Contexto: o conhecimento sobre direção autônoma é como um pedaço de papel branco
20201110
01 Visão geral da indústria sem motorista
1.
Autodirigir (carro com direção automática): pode perceber o ambiente e realizar o comportamento de direção sob condições de intervenção humana mínima.
2. Um
carro não tripulado é um robô móvel inteligente que pode transportar pessoas. Ele atinge capacidades de direção de alta eficiência e confiabilidade por meio de sistemas de percepção ricos e sistemas de comportamento inteligente.
3. Direção autônoma:
não depende do comportamento humano
Piloto automático: Em alguns casos, a participação humana e supervisão podem ser adicionadas
(em geral, ambas são iguais)
4.
A tendência das viagens futuras: viagens compartilhadas, novos veículos de energia, direção não tripulada
5.
Quais os problemas que a direção não tripulada pode resolver: —Melhorar
a eficiência do tráfego;
—Melhorar a utilização do veículo, sem necessidade de vaga no estacionamento —Reduzir
acidentes de trânsito
6. Em
2019, a demanda por pessoal de P&D de nível L3 e L4 de direção autônoma está em falta, e as posições de talentos estão concentradas em algoritmos de direção autônoma e posições de sistema; o
projeto de direção autônoma Baidu Apollo é de código aberto; em
2016, a tecnologia começou a maduras e as forças de capital entraram em ação.
02 Caminho da tecnologia de direção não tripulada
1.
Nível L0 ~ L5, conforme definido pela American Society of Engineers
2.
L0, um ponto simples de compreensão, é que as pessoas dirigem
L1, controle de cruzeiro (controle de cruzeiro adaptativo, ACC), o dispositivo de cruzeiro pode controlar o veículo longitudinalmente, acelerar e desacelerar;
L2, sistema de assistência de manutenção de faixa (manutenção de faixa) pode ser controlado longitudinalmente ou Controle horizontal do carro, mas o mercado automotivo é auxiliado por talentos;
L2.5 pode fornecer recursos de mudança de faixa em condições de estrada simples, como o Tesla atual;
Há uma lacuna entre L2 e L3, e ali é um problema de potência e responsabilidade (quem tem um acidente? Responsabilidades);
L3, com base em L2 para proporcionar a possibilidade de mudança de faixa, em um determinado período de tempo o carro é o principal responsável. Por exemplo, o mais recente Audi A8
L4 é equivalente a totalmente sem motorista, ou seja, na maioria das vezes é dominado pelo carro. Como waymo, Baidu;
L5, capacidade de direção, quase nada a ver com seres humanos, l5 veículos não têm volante, pedais e outros equipamentos de controle.
Atualmente, a demanda por talentos L4 é a maior do mercado
3. Os
carros usam lidar para navegação automática, que é caro e atende a poucos regulamentos de veículos.Portanto, a visão da câmera é geralmente usada;
condições de partida do piloto automático de nível 3 do Audi A8, multi-pista, 60km / h ou menos, e bom tempo;
Atualmente, o nível mais alto de direção autônoma é o nível L4, que pertence à empresa waymo do campo Google;
Além disso, o carrinho de logística da nuro atingiu o nível4.
4. Ideias de realização sem motorista de nível L4:
1) V2X: veículo para tudo (coordenação veículo-estrada)
-V2V (veículos, como o próximo carro A)
-V2I (instalações públicas, como semáforos, etc.)
-V2P (pedestres , como estradas) Pessoas em)
2) Cálculo de borda -
RSU (unidade de beira de estrada): Por exemplo, a informação da posição do pedestre na passadeira de pedestres determinada pela câmera do semáforo é enviada para o veículo não tripulado;
-OBU (unidade de bordo): no veículo não tripulado, recebe o módulo de informação enviado pelo RSU
3) Capacidade de comunicação 5G
- o protocolo LTE-V, um protocolo específico para comunicação de oficina, é compatível com sinais 4G-5G; 4G tem largura de banda relativamente pequena, latência relativamente alta e grandes volumes de dados, o que causará congestionamento de transmissão.
4) Inteligência na estrada: forte capacidade de percepção (plano do Baidu ACE, o objetivo é construir isso)
5) Inteligência do veículo principal (aprendizagem profunda preenche o último problema de software)
6) Capacidade de detecção: sensores altamente complexos e redundantes
7) Capacidade de tomada de decisão: tomada de decisão inteligente sob big data
8) Mapa de alta precisão: informações ricas de dados de mapa
9) Posicionamento: capacidade de aquisição de localização precisa
5. Lidando com os direitos e responsabilidades dos veículos não tripulados, o modelo RSS (segurança sensível à responsabilidade) (modelo de segurança sensível à responsabilidade)
O objetivo do modelo RSS é fornecer parâmetros específicos e mensuráveis para o conceito de responsabilidade entre veículos autônomos e humanos. os dados de tráfego no arquivo envolvem análises e estatísticas de comportamento e ambiente para definir um "estado seguro" mensurável para veículos autônomos. Com esta regra, o software pode tomar a decisão mais segura, mesmo ocasionalmente.
6.
A percepção da câmera de veículos não tripulados usa aprendizagem profunda.
7. A
dificuldade dos drones está no seu próprio controle, pois uma vez que decolam, as árvores ficam estáticas. Como controlar sua própria estabilidade no fluxo de ar é um ponto difícil; a dificuldade dos veículos não tripulados está em sua interação dinâmica com o exterior mundo.
03 Visão geral da tecnologia de direção não tripulada
1. Arquitetura do sistema do piloto automático L4:
2. Visão geral do hardware do piloto automático
1) Sensores de
percepção : -Câmeras: amplamente utilizadas em cenários de reconhecimento de objetos e rastreamento de objetos, como detecção de linhas de faixa, reconhecimento de semáforos, etc., geralmente veículos não tripulados são instalados Olhando ao redor múltiplas câmeras
-Lidar: usado para reconhecimento de posição de obstáculo, mapeamento, posicionamento auxiliar, etc., sua taxa de precisão é muito alta, e muitas soluções usam Lidar como o sensor principal
- Radar de ondas milimétricas: clima chuvoso, nevoeiro e neblina podem ajudar a detectar a posição e a velocidade dos objetos, e a distância de observação é longa, mas há muitas detecções falsas
-Ultrassônico: sensor de alta sensibilidade a curta distância, frequentemente usado como medida de segurança dispositivo redundante para detectar problemas de segurança de colisão de veículos
2) Sensores do sistema de posicionamento:
-IMU: mede sua própria pose em tempo real, 200 Hz ou superior. Contém três acelerômetros de eixo único e três giroscópios de eixo único; o acelerômetro detecta o sinal de aceleração independente de três eixos do objeto no sistema de coordenadas da transportadora e o giroscópio detecta o sinal de velocidade angular da transportadora em relação ao sistema de coordenadas de navegação
–GNSS: Refere-se ao GPS de uso diário. Os veículos não tripulados geralmente usam RTK (Carrier Phase Difference Technology) para o posicionamento, com baixa frequência, cerca de 10 Hz.
3) Unidade de computação a bordo: -Conecte eficientemente o
equipamento de computação interno da unidade de computação e conecte a entrada de informações e armazenamento de sensores externos
-Redundância envolvida para evitar ponto único de falha
-Precisa considerar os regulamentos do veículo, interferência eletromagnética e aspectos de vibração do veículo, bem como requisitos da norma ISO-26262
ISO-26262: Um hardware que atende aos requisitos do nível ASIL D, então sua taxa de falha é 10FIT, ou seja, uma falha ocorre em 1 bilhão de horas, e a indústria automotiva pode atingir o limite em termos de segurança (a velocidade de iteração é lento)
4) Sistema de controle do fio do veículo:
-Sistema de controle do fio do piloto automático: O controle do carro é completado automaticamente por alguns comandos simples, não por operações físicas. (Esta parte é equivalente a mãos e pés humanos, volante, acelerador, freio)
- Esses controles dos carros tradicionais são auxiliados por sistemas hidráulicos e bombas de vácuo O controle da fiação dos veículos autônomos deve ser completado com componentes controlados eletronicamente, como freios hidráulicos eletrônicos.
- Solução de travagem Continental (Tier 1), estratégia de segurança de travagem dupla, módulo de travagem e hidráulico integrado MK C1, utilizando unidade de travagem de poupança de peso e compacto, sinal de travagem enviado por sinal eléctrico A distância de deslocação é mais curta.
3. Visão geral do software do piloto automático
1) RTOS: sistema operacional em tempo real, como Windows, Mac, Linux
HMI: exibição visual no cockpit
2) Percepção do sensor - determinar seu próprio local - caminho de planejamento - controle
3) Sistema operacional OS -
RTOS: sistema operacional em tempo real -
QNX: sistema tipo Unix, com forte desempenho em tempo real, sistema operacional em tempo real alinhado com regulamentos automotivos -
RT Linux: Os patches do kernel do Linux são monitorados em tempo real por meio de software. (A versão 2.x atual e a versão 4.x têm patches RT)
4) Estrutura:
-ROS: B-> M (A estrutura de software principal para direção autônoma usa ROS)
-Outros incluem YARP, Microsoft Robotic, Moos, Cybertron
(Embora ROS seja o principal, sua arquitetura distribuída não pode ser ponto a ponto . Para problemas de comunicação, alguns dos outros são compensados para isso. No entanto, é inegável que ROS ainda é o melhor)
5) Mapa HD (Alta Dimensional)
- Diferente dos mapas de navegação, o maior recurso é a alta latitude e alta precisão
- Representação tridimensional precisa da rede rodoviária, como layout de interseção e localização de sinais de trânsito
- Mapa de informações semânticas, como limite de velocidade da estrada, início da faixa de viragem à esquerda posição
-Os mapas de navegação só podem atingir a precisão de nível de metro, mapas de alta precisão precisam ser capazes de atingir a precisão de nível de centímetro
-Sistema de coordenadas de mapa de alta precisão : WGS84, sistema de coordenadas de Mercator -O mapa
de alta precisão fornece suporte de dados para outros módulos de Nível4
–Fornece muitas informações precisas de objetos estáticos –O
posicionamento pode ser usado para calcular a posição relativa
–Ajuda o sensor a reduzir o alcance de detecção, reduza a área de interesse (a faixa de trabalho ideal do dispositivo) ROI (pode melhorar a eficiência do sensor)
- Calcular informações de navegação rodoviária
- ajudar os veículos a identificar a linha central exata da estrada
Comentário: O nível atual de nível 4 é desenvolvido com base em mapas de alta precisão
6) Localização de posicionamento
- A etapa mais importante para um veículo não tripulado é saber onde você está -
INS: Sistema de navegação inercial - IMU
obtém seu próprio estado (aceleração e velocidade angular) e então calcula recursivamente o próximo momento através da matriz de estado
- Se não houver informações de correção, esta recursão de estado irá acumular erros ao longo do tempo, resultando na divergência de posição final
–RTK: Sistema diferencial de fase portadora, como GNSS (GPS)
–RTK tem uma estação base estática adicional (sua posição é conhecida e a relação de posição precisa com o satélite também é conhecida. Quando o satélite em tempo real envia um sinal para a estação base, um valor de medição será obtido, há um desvio entre o valor medido e o valor preciso), o veículo não tripulado também recebe o sinal de satélite e também obtém um valor de medição. Sinais de interferência entre veículos não tripulados são diferenciados para obter uma posição mais precisa - o
RTK fornece informações de posição relativamente precisas por meio de uma frequência de atualização mais baixa e o INS fornece informações de atitude menos precisas em uma frequência mais alta. Integre os dois tipos de dados por meio do Filtro de Kalman para obter suas respectivas vantagens e se combinem para fornecer informações em tempo real de alta precisão
-Posicionamento geométrico: Lidar, câmera, mapa de alta precisão
-Usando lidar ou informações de imagem, você pode localizar o carro através da correspondência de objetos. Combine os dados detectados com o mapa de alta precisão pré-existente e obtenha a posição global e direção de direção do veículo não tripulado no mapa de alta precisão por meio de comparação
- ponto mais próximo literário (ICP) \ Filtro de histograma (Filtro de histograma)
A ideia do ponto mais próximo iterativo é usar lidar, informações de nuvem de pontos de câmera e informações de nuvem de pontos de mapas de alta precisão para comparar, selecionar o valor mais próximo e, em seguida, determinar a posição relativamente precisa atual do veículo não tripulado.
