자율주행 시스템 작동 방식
독일 정부는 최근 기술 개발을 촉진하고 고속도로에 특화된 인프라를 구축할 계획이라고 발표했습니다. 독일 교통부 장관 알렉산더 도브린트(Alexander Dobrindt)는 베를린에서 뮌헨까지 이어지는 A9 고속도로 구간에서 자율주행차가 전체 경로를 따라 편안하게 이동할 수 있도록 건설될 것이라고 발표했습니다.
약어 용어집
ABS 차단 방지 시스템. 자동차의 바퀴 잠김을 방지하기 위해 사용되는 시스템입니다.
ACC 적응형 크루즈 컨트롤. 이동하는 차량 사이에 적절한 안전거리를 유지하는 장치입니다.
AD 자율주행. 자율주행 시스템은 메르세데스가 사용하는 용어이다.
ADAS 첨단 운전자 지원 시스템. 확장된 드라이버 지원 시스템(예: Nvidia 솔루션)
ASSK 고급 지능형 크루즈 컨트롤. 레이더 기반 적응형 크루즈 컨트롤
XNUMX월 자동 차량 제어 시스템. 자동 감시 및 운전 시스템(예: 주차장)
DIV 무인 지능형 차량. 운전자 없는 스마트 자동차
ECS 전자 부품 및 시스템. 전자 장비의 총칭
만약 IoT 사물의 인터넷. 사물 인터넷
그의 지능형 교통 시스템. 지능형 교통 시스템
라이다 빛 감지 및 범위 지정. 레이더와 유사하게 작동하는 장치로 레이저와 망원경을 결합합니다.
LKAS 차선 유지 보조 시스템. 차선 유지 보조
V2I 차량 인프라. 차량과 인프라 간의 통신
V2V 차량 대 차량. 차량 간 통신
이 계획에는 무엇보다도 차량 간 통신을 지원하는 인프라 구축이 포함됩니다. 이러한 목적을 위해 700MHz의 주파수가 할당됩니다.
이 정보는 독일이 개발에 대해 진지하다는 것을 보여줄 뿐만 아니라 운전자 없는 동력화. 그건 그렇고, 이것은 사람들이 무인 차량이 차량 자체일 뿐만 아니라 센서와 레이더로 채워진 초현대적 자동차일 뿐만 아니라 전체 행정, 인프라 및 통신 시스템이라는 것을 이해하게 만듭니다. 차 한 대를 운전하는 것은 의미가 없습니다.
많은 데이터
가스 시스템을 작동하려면 감지, 데이터 처리 및 신속한 응답을 위한 센서 및 프로세서 시스템(1)이 필요합니다. 이 모든 작업은 밀리초 간격으로 동시에 발생해야 합니다. 장비의 또 다른 요구 사항은 신뢰성과 높은 감도입니다.
예를 들어, 카메라는 미세한 세부 사항을 인식하려면 고해상도가 필요합니다. 또한 이 모든 것은 내구성이 있어야 하며 다양한 조건, 온도, 충격 및 가능한 충격에 대한 저항력이 있어야 합니다.
도입으로 인한 불가피한 결과 운전자가 없는 자동차 빅데이터 기술을 활용하는 것, 즉 엄청난 양의 데이터를 단시간에 획득, 필터링, 평가, 공유하는 것입니다. 또한 시스템은 안전해야 하며, 대형 사고로 이어질 수 있는 외부 공격과 간섭을 막아야 합니다.
운전자가 없는 자동차 그들은 특별히 준비된 도로에서만 운전할 것입니다. 도로 위의 흐릿하고 눈에 보이지 않는 선은 문제가 되지 않습니다. V2V 및 V2I라고도 알려진 자동차 대 자동차, 자동차 대 인프라 등 지능형 통신 기술은 움직이는 차량과 환경 간의 정보 교환을 가능하게 합니다.
과학자와 디자이너는 자율주행차 개발에 있어 상당한 잠재력을 보고 있습니다. V2V는 5,9m 범위의 75MHz 대역에서 Wi-Fi에서도 사용되는 1000GHz 주파수를 사용합니다. V2I 통신은 훨씬 더 복잡하며 도로 인프라 요소와의 직접 통신만 포함하는 것이 아닙니다.
