东西湖网站建设,网站ftp根目录,手机怎么开网站,个人单页网站建设来源#xff1a;AI芯天下目前#xff0c;自动驾驶的安全事故原因绝大多数出现在传感器这个重要环节#xff0c;将各类传感器融合在一起#xff0c;能否就能起到1#xff0b;1#xff1e;2的效果呢#xff1f;传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础#xff0c;在实现自动… 来源AI芯天下目前自动驾驶的安全事故原因绝大多数出现在传感器这个重要环节将各类传感器融合在一起能否就能起到112的效果呢传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息扮演眼睛、耳朵的角色。目前自动驾驶的安全事故原因绝大多数出现在传感器这个重要环节将各类传感器融合在一起能否就能起到112的效果呢 多传感器融合是必然趋势通过增加传感器的数量并让多个传感器融合来提高自动驾驶能力。多个同类或不同类传感器分别获得不同局部和类别的信息这些信息之间可能相互补充也可能存在冗余和矛盾而控制中心最终只能下达唯一正确的指令这就要求控制中心必须对多个传感器所得到的信息进行融合综合判断。 在使用多个传感器的情况下要想保证安全性就必须对传感器进行信息融合。多传感器融合可显著提高系统的冗余度和容错性从而保证决策的快速性和正确性是自动驾驶的必然趋势。 当然要实现传感器融合也是有前提条件的。硬件层面数量要足够也就是不同种类的传感器都要配备才能够保证信息获取充分且有冗余软件层面算法要足够优化数据处理速度要够快且容错性要好才能保证最终决策的快速性和正确性。传感器融合的技术概述每种传感器都有自己无法克服的缺陷因此数量的增加无法解决实际的问题。真正的解决之道是综合不同传感器采集到的信息。而目前的雷达技术在分辨率上也有些不合格可以说每种传感器都有自己的软肋。 想做到完美的传感器融合就要接受不同传感器的输入并利用综合信息更准确的感知周边环境其得出的结果比不同传感器各自为战要好得多。将不同传感器进行融合还能换来一定程度的冗余即使某个传感器出了问题也不会影响车辆的安全。 目前车辆上搭载的大多数ADAS系统都是独立运作的这就意味着它们不会与其他车辆上的系统交换信息。此外车上的后置摄像头、360度全景系统、雷达和前置摄像头都有自己的独立任务它们之间几乎没有交流。 给车辆安装这些独立系统后司机就能获知更多信息车辆也能实现少数自动驾驶功能。不过我们也可以对这些传感器进行融合实现更为强悍的功能。 ①后置摄像头超声波距离传感器这项配置在现售车辆上早已不再新鲜倒车时它能用警报声提醒我们车辆离周边物体还有多远。 在这套新系统中后置摄像头能让司机看清车辆后方情况而机器视觉算法则负责探测车辆后方物体或马路牙子。超声波距离传感器则是辅助设备它能在在没有任何照明的夜晚帮司机顺利倒车入库。 ②前置摄像头多模前置雷达能产生意想不到的效果。前置雷达能探测到150米范围内物体的移动速度和距离而且它几乎不受天气情况影响。摄像头则负责发现并辨别前方物体比如读取街道上的交通标识和红绿灯。 虽然一些ADAS功能只靠单个传感器或独立系统就能实现但一旦遇到不可预知的情况车辆就会变得手忙脚乱。反观能支持更复杂自动驾驶功能的传感器融合就可大幅降低车辆的误报和漏报率。 传感器融合的体系结构 对自动驾驶汽车而言没有必须将哪几类传感器数据融合在一起的说法。传感器数据间的融合可以有多种组合。处于中间过程的传感器融合将会产生各种假设和转变。 因为多传感器的使用会使需要处理的信息量大增这其中甚至有相互矛盾的信息如何保证系统快速地处理数据过滤无用、错误信息从而保证系统最终做出及时正确的决策十分关键。 多传感器融合在硬件层面并不难实现重点和难点都在算法上。