかの機能を選択し、類似しています。高精度の幾何学的配置は、正確無人車両位置を算出することができます。だから、より人気の測位技術は、GPS、IMUの統合と幾何学的な測位技術のシリーズがあります。
GPS RTK技術に基づいて、測位GPSの精度、および皆を改善するためには、発明しました。携帯電話でGPS測位は、携帯電話は、それは多くの場合、位置を変更し、移動局です。RTKは、ここで述べたように、それはまた、衛星信号を受信し、固定局です。受信された無人車両RTKはなく、あまりにも遠く離れて、差によって2つの信号間の干渉が滑らか、それを考えることができる無人車両とRTK信号は同じです。
GPSのRTK測位精度のアプリケーションを10cmまで可能にするが、RTK技法の適用は制限があり、それは、基地局から車両に必要未満の16キロです。
気付きます
私たちは、あらゆる種類の持っているので、私たち人間は、外の世界を知覚する生得的な能力を持っている「センサーを。」
誰が道路上のセキュリティの車を望んでいない、彼らはまた、環境を知覚するために、独自の各種のセンサを持っている必要があります。現在、カメラ（カメラ）、レーダー（レーダー）とレーザレーダ（ライダー）とメインセンサ無人車両。
カメラ（カメラ）
無人車両の場合は、交通標識を観察し、いくつかのライトはする必要があり、色を識別する。
ちょうどこの問題を解決するためのカメラは、その主な利点は、色を区別する能力であるが、それは距離を判断する能力を持っていません。そのため、外の世界の無人車両感覚は、他のセンサーを満たしている必要があります。
レーダー（レーダー）
レーダーは使用し、より重要な無人車両のセンサの一つである電磁波をターゲット電子機器を検出します。
レーダーは電磁波がターゲットに照射し、そのエコーを受信し、それによって得発する発光点、レンジレート（半径方向速度）、方位角、仰角、およびその他の情報からの電磁波にターゲットを。レーダーアプリケーションシナリオその精度はあまり高くないので、原料の一部バイパス電磁波による全天候型は、することができます。
レーダーはまた、速度が非常に正確であると判断しますが、静的オブジェクトのためのより多くの偽陽性の機能を持っています。
レーザーレーダー（ライダー）
ライダー技術は、現在、標的を検出するためにレーダシステムの速度をレーザービームを放出する位置の特徴量に基づいて複数の中央無人車両の開発です。
レーザレーダターゲットにプローブ信号を送信し、次いで、比較にターゲット背面から反射した送信信号から受信した動作の後、適切な治療のために、ターゲット情報を得ることができます。
距離を決定するために、レーザレーダの最大の利点は、非常に正確であるが、それはまた、大きな欠点は、このようなレーザレーダ精度の霧やかすみのように、環境に非常に高い要求は、多くのことを減らすことになるであります。
ライダーは非常に新しい技術であり、無人車両の開発の前に、それは大規模な商用アプリケーションシナリオを持っていないので、それは非常に高価です。レーザレーダは非常に高価で、まだその種の多くのですが。
あなたは車がライダーのないノンストップの回転を持っていない、これは機械的なレーダーで見ている可能性があります。それ自体は大きくて重いです一定の回転を、必要とするため、機械的な損失は、問題を起こしやすい大きさです。機械式レーダーに基づいて、我々は、そのようなので、上のMEMSライダー、フラッシュライダーとして、新しいレーザレーダを発明しました。
無人車両の後に行われる必要が取得した各種センサからの情報を受信するセンサ融合。いわゆるセンサフュージョンは、それが各センサが一緒に追加されたすべてのものを見ることです。情報が統合されている場合は、すべてのセンサーが見ると、何の車両は、より完全に、特に外部環境を知覚することはできません。
軌道計画
車両がどのように反応を知るために、次の必要性を中心にセンサ情報を取得することにより、道路を走行しているとき。
車両やその他の障害物の周りには、何の車が停止または越えて行くというように、これらは制約があるの必要性、または必要性を回避するために、必要ありません。すべての制約に不要車は、計画がルートを取ることはできません。
無人車両の軌道計画：
- 一つは、すべての制約を満足させることです。
- 第二は、車両の円滑な移動を確保することです。いわゆる平滑化は、車の速度がジャンプすることができないことを確実にするためです。
- これに基づき、車の加速も平滑化する必要があります。
- 究極の目的は、人間の知覚の範囲で、車を運転することはスムーズませ状況を滑らかにしない、滑らかである、です。
コントロール
先に述べたように、何のリモートコントロール車は、車、ギアのない単なるコレクションではありません。
無人車両の制御を実現したときに、いくつかの制御パラメータを取得するための無人車両、我々は、ブレーキとスローダウンし、ガスのステップと加速の関係との関係を知っておく必要があり、あなたはコンピュータ制御の無人車両を実現することができます。
雲
誰も私たちは一人一無人車両になるようにしなければならない、車は非常に安全であることを確認したいと考えていない「経験豊富なドライバー。」いわゆる経験は、多くのトラフィックを見てこれらの道路を処理する方法を知っています。
Baiduは巨大な宇宙シミュレーションがある背景にはクラウド、クラウドへの複雑な道路の自分自身の経験をアップロードすることができ、それぞれ1台の無人車両は、インターネットは非常に大規模なデータベースを持っています。
無人アルゴリズムが更新されたら、テストはこれらの道路クラウドを満たすことができるかどうか、雲のシミュレーションのシナリオでそれを実行することができます。このステップは、無人車両のそれぞれがあるとみなされることを保証することである「経験豊富なドライバー。」
﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏ 終わり ﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏
