探地雷達如何確保自動駕駛車輛安全行駛?

2020-11-22 電子發燒友

探地雷達如何確保自動駕駛車輛安全行駛?

胡薇 發表於 2018-10-04 09:08:00

當其它傳感器在雨雪天氣失效時,WaveSense的探地雷達(ground-penetrating radar)可以確保自動駕駛車輛安全行駛

科技即使發展到今天,未來的自動駕駛汽車在短期內還是無法應對降雪天氣。略顯尷尬的是,當自動駕駛系統已經被認為足以在充滿不確定性的交通環境導航車輛,改善人類感知的不足時,這仍然是該領域公認的難題。在美國波士頓,NuTonomy公司與城市規劃官員合作對自動駕駛汽車進行了道路測試,結果發現雪和海鷗是影響路測的兩個最大障礙。「雪不僅會改變了車輛的牽引力,也影響了車輛攝像頭和其它傳感器對道路的感知,」世界經濟論壇(World Economic Forum)和波士頓諮詢集團(Boston Consulting Group)的一項研究得出的結論稱。當地的海鷗似乎膽子很大,根本不受NuTonomy安靜的電動汽車所影響,它們降落在街道上就可以輕易的「逼停」自動駕駛車輛。工程師通過使車輛緩慢蠕行來嚇走海鷗。但是,現在還沒有解決方案來應對波士頓的大雪。

WaveSense的探地雷達可以探測各種駕駛環境

迄今,利用公共街道和私人設施已經在對數百輛自動駕駛車輛進行測試,經過多年的路測,即使是最好的自動駕駛系統,仍然在和惡劣天氣做「抗爭」。無人駕駛技術下一階段的最終障礙,可能不是來自算法和人工智慧,而可能是霧、雨或雪等惡劣天氣。WaveSense「另闢蹊徑」,無懼雨雪的探地雷達解決方案據麥姆斯諮詢報導,一家位于波士頓的創業公司WaveSense,正在開發一種有望解決這類天氣難題的方案。WaveSense的方案避開了風雪交加的路面,而是構建了一種雷達系統來掃描路面以下的區域,那裡根本沒有雪。

WaveSense開發的一組探地雷達傳感器像滑板一樣固定在車輛底盤下方,可以掃描地下10英尺(約3米)的區域,以顯示地下的土壤、水、植物根莖和巖石細節。一旦WaveSense完成了整個道路的掃描,它就能創建了一張路面以下地層的地圖,就像地層的「指紋掃描圖譜」,能夠以幾釐米的精度實現車輛的定位。探地雷達並不是一項新技術,考古學家和地理勘測人員一直在應用。WaveSense聲稱它們是第一個利用該技術定位地面物體的廠商,能夠對以65英裡/小時(約104千米/小時)的速度移動的物體進行定位。WaveSense專注於使自動駕駛汽車能夠在任何天氣下保持在道路上行駛,而攝像頭、雷達或LiDAR(雷射雷達)等其他傳感器則負責感知交通狀況、交通燈和路上的行人。「迄今為止,自動駕駛行業一直站在人類的角度,專注於複製人類的駕駛方式,」WaveSense執行長Tarik Bolat表示,「我們其實應該換個角度,從零開始。」

4D新視角目前的自動駕駛方案試圖通過模仿人類視覺和感知來重建完美的「類人」駕駛員。但自動駕駛車輛可以且必須比人類駕駛員更安全。WaveSense的探地雷達不是模仿人類的視覺駕駛,而是幫助自動駕駛車輛看到人類無法感知的部分,位於地下的狀況。

探地雷達可以實現全新的視覺維度。利用地表以下的探測數據,補充地上攝像頭和LiDAR傳感器數據,將幫助自動駕駛汽車在駕駛決策時,擁有更完整的環境感知。安全是自動駕駛領域的第一要務。融合多種獨立的方案(攝像頭、雷達、LiDAR、GPS/INS到探地雷達),是確保系統更穩健的最佳方法。目前,該公司僅在種子輪接受了來自Rhapsody Venture Partners風險投資的300萬美元投資,並和兩家客戶籤約,在其自動駕駛車輛上測試探地雷達傳感器。WaveSense暫未透露這兩家公司的名稱。如今,自動駕駛車輛主要依賴GPS、傳統攝像頭、雷達和LiDAR等傳感器技術。LiDAR利用從附近物體和行人反射的雷射來實現環境感知。攝像頭在霧或大雪天基本無法發揮作用;LiDAR傳感器發射的雷射在雨或雪天會發生嚴重的反射和散射,從而影響性能;GPS連接經常會速度慢或不穩定;而雷達在障礙物識別方面有欠缺,很難分辨障礙物到底是行人還是海鷗。

WaveSense技術源自美國軍方

WaveSense的探地雷達技術源自MIT Lincoln Laboratory(麻省理工學院林肯實驗室),最初為美軍2013年在阿富汗的軍事應用而開發

WaveSense大部分的研發成本已經由美國軍方覆蓋了。該公司源自麻省理工學院的林肯實驗室——一家由聯邦政府資助的研發中心,主要從事國防相關的研究工作。美國陸軍多年來一直在使用探地雷達探測地雷。WaveSense現任首席技術官Byron Stanley,大約在2009年研究裝甲卡車的自動駕駛系統時,開始研究探地雷達。他在麻省理工學院的研究團隊於2012年展示了一款軍用原型產品;一年後,它們被安裝於美軍軍用卡車的保險槓中,在阿富汗的偏遠地區中馳騁。拉吉斯坦沙漠的道路看起來非常像充滿積雪的地形,這個問題在2月幾乎每個下雪的美國城市都很普遍。

WaveSense表示,它已經為民用領域做好了準備,並已經將探地雷達硬體尺寸進行了一定程度的縮小。目前,這款產品的外觀長5英尺(約1.5米)、寬2英尺(約0.6米)、高3英寸(約7.6釐米),預計在未來幾個月會推出尺寸更小的版本。最終,在需求充足的情況下,其價格可能會降到100美元左右。這個冬季,WaveSense將在波士頓地區忙於測試其探地雷達傳感器。一個充滿積雪的冬天,甚至調皮的海鷗,將有助於產品開發。「最終,我們預期這款探地雷達將成為每輛自動駕駛汽車的標配,」WaveSense的Bolat說。

