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自动驾驶的眼睛:雷达传感器

其实一辆汽车自动驾驶化的程度取决于车企肯在它身上投多少钱,不同解决方案各有千秋:“屌丝”装备价格低廉,人工干预程度高,可马上量产使用;而像谷歌、奔驰使用的传感器、摄像头、雷达等辅助器械造价高昂,自动化

其实一辆轿车主动驾驭化的程度取决于车企肯在它身上投多少钱,不同解决方案各有千秋:“屌丝”配备价格低价,人工干预程度高,可立刻量产运用;而像谷歌、奔跑运用的传感器、摄像头、雷达等辅佐器械造价昂扬,主动化程度高但投产上市恐怕还得假以时日。

今年在旧金山举行的主动驾驭研讨会上,咱们能够看到轿车主机厂和零部件供货商针对主动驾驭轿车都提出了不同的解决方案,而赞助商也选得有意思—AUVSI(世界无人机体系协会),这种跨界的组合或许未来会给主动驾驭带来技能和产品开展规划方面的创意。

不过,台上的演讲者说得再不着边际,都比不上停车场里那些试验车型更有吸引力,而物体勘探(Obstacle Detection)以及雷达传感器则是主动驾驭中的技能中心。 咱们首要来看Velodyne 3D Lidar(3D激光雷达),这个玩意儿便是放置在谷歌无人驾驭车顶,随时都在360°旋转的镭射设备,不过75000美元的造价可诚心不行亲民。体系里边配备了升级版的扫描器,在轿车后备箱里还有一块平板显现屏,它的扫描器不只能够360°旋转,乃至能够上下歪斜必定的视点,所以能够构成3D的监测印象。

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当一辆消防车开过来的时分,你会在屏幕上看见一对连起来的长长的赤色棱镜状物体绕着屏幕转了一圈后才消失,而穿过车前的行人,他们的腿看起来很短,但移动地十分规整。不过Philip也试着在车跟前绕了几圈,但屏幕上并没有什么图画显现,由于他正好坐落Lidar的扫描盲区—一个圆锥形的暗影里。

想要没有盲区,就要装置更多的雷达。大本营坐落伊利诺伊州的Autonomous Stuff首要出售针对主动驾驭轿车运用的各种设备,一辆改装自美国产起亚的展现车上,他们在前后部分装置了四台Valeo Lidar,能够发射激光前前后后来回扫描。假如不差钱的话,还能够在车身的左右方各添加一个Lidar,这样就彻底完成了360°全景扫描,不留盲区。价格方面,单个Valeo Lidar在20000美金左右,真是分分钟“抢钱”的节奏。

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这些现在还处于研制阶段,Valeo公司也期望在2016年能够将单品价格降至250美元。奥迪三年前在CES大会上就表明只需Lidar的价格在200美元左右才干完成大幅量产。当然现在的Lidar选用的是机械设计的方法,假如改由单晶硅或许半导体进行固态封装的话,造价应该能够大幅下降。

不过跟着技能进步以及像博世这样零部件供货商的参加,好像物美价廉的Lidar很快就能够呈现在各车企的主动驾驭原型车上了。博世日前宣告将进行Lidar体系的研制,而除了更低价的价格之外,产品设计师们期望未来Lidar体积能够变得像一副纸牌那么细巧,这样藏在车身的窥探孔后边相同能够发挥作用。 所以,除了造价贵重之外,Lidar能否商用的原因还在于它体积过于巨大,表面显得蠢笨。不过奔跑却以为多个雷达、摄像头、立体摄像机、GPS和超声波设备的堆叠运用能够进步主动驾驭轿车勘探物体的活络程度。现在奔跑S级无人驾驭车原型(代号:Bertha),在试验人员随车监管的状况下不只能够在高速路上奔驰,一起穿街转巷也不在话下。

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但即使这样对许多车企来说仍是有些奢华,由于雷达和摄像头相同耗资不菲。假如要真想省钱,有这么一个解决方案:首要把谷歌的凯迪拉克换成雪佛兰的Chevy,然后找相似Magna International这样的供货商帮助,由于该公司展现的测验车上仅仅在风挡内侧装置了一枚传统的摄像头。这枚摄像头会将收集的数据传输给模式辨认芯片(由以色列一家主动驾驭设备公司MobileEye供给),假如周围交通状况契合条件,那么它会供给安稳杰出的驾驭辅佐功用;一旦呈现晦气状况,体系会主动将轿车的掌控权交还司机,只需轻踩刹车或许动动方向盘即可。Magna的工作人员表明,立体摄像机的优势在于假如车与物体之间间隔在40-45m之间,那么它的辨认精度会很高。但超越这个规模,它和传统摄像头就没什么区别了。

那究竟主动驾驭轿车需不需求传感器、雷达、摄像头的堆叠运用?亦或许除了Lidar,其他一些烧钱的勘探配备仍是否有必要装置?笔者觉得仍是得看车企的需求。假如仅仅期望供给车主一些相似“自适应巡航”、“车道违背预警”、“主动泊车”的半主动驾驭功用,或许并不需求Lidar这种贵重设备的运用;而假如要完成彻底的无人驾驭,恐怕不只需求Lidar,其他雷达传感器设备也不行短少,当然强壮的地图数据也是关键要素,由于涉及到安全的问题历来都不应该被轻视。

现在受制于传感器技能的开展程度,无人驾驭轿车还有许多困难需求战胜。除了上面说到的价格要素之外,第二个面对的应战是跟着环境条件的改动,激光雷达等传感器接纳信号的才能也会发生相应的改变。这也是为什么无人驾驭轿车有必要运用一系列的传感器,经过整合数据来完成对障碍物的勘探。(end)

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