7) Percepção de
quatro tarefas básicas: -Encontrar
a posição do objeto no ambiente
-Saber o que o objeto é, como pessoas, semáforos (através da câmera, etc.)
-Continuar a observar o objeto em movimento ao longo do tempo e mantê-lo consistente (determinar a tendência de movimento do objeto)
- Cada pixel na imagem é correspondido com uma categoria semântica, como estradas e céu.
As quatro tarefas para alcançar uma percepção de limite clara podem ser resumidas como: detecção, classificação, rastreamento, e segmentação
a. Imagem, nuvem de pontos, valor de reflexão de radar:
-Método de aprendizagem: aprendizagem supervisionada, aprendizagem semissupervisionada, aprendizagem
por reforço- Série R-CNN, YOLO, SSD (todos esses são algoritmos clássicos de aprendizagem profunda)
b. Calcular dados do sensor Problema de fusão : fusão frontal, pós-fusão, fusão
frontal refere-se à fusão
dos dados básicos de vários sensores e, em seguida, a fusão, o que significa que após a tarefa ser dividida, os dados do sensor correspondente são selecionados como o valor padrão, como selecionar lidar para detecção de obstáculos, escolha a câmera para classificação de tipo de obstáculo
8) Previsão
- Tempo real e precisão
- Previsão baseada no estado: Filtro de Kalman, Filtro de Partículas (aqui, a previsão do estado pode ser entendida assim. A velocidade do carro atual, direção e outras informações são conhecidas, e os dois tipos a seguir de filtros são usados para simplesmente calcular a seguinte posição A, uma previsão simples)
- Predição com base na sequência de faixa
- Reduzido ao problema de classificação por modelo de aprendizado de máquina
- Previsão de pedestres: veículos não tripulados precisam prestar muita atenção às questões de segurança, entre as quais a segurança humana é a mais importante, enquanto as alterações na intenção de pedestres são as mais difíceis de prever e também são restrições mínimas.
9) Planejamento de decisão Planejamento
- planejamento de rotas de navegação e expressão de trajetória fina -
conversão de problemas matemáticos: transformar o mapa do mundo físico em uma representação matemática
–Pesquisa de caminho ideal: porque outros módulos de software eliminaram a incerteza ao máximo, e o módulo de tomada de decisão e planejamento final é um módulo com requisitos extremamente altos de estabilidade, ele pode ser determinado por meio de solução matemática de solução de caminho ideal, mas atravessando a solução ideal consome muito tempo
- a sensação do corpo e a segurança do veículo precisam ser consideradas
Comentário: É necessário equilibrar pontualidade e eficácia, pois leva muito tempo para encontrar a solução ideal, o que é muito perigoso para um veículo em movimento.
O corpo sente-se a tempo de deixar os passageiros mais confortáveis. Por exemplo, travagens repentinas frequentes podem facilmente causar vómitos. Ninguém quer sentar-se.
O diagrama matemático mostra:
10) Controle
- Informações de entrada: trajetória do alvo, status do veículo, volante de saída, acelerador
- para realizar o controle de veículos não tripulados, precisamos saber a relação entre o freio e a desaceleração, a relação entre o acelerador e a aceleração, etc., quando um veículo não tripulado Depois de obter alguns parâmetros de controle, controle o veículo não tripulado por meio do computador
- o controle é a garantia final para toda a condução. Portanto, os requisitos de precisão, estabilidade e pontualidade são muito elevados em qualquer circunstância, e o controle é necessário. Descrição detalhada do modelo do veículo e expressão matemática estrita
- O algoritmo de controle tradicional PID pode atender aos requisitos de controle de veículos, mas é necessário considerar o somatossensorial da estrada e algumas condições extremas. A otimização do algoritmo de controle também é uma questão contínua de veículos não tripulados, como LQR, MPC, etc. .
Resumo desta seção: A
direção autônoma visa resolver quatro problemas:
Onde estou? O que está ao meu redor? Onde eles estão indo? Como eu posso ir?
A correspondência é a seguinte:
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Notas de estudo do curso da B Station University
Nota, a captura de tela no artigo, o copyright pertence ao autor original ~
Não acumula etapas de silício e
pode atingir milhares de quilômetros. Uma boa memória não é tão boa quanto uma caneta ruim.