打開APP閱讀更多精彩內容

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容圖片侵權或者其他問題,請聯繫本站作侵刪。 侵權投訴

相關焦點

  • 軍事技術民用化,MIT 林肯實驗室探地雷達被創業公司用於自動駕駛
    美國國家實驗室所進行的研究通常是高度機密的,而且專門用於解決國家安全問題。但鑄劍為犁的事偶爾也會發生。比如,一家名為 WaveSense 的初創公司希望將 MIT 林肯實驗室開發一項技術用於自動駕駛,而這項技術最初是用於探測地雷和易爆物的。
  • 最全自動駕駛技術匯總 全面解析Waymo自動駕駛安全報告
    在該份報告中,公司羅列了與各個安全設計要素相關的流程,並闡述上述要素是如何支撐整動駕駛車輛的研發、測試和部署的。只有在確保安全性這一大前提下,完全自動駕駛車輛才會被民眾所接受,這也是Waymo長久以來持續投資安全技術領域並打造相關進程的原因,旨在使民眾相信,公司推出的自動駕駛車輛能夠滿足公眾對於安全交通出行及舒適出行設備的需求。
  • 麻省理工學院將探地雷達引入自動汽車技術 可以在雨雪中確保自動...
    世界各地的自動汽車研究投入了大量的時間和研究。麻省理工學院已經宣布,它正在研究一種系統,該系統可以使在雨雪中駕駛的自動汽車受益。該小組開發的新系統使用一種叫做探地雷達的現有技術,將電磁脈衝發送到地下。麻省理工學院的系統被稱為局部探地雷達,它會創建一張地圖,供汽車稍後返回同一塊土地時使用。該系統可以將波發射到地面,並可以量化地面中的特定元素以創建指紋。然後,這些數據可用於識別汽車的未來位置。該功能的目的是允許在冰雪覆蓋的道路上或在大雨時導航。有了這些信息,這輛車就不需要攝像頭或雷射就能自動運行了。
  • 遠紅外線傳感器對完全自動駕駛車輛有何影響?
    據外媒報導,遠紅外線傳感器在性能表現方面逐步展露頭角,本文將從雷射雷達傳感器的不足之處、遠紅線傳感器的性能優勢等方面展開,預計該產品將助推完全自動駕駛車輛的應用及推廣。若無法在各種氣候條件下確保傳感器功能的正常運轉並提升其精度,為車輛的安全運營保駕護航,自動駕駛車輛的大規模上市及推廣應用將無法實現。
  • 誰可能成為自動駕駛安全的救星?
    誰可能成為自動駕駛安全的救星? SupplyframeChina 發表於 2021-01-10 09:30:09 自動駕駛,應該說是「輔助駕駛」汽車,面對一些龐然大物視而不見的案例屢見不鮮。
  • 雷射雷達傳感器的不足之處,遠紅外線技術(FIR)是完全駕駛車輛的...
    據外媒報導,遠紅外線傳感器在性能表現方面逐步展露頭角,本文將從雷射雷達傳感器的不足之處、遠紅線傳感器的性能優勢等方面展開,預計該產品將助推完全自動駕駛車輛的應用及推廣。
  • Waymo無人車報告:通往自動駕駛之路
    根據這些實踐,我們對自動駕駛車輛的各個部件進行了強有力的測試,以確保所有子系統作為完整的自驅動系統集成時,能夠安全地運行。這個方法還可以幫助我們驗證車輛是否作為全自動駕駛汽車安全地行駛在道路上。同時我們還可以了解系統部件、子系統或其他方面的任何變化或故障,以及在整個自動駕駛系統中所引起的變化。
  • 《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則(試行)》
    )自動駕駛系統應具備安全警告提醒功能,在測試車輛遇到自動駕駛系統失效時,立即提醒測試駕駛員接管車輛。熟練掌握道路交通安全法規、駕駛理論、交通安全心理學等安全駕駛知識;並充分了解自動駕駛系統技術體系、自動駕駛測試車輛結構及自動駕駛測試系統等相關知識;  (三)測試主體應提供測試駕駛員自動駕駛訓練證明。
  • 自動駕駛離不開雷達,分兩種不同類型
    【ZOL汽車電子】雷達是自動駕駛的關鍵部件,雷達能及時反饋複雜的路況,由汽車的中央處理器再做出正確的決策,按照正確的路線行駛,還要規避各種車輛和行人,天氣好的時候普通雷達就能勝任,而惡劣天氣下,如雨霧天氣就要靠雷射雷達才能更高的反饋精度。所以,雷達分兩類。
  • 普林斯頓大學研發出新系統 用雷達幫助探測車輛盲區
    這項自動識別技術利用都卜勒雷達作為探測手段,向車輛駕駛員提供盲區內行人、自行車或者其他車輛的移動信息,並且該項技術可以輕鬆的整合進現在車輛中。普林斯頓大學研發人員在2020年6月16日發表的論文中,詳細地描述了該系統如何區分包括汽車,自行車和行人在內的物體,並計算出行駛方向和行駛速度。