多传感器融合软硬件难以分离但算法是重点和难点拥有很高的技术壁垒因此算法将占据价值链的主要部分。 算法是多传感器融合的核心。传感器融合就是将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析以便更加准确可靠地描述外界环境从而提高系统决策的正确性。 随着传感器技术、成像技术、雷达、LiDAR、电子设备和人工智能技术的进步数十种先进驾驶辅助系统(ADAS)功能已得以实现包括防撞、盲点监测、车道偏离报警和停车辅助。 ①分布式先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。分布式对通信带宽的需求低、计算速度快、可靠性和延续性好但跟踪的精度却远没有集中式高。 ②集中式集中式将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理可以实现实时融合。其数据处理的精度高算法灵活缺点是对处理器的要求高可靠性较低数据量大故难于实现。 ③混合式混合式多传感器信息融合框架中部分传感器采用集中式融合方式剩余的传感器采用分布式融合方式。混合式融合框架具有较强的适应能力兼顾了集中式融合和分布式的优点稳定性强。 传感器融合的要素和流程 关于传感器和传感器融合需要考虑的因素成本、体积、重量、可拓展性、可靠性、制冷、安装、空间、故障自检、报告、容错性、灵活性、冗余性、反戏弄。 通过传感器融合同步运行以允许全自动驾驶车辆或无人驾驶车辆对周围环境检测并警告驾驶员潜在的道路危险甚至可以采取独立于驾驶员的规避动作来避免碰撞。 ①驾驶中雷达图像被捕获负责雷达单元的电子控制单元(ECU)花很短的时间对捕捉到的图像进行预处理。然后借助控制区域网络(CAN)把图像发送到传感器融合中心。在区域网络传输图像以及接受信息都要花时间。 ②同时传感器融合中心也会接受来自摄像头、超声波传感器和激光雷达传感器的数据。传感器融合处理了所有这些数据又需要短暂时间。 ③最终结果被传到人工智能上需要对其进行处理并更新环境模型。这需要时间。 ④通过控制区域网络(CAN)人工智能向汽车控制系统发出指令这需要时间来完成。 ⑤控制系统接收命令明确它要做什么继而采取实际行动。 算法和成本因素是关键所在 目前企业都在积极寻找传感器融合的方法推出的解决方案也不尽相同但尚未出现一种经过验证、最可靠的方案。因为传感器融合是一个不断推进的过程难点有不少。 ①不同类型传感器的优缺点不同获取的信息量巨大要保证最终融合结果及时、准确就需要在传感器的选型配置和算法精度上有巧妙的布局而能把这些环节都做好的企业目前还不多。 ②为了提升传感器融合的效果最理想的状态就是将各类最顶级传感器融合在一起。但光一个激光雷达的价格就已与一辆传统汽车持平可见某些关键传感器的价格还远没到消费类电子产品的水平。 ③在传感器融合过程中一些厂商不愿公开自己获取的原始数据怕因此沦为纯粹的数据采集供应商导致利润空间有限。由此造成的数据壁垒也是实现传感器融合的一大障碍。结 传感器融合得越好自动驾驶汽车也会越安全。因此传感器融合是自动驾驶汽车发展中的一个重要方面相信在不久的将来将有更多机会来提出新思路和创新方式来改进传感器融合。张亚勤、刘慈欣、周鸿祎、王飞跃、约翰.翰兹联合推荐这是一部力图破解21世纪前沿科技大爆发背后的规律与秘密深度解读数十亿群体智能与数百亿机器智能如何经过50年形成互联网大脑模型详细阐述互联网大脑为代表的超级智能如何深刻影响人类社会、产业与科技未来的最新著作。《崛起的超级智能;互联网大脑如何影响科技未来》2019年7月中信出版社出版。刘锋著。了解详情请点击【新书】崛起的超级智能互联网大脑如何影响科技未来未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
