自動運転システムの仕組み
ドイツ政府は最近、技術開発を促進し、高速道路に特化したインフラを構築する計画を発表した。 ドイツのアレクサンダー・ドブリント運輸大臣は、ベルリンからミュンヘンまでの高速道路A9の区間が自動運転車が全ルートを快適に走行できるように建設されると発表した。
略語の用語集
ABS アンチロック・ブレーキ・システム。 自動車の車輪ロックを防止するシステム。
ACC アダプティブクルーズコントロール。 走行中の車両間に適切な安全距離を維持する装置。
AD 自動運転。 自動運転システムはメルセデスが使用する用語です。
ADAS 先進運転支援システム。 強化されたドライバーのサポート (Nvidia ソリューションなど)
尋ねる 先進のインテリジェントクルーズコントロール。 レーダーベースのアダプティブクルーズコントロール
XNUMX月 自動車両制御システム。 自動監視・運転システム（駐車場など）
DIV 無人インテリジェントカー。 ドライバーのいないスマートカー
ECS 電子部品およびシステム。 電子機器の総称
IoT モノのインターネット。 モノのインターネット
彼 高度道路交通システム。 高度道路交通システム
ライダール 光の検出と測距。 レーダーと同様に機能するデバイス - レーザーと望遠鏡を組み合わせたものです。
LKAS 車線維持支援システム。 レーンキーピングアシスト
V2I 車両インフラ。 車両とインフラ間の通信
V2V 車両から車両へ。 車車間通信
この計画には、とりわけ、車車間通信をサポートするインフラストラクチャの構築が含まれています。 700 MHz の周波数がこれらの目的に割り当てられます。
この情報は、ドイツが開発に真剣であることを示しているだけではありません 無人電動化。 ちなみに、このことから人々は、無人運転車は車両自体、センサーやレーダーが詰め込まれた超近代的な機械であるだけでなく、管理システム、インフラストラクチャー、通信システム全体を含むものであることを理解できます。 車をXNUMX台運転するだけでは意味がありません。
たくさんのデータ
ガスシステムの動作には、検出、データ処理、および迅速な応答のためのセンサーとプロセッサーのシステム (1) が必要です。 これらすべてはミリ秒間隔で並行して実行される必要があります。 装置に対するもう XNUMX つの要件は、信頼性と高感度です。
たとえば、カメラは細部を認識するために高解像度が必要です。 さらに、これらすべては耐久性があり、さまざまな条件、温度、衝撃、および起こり得る衝撃に対して耐性がなければなりません。
導入の避けられない結果 無人自動車 ビッグデータテクノロジーの使用、つまり、短時間で大量のデータを受信、フィルタリング、評価、分割します。 さらに、システムは安全であり、重大な事故につながる可能性のある外部からの攻撃や干渉に対して耐性がなければなりません。
運転手のいない車 彼らは特別に準備された道路のみを走行します。 道路上のぼやけて見えない線は問題外です。 インテリジェント通信テクノロジ (V2V および V2I とも呼ばれる、車両間および車両からインフラストラクチャ) により、移動車両と環境の間の情報交換が可能になります。
科学者やデザイナーが自動運転車の開発において大きな可能性を見出しているのはここです。 V2V は、Wi-Fi でも使用されている 5,9 MHz 範囲の 75 GHz 周波数を使用し、通信範囲は 1000 m です。V2I 通信ははるかに複雑で、道路インフラ要素との直接通信以上のもので構成されています。
これは、交通に対する車両の包括的な統合と適応、および交通制御システム全体との相互作用です。 通常、自動運転車にはカメラ、レーダー、特別なセンサーが装備されており、これらの助けを借りて外界を「認識」し、「感じる」ことができます (2)。
従来のカーナビよりも正確な詳細地図を搭載。 無人運転車の GPS ナビゲーション システムは、非常に正確でなければなりません。 十数センチメートルまでの精度が重要です。 こうすることで車がベルトにくっつきます。
1.自動運転車の構築
センサーと超高精度地図の世界
センサー システムは、車自体が道路に確実に固定されていることを確認します。 通常、交差点の両側から接近する他の車両を検出するために、フロント バンパーの側面に XNUMX つの追加のレーダーもあります。 障害物を監視するために、ボディの隅に XNUMX つ以上のセンサーが設置されています。
2. 自動運転車は何を見て何を感じますか?
