GGSI研发新技术 采用探地雷达改善自动驾驶汽车导航

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盖世汽车讯 据外媒报道,全球范围内的自动驾驶汽车导航都得到了完善,因此在自动驾驶汽车真正普及事先,首先时需避免一系列问提图片。其中之一本来我恶劣的天气条件,可能性会影响到目前自动驾驶汽车使用的传感器技术,此类传感器技术都可否选择车辆位置以及车辆在或多或少移动物体中的位置。而Geophysical Survey Systems(GSSI)研发的一项名为TerraVision的技术采用探地雷达,都可否改善自动驾驶汽车的导航。

GSSI公司工程副总裁David Cist博士表示,与普通的AR传感器不同,探地雷达的优点在于不受天气条件影响。“沾上雨水、雾和泥浆,可能性车窗变脏,会扰乱信号,传感器就会失灵。雪会将道路覆盖,将车道油漆、道路标志和或多或少用于导航的标志遮盖。我我觉得,除了天气影响,可能性那么建筑物或树木遮挡,GPS的导航效果也很好。因此,夜间条件,有点儿是下雨的夜里会对导航造成挑战。此外,季节变化将地图改变也对导航造成很大的影响。”

创建地下数字指纹

GSSI的LGPR技术(Localizing ground-penetrating radar,定位探地雷达)通过将无线电波发送至地面,在地下创建有一个 数字指纹,用于定位配备了TerraVision的车辆。可能性电波不不都可否穿透地下三米,因此会反射岩石、树根、土壤和管道。反射回来的信号将用于构建地下具体情况的3D地图。将此类图像拼接在同时就创建了有一个 完整性的3D指纹,任何配备了LGPR技术的车辆都都可否采用该指纹来选择买车人的位置。此外,创建完整性的地上和地下地图,提高了自动驾驶汽车在任何条件下都能定位和导航的可能性性。

几乎所有的自动驾驶汽车导航都时需依赖摄像头和激光雷达创建的3D地图。因此,自动驾驶汽车配备的摄像头和激光雷达传感器可采用蕴藏道路标记、街道标志、建筑物和或多或少知道位置的地图用于定位。TerraVision也是一样,本来我生成的3D地图是有关地下的。采用此类地图,任何配备TerraVision的车辆都知道买车人的地理位置。当配备了TerraVision的车辆不不都可否在参考地图上找到对应的数据或指纹,就可知道买车人的位置。当车辆移动,下一份数据可能性重新在地图中找到对应的数据。每匹配一次,就都可否计算出车辆的前进方向和传输速率,从而追踪车辆。与或多或少地图一样,TerraVision参考地图时需以一种法律辦法 进行地理定位,要么通过一台精确的GPS,可能性整合至或多或少地面地图,从而形成有一个 强大的导航系统,以减少失效。

性能测试

麻省理工学院(MIT)多年的实验证明了LGPR技术的潜力。现在,GSSI通过更慢的硬件、更智能的软件以及尺寸更小的机械设计改进了其性能。GSSI重新设计了射频切换,将功耗减少了4倍,电波发射减少了50倍以上,显著缩小了尺寸,使其更不不都可否不受天气影响,性能也得到改善。在今年6月下旬,在马萨诸塞州Devens 的有一个 闭环现场试验中,TerraVision被成功集成至L2自动驾驶测试车中。L2自动驾驶汽车时需驾驶员坐在驾驶座,以随时控制汽车,不过L2系统都可否控制转向和加速。

考虑到美国FCC(联邦通信委员会)的限制具不选择性,全球多家公司(包括两家致力于自动驾驶导航的大型日本和德国公司)要求GSSI开发和测试LGPR,GSSI最初决定将重点插进海外。今年年底,GSSI在德国对LGPR技术的性能测试将都可否选择该技术否有有效。

准确性

凭借积累多年的专业知识和数据,GSSI都可否证明十几年来,GPR地图仍绝对可靠,因此GSSI拥有的地球物理学经验也都可否确保LGPR地图稳定且可靠。LGPR测试显示,在以高速公路传输速率行驶时,车道内定位精度约为4cm,与或多或少自动驾驶汽车导航传感器的精度相当。类事,GPS导航精度为50cm,城市、森林和隧道除外。而激光雷达、雷达、摄像头等或多或少传感器都可否扫描地面及随近环境的形态学 ,精度约为10cm,因此此种导航很容易就被雨、雪、灰尘、雾甚至落叶破坏。

为自动驾驶汽车导航打上去LGPR技术,不不都可否抵偿危及生命的传感器失效的具体情况。可能性国际LGPR现场测试都可否证实MIT和GSSI的结果,对于自动驾驶汽车行业来说,本来我有一个 巨大的胜利,可能性影响用户对自动驾驶汽车接受度的因素本来我自动驾驶汽车时需在所有条件下都不不都可否无故障地定位。所有传感器完整性完整性都是局限性,TerraVision本来我例外。不过,可能性自动驾驶汽车要达到L3,其配备的传感器就时需不不都可否在所有条件下弥补彼此的不足。(文中图片均来自spar3d.com)