이는 차량을 교통에 포괄적으로 통합하고 적용하며 전체 교통 관리 시스템과의 상호 작용을 의미합니다. 일반적으로 무인 차량에는 외부 세계를 "인식"하고 "느끼는" 데 도움이 되는 카메라, 레이더 및 특수 센서가 장착되어 있습니다(2).
상세한 지도가 메모리에 로드되어 기존 자동차 내비게이션보다 더 정확합니다. 무인 차량의 GPS 내비게이션 시스템은 매우 정확해야 합니다. XNUMX센티미터 정도의 정확도가 중요합니다. 따라서 기계가 벨트에 달라붙습니다.
1. 자율주행차 만들기
센서와 초정밀 지도의 세계
자동차 자체가 도로에 달라붙는 것은 센서 시스템이 담당합니다. 교차로의 양쪽에서 접근하는 다른 차량을 감지하기 위해 일반적으로 앞 범퍼 측면에 두 개의 추가 레이더가 있습니다. 신체 모서리에는 XNUMX개 이상의 다른 센서가 설치되어 있을 수 있는 장애물을 모니터링합니다.
2. 자율주행차가 보고 느끼는 것
90도 화각을 갖춘 전면 카메라는 색상을 인식해 교통 신호나 도로 표지판을 판독한다. 자동차의 거리 센서는 도로에서 다른 차량과 적절한 거리를 유지하는 데 도움이 됩니다.
또한 레이더 덕분에 자동차는 다른 차량과의 거리를 유지할 수 있습니다. 반경 30m 내에서 다른 차량이 감지되지 않으면 속도를 높일 수 있습니다.
다른 센서는 소위를 제거하는 데 도움이 될 것입니다. 경로를 따라 사각지대가 생기고 각 방향에서 축구장 40개의 길이와 비슷한 거리에 있는 물체를 감지합니다. 안전 기술은 혼잡한 거리와 교차로에서 특히 유용합니다. 충돌로부터 차량을 더욱 보호하기 위해 최고 속도는 XNUMXkm/h로 제한됩니다.
W 운전자 없는 자동차 Google의 핵심이자 디자인의 가장 중요한 요소는 차량 지붕에 장착된 64빔 Velodyne 레이저입니다. 장치는 매우 빠르게 회전하므로 차량은 주변의 360도 이미지를 "인식"합니다.
매초 1,3만 개의 포인트가 거리 및 이동 방향과 함께 기록됩니다. 이는 시스템이 고해상도 지도와 비교하는 세계의 3D 모델을 생성합니다. 결과적으로 자동차가 장애물을 피하고 도로 규칙을 따르는 경로가 생성됩니다.
또한 시스템은 차량 앞뒤에 위치한 XNUMX개의 레이더로부터 정보를 수신하여 도로에 예기치 않게 나타날 수 있는 다른 차량 및 물체의 위치를 파악합니다. 백미러 옆에 위치한 카메라는 조명과 도로 표지판을 포착하여 차량의 위치를 지속적으로 모니터링합니다.
이 작업은 GPS 신호가 도달하지 않는 곳(터널, 고층 건물 사이, 주차장 등)에서 위치 추적을 담당하는 관성 시스템으로 보완됩니다. 자동차를 운전하는 데 사용됩니다. 데이터베이스를 만들 때 수집한 이미지는 Google 스트리트 뷰 형식으로 배치되어 있으며, 전 세계 48개국 도시 거리의 상세 사진입니다.
물론, 이는 안전한 운전과 Google 자동차가 사용하는 경로(주로 특정 조건에서 운전이 허용되는 캘리포니아와 네바다 주)에는 충분하지 않습니다. 운전자가없는 자동차)은 특별여행 시 사전에 정확하게 기록됩니다. Google Cars는 XNUMX개 계층의 시각적 데이터를 사용하여 작동합니다.
그 중 두 가지는 차량이 이동하는 지형의 초정밀 모델입니다. 세 번째에는 자세한 로드맵이 포함되어 있습니다. 네 번째는 풍경의 고정 요소와 움직이는 요소의 비교 데이터이다(3). 또한 예를 들어 작은 입구에서 교차로를 건너고 싶다는 신호를 보내는 것과 같이 교통 심리학을 따르는 알고리즘이 있습니다.