  • 定位ADAS及自動駕駛車輛 威力登推出Velarray LiDAR傳感器
    蓋世汽車訊 據外媒報導,威力登雷達(Velodyne LiDAR)發布了新款固定雷射固態雷達傳感器——Velarray LiDAR(Light Detection and Ranging,光探測和測距),該產品是一款耐用的車用小型雷達傳感器,價格划算,性能卓越。
  • 雷射雷達疊加雷達,解決霧天自動駕駛
    雷射雷達疊加雷達,解決霧天自動駕駛 2020-11-20 10:52 來源:澎湃新聞·澎湃號·湃客
  • 哪種類型的傳感器才能實現真正自動駕駛?
    自動駕駛汽車傳感器市場預測數據來源:《自動駕駛汽車傳感器-2018版》 據麥姆斯諮詢報導,2022年預計自動駕駛汽車市場應用的雷射雷達市場營收將達到16億美元,雷達市場營收將達到4400萬美元,攝像頭市場營收將達到6億美元。
  • 極端天氣中守護自動駕駛安全:千尋位置FindAUTO亮相長春冰雪挑戰賽
    冰雪環境自動駕駛汽車測試在國外已有先例,在限定道路範圍內,運用衛星定位、攝像頭、雷達,依據提前採集的3D地圖,驗證是否可以實現安全可靠的自動駕駛。 城市冰雪賽當天,氣溫零下16度,在這樣的寒冷環境下,攝像頭、雷達等設備面臨著保持穩定輸出的挑戰,而當天的晴朗天氣下,高亮的雪地猶如鏡面也對光形成了強烈的反射。不僅如此,大賽方還人為製造了更多的幹擾,模擬中等降雪場景,這樣一來,對攝像頭、雷達等造成了極大幹擾,此時的自動駕駛車輛就放佛失去了「眼睛」和「耳朵」,方向感的獲取面臨巨大挑戰。
  • 自動駕駛的5個級別是什麼?需要使用哪幾種物聯網傳感器?
    在一個極端,人們相信自動駕駛汽車將通過增加道路安全,降低基礎設施成本以及增強兒童、老人和殘疾人的出行自理能力來確保美好的未來。在另一個極端,許多人害怕汽車黑客、致命車禍的風險,以及與駕駛相關工作崗位的流失。皮尤研究中心的一項調查發現,有54%的成年人擔心自動駕駛汽車的發展,只有40%的受訪者對汽車自動化的潛在發展感到樂觀。研究也表明,人們對自動駕駛汽車的看法和態度截然不同。
  • 自動駕駛汽車,我們的行駛軌跡和位置信息會被誰掌握?
    自動駕駛汽車的的飛速發展,汽車的導航技術將產生大量的數據信息。自動駕駛技術剛剛出來的時候,我們更多的是關心它安全嗎?會不會更加容易發生事故。很少有人關心自動駕駛系統所帶來大信息安全問題,有關隱私問題,會不會和之前的各種數據洩露一樣,我什麼的日常行駛軌跡被不法分子所利用?
  • 論文推薦 | 聯網與自動駕駛車輛下混合交通流建模,如何下手?(2020-09-23)
    、聯網車輛和自動駕駛車輛混合組成車隊行駛時的車流。;自動駕駛車輛;穩定性分析;流量(通行量)論文摘要(中文參考)聯網和自動駕駛車輛的引入將改變高速公路的駕駛環境。基於最近提出的兩狀態安全速度模型(TSM),提出了一種兩車道元胞自動機(CA)模型,其中 CAVs 和常規車輛都被考慮在混合交通流建模中。特別是,考慮到該新興技術的新特性,建立了 CAVs 的運行規則,包括通過自適應巡航控制的自動駕駛以及通過短距離通信的聯網車輛。運用仿真實驗研究了不同 CAVs 滲透率下對混合交通流特性的影響,尤其對道路通行能力的影響。
  • 【牛車實驗室】趣味解讀毫米波雷達/雷射雷達 自動駕駛的「電子眼」
    自動駕駛從概念化走向現實世界似乎非常迅速,對於自動駕駛的定義,簡單來說就是對大量交通數據進行運算,最終得到最優的行車路線和速度,車輛實現無人幹預的自動行駛。但是最關鍵的技術難點卻在於獲取數據,所以雷達變成了自動駕駛不可或缺的硬體。自動駕駛汽車通過雷達將複雜的交通數據全部捕獲。
  • 權威發布:中國人工智慧學會自動駕駛入門秘籍
    汽車智能駕駛技術的內涵汽車智能駕駛具有「智慧」和「能力」兩層含義,所謂「智慧」是指汽車能夠像人一樣智能地感知、綜合、判斷、推理、決斷和記憶;所謂「能力」是指智能汽車能夠確保「智慧」的有效執行,可以實施主動控制,並能夠進行人機互動與協同。自動駕駛是智慧和能力的有機結合,二者相輔相成,缺一不可。
  • 全網唯一完整譯文 | Waymo無人車報告:通往自動駕駛之路
    根據這些實踐,我們對自動駕駛車輛的各個部件進行了強有力的測試,以確保所有子系統作為完整的自驅動系統集成時,能夠安全地運行。這個方法還可以幫助我們驗證車輛是否作為全自動駕駛汽車安全地行駛在道路上。同時我們還可以了解系統部件、子系統或其他方面的任何變化或故障,以及在整個自動駕駛系統中所引起的變化。