90度の視野角を持つフロントカメラは色を認識するため、信号機や道路標識を読み取ります。 車の距離センサーは、道路上の他の車両との適切な距離を維持するのに役立ちます。
また、レーダーのおかげで、車は他の車両との距離を保ちます。 半径 30 メートル以内に他の車を検出しない場合は、速度を上げることができます。
他のセンサーは、いわゆるものを排除するのに役立ちます。 ルートに沿った死角を特定し、各方向にサッカー場 40 つ分の長さに匹敵する距離にある物体を検出します。 安全技術は、交通量の多い道路や交差点で特に役立ちます。 衝突から車両をさらに保護するために、最高速度は XNUMX km/h に制限されます。
W 無人車 Google によって作成された心臓部であり、デザインの最も重要な要素は、車両の屋根に取り付けられた 64 ビームの Velodyne レーザーです。 このデバイスは非常に高速に回転するため、車両は周囲の 360 度の画像を「認識」します。
毎秒 1,3 万点がその距離と移動方向とともに記録されます。 これにより世界の 3D モデルが作成され、システムはそれを高解像度の地図と比較します。 その結果、車が障害物を回避し、交通ルールに従うルートが作成されます。
さらに、システムは車両の前後に設置された XNUMX つのレーダーから情報を受信し、他の車両や道路上に予期せず現れる可能性のある物体の位置を特定します。 バックミラーの隣に設置されたカメラがライトや道路標識を検出し、車両の位置を継続的に監視します。
その機能は、トンネル内、高層ビルの間、駐車場など、GPS 信号が届かない場所で位置追跡を引き継ぐ慣性システムによって補完されます。 車を運転するには、データベースの作成中に収集された画像が使用され、Google ストリート ビューの形式でレイアウトされます。これらは 48 か国の街路の詳細な写真です。
もちろん、これは安全な運転と Google カーが使用するルート（主にカリフォルニア州とネバダ州で、特定の条件下で運転が許可されています）にとって十分ではありません。 ドライバーのいない車）、特別な旅行中に事前に正確に記録されます。 Google の自動車は XNUMX つのビジュアル データ層で動作します。
そのうちの 3 つは、車両が移動する地形の超精密モデルです。 XNUMX 番目には、詳細なロードマップが含まれています。 XNUMXつ目は風景の固定要素と移動要素の比較データです(XNUMX)。 さらに、交通の心理学に基づいたアルゴリズムもあります。たとえば、交差点を横断したいという小さな入り口での合図です。
おそらく、理解するために何かを与える必要のある人がいない将来の完全に自動化された道路システムでは、それは冗長であることが判明し、車両は事前に採用され、アルゴリズムによって厳密に記述されたルールに従って移動するようになるでしょう。
3. Google の自動運転車は周囲をどのように認識しているか
自動化レベル
車両自動化のレベルは、XNUMX つの基本的な基準に従って評価されます。 XNUMX つ目は、前進時と操縦時の両方で、システムが車両の制御を引き継ぐ能力に関するものです。 XNUMX 番目の基準は、車両の乗員と、車両の操作以外の能力に関するものです。
XNUMX 番目の基準には、車自体の動作と、路上で何が起こっているかを「理解する」能力が含まれます。 国際自動車技術者協会 (SAE International) は、道路交通の自動化を XNUMX つのレベルに分類しています。
の視点から 自動化 0 から 2 まで、運転に関与する主な要素は人間のドライバーです (4)。 これらのレベルで最も先進的なソリューションには、ボッシュが開発し、高級車での使用が増えているアダプティブ クルーズ コントロール (ACC) が含まれます。
ドライバーが前方車両までの距離を常に監視する必要がある従来のクルーズ コントロールとは異なり、ドライバーの作業も最小限に抑えられます。 多数のセンサー、レーダー、およびそれらの相互および他の車両システム (駆動、ブレーキを含む) とのインターフェースにより、アダプティブ クルーズ コントロールを搭載した車両は、設定速度を維持するだけでなく、前方車両との安全な距離も維持する必要があります。
4. SAEおよびNHTSAに基づく自動車の自動化レベル
システムは必要に応じて車両にブレーキをかけ、 一人では遅くなります前の車の後部との衝突を避けるためです。 路面状況が安定すると、設定速度まで再び加速します。
このデバイスは高速道路で非常に便利で、誤って使用すると非常に危険な従来のクルーズ コントロールよりもはるかに高いレベルの安全性を提供します。 このレベルで使用されるもう XNUMX つの高度なソリューションは、LDW (車線逸脱警報、車線アシスト) です。これは、意図しない車線逸脱を警告することで運転の安全性を向上させるように設計されたアクティブ システムです。
これは画像分析に基づいており、コンピュータに接続されたカメラが車線制限標識を監視し、さまざまなセンサーと連携して、インジケーターを点灯させることなく、ドライバーに車線変更について（シートの振動などで）警告します。
3 から 5 のより高い自動化レベルでは、より多くのソリューションが徐々に導入されます。 レベル 3 は「条件付き自動化」として知られています。 次に、車両は知識を取得します。つまり、環境に関するデータを収集します。
このバリアントでは人間のドライバーに必要な推定反応時間は数秒に増加しますが、低レベルではわずか XNUMX 秒でした。 車載システムが車自体を駆動する そして、必要な場合にのみ、必要な介入をその人に通知します。
ただし、後者は、読書や映画鑑賞など、まったく別のことを行うことができ、必要な場合にのみ運転できるようになります。 レベル 4 および 5 では、車両が道路全体にわたって独立して反応する能力を獲得するため、人間の予想される反応時間は数分に増加します。
その後、その人は運転への興味を完全に失い、たとえば眠ってしまう可能性があります。 提示された SAE 分類は、一種の車両自動化の青写真でもあります。 それだけではありません。 アメリカ高速道路交通安全局 (NHTSA) は、完全に人間に依存する 0 から完全に自動化された 4 までの XNUMX つのレベルを使用しています。