아마도 무언가를 이해해야 하는 사람이 없는 미래의 완전 자동화된 도로 시스템에서는 중복되는 것으로 판명될 것이며 차량은 미리 채택된 규칙과 엄격하게 설명된 알고리즘에 따라 움직일 것입니다.
3. 구글의 자동차가 주변을 보는 방법
자동화 수준
차량 자동화 수준은 세 가지 기본 기준에 따라 평가됩니다. 첫 번째는 전진할 때와 기동할 때 모두 차량을 제어할 수 있는 시스템의 능력과 관련이 있습니다. 두 번째 기준은 차량에 탑승한 사람과 차량 운전 이외의 일을 할 수 있는 능력에 관한 것입니다.
세 번째 기준은 자동차 자체의 동작과 도로에서 일어나는 일을 "이해"하는 능력과 관련이 있습니다. 국제자동차엔지니어협회(SAE International)는 도로 운송 자동화를 XNUMX단계로 분류합니다.
관점에서 오토메이션 0에서 2까지 운전을 담당하는 주요 요인은 인간 운전자입니다(4). 이러한 수준의 가장 진보된 솔루션에는 Bosch가 개발하고 고급 차량에 점점 더 많이 사용되고 있는 적응형 크루즈 컨트롤(ACC)이 포함됩니다.
운전자가 앞차와의 거리를 지속적으로 모니터링해야 하는 기존 크루즈 컨트롤과 달리 운전자가 수행하는 작업은 최소화됩니다. 다수의 센서, 레이더 및 이들의 상호 연결 및 기타 차량 시스템(주행, 제동 포함)과의 인터페이스를 통해 적응형 크루즈 컨트롤이 장착된 차량은 설정된 속도를 유지할 뿐만 아니라 앞 차량과의 안전 거리도 유지할 수 있습니다.
4. SAE 및 NHTSA에 따른 자동차 자동화 수준
시스템은 필요에 따라 차량을 제동하고 혼자 천천히앞 차량의 후방과의 충돌을 피하기 위해. 도로 상황이 안정되면 차량은 다시 설정 속도까지 가속됩니다.
이 장치는 고속도로에서 매우 유용하며 기존의 크루즈 컨트롤보다 훨씬 더 높은 수준의 안전을 제공하므로 잘못 사용하면 매우 위험할 수 있습니다. 이 수준에서 사용되는 또 다른 고급 솔루션은 LDW(Lane Departure Warning, Lane Assist)입니다. 이는 의도치 않게 차선을 이탈할 경우 경고하여 운전 안전성을 향상하도록 설계된 능동형 시스템입니다.
이는 이미지 분석을 기반으로 합니다. 컴퓨터에 연결된 카메라가 차선 제한 표지판을 모니터링하고 다양한 센서와 협력하여 표시등을 켜지 않고도 차선 변경에 대해 운전자에게 경고합니다(예: 좌석 진동).
3에서 5까지의 높은 자동화 수준에서는 더 많은 솔루션이 점차 도입됩니다. 레벨 3은 "조건부 자동화"로 알려져 있습니다. 그러면 차량은 지식을 획득합니다. 즉, 환경에 대한 데이터를 수집합니다.
이 변형에서 인간 운전자의 예상 반응 시간은 몇 초로 증가한 반면, 낮은 수준에서는 XNUMX초에 불과했습니다. 온보드 시스템은 차량 자체를 제어합니다. 필요한 경우에만 필요한 개입을 그 사람에게 알립니다.
그러나 후자는 책을 읽거나 영화를 보는 등 전혀 다른 일을 하고 필요할 때만 운전할 준비가 되어 있을 수도 있습니다. 레벨 4와 5에서는 자동차가 전체 도로에서 독립적으로 반응할 수 있는 능력을 획득하므로 인간의 예상 반응 시간이 몇 분으로 늘어납니다.
그러면 사람은 운전에 대한 관심을 완전히 멈추고 예를 들어 잠에 빠질 수 있습니다. 제시된 SAE 분류는 일종의 차량 자동화 청사진이기도 합니다. 유일한 것은 아닙니다. 미국 고속도로 교통안전국(NHTSA)은 완전 인간(0)부터 완전 자동화(4)까지 XNUMX개 레벨로 구분합니다.
