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智能感知的未来:传感器融合与数字样机技术

时间:2024-12-27 17:33:26浏览次数:7  
标签:SkyEye 驾驶 汽车 传感器 感知 样机

2024年是汽车产业蓬勃发展的一年。汽车保有量的迅速攀升固然可喜可贺,然而伴随而来的交通事故频发、道路拥堵、停车困难、环境污染、能源消耗等现实问题日益凸显,严重阻碍了汽车工业的持续健康发展。

据世界卫生组织最新统计,全世界范围内每年由道路交通事故引发的人员死亡人数约有130万人,造成的社会财产损失占大部分国家国内生产总值的3%。道路交通事故给个人、家庭和整个国家带来巨大损失。

影响汽车行驶安全性的因素非常多,既有驾驶员的注意力分散、酒后驾车、驾驶技术等人为因素,也有汽车设计缺陷、行驶中突发故障等车辆因素,还有道路设施设计、交通流过载、监管不足、天气条件等诸多环境因素。根据美国国家公路交通安全管理局的统计,由于人为因素而导致的道路交通事故在事故总数中的占比高达94%。

毫无疑问,驾驶员在交通系统中起主导作用,是导致交通事故发生的关键因素之一。以汽车智能化的方法来弥补驾驶员这一环节的不足,是解决汽车行驶安全性的重要途径。智能汽车、车路协同、车联网、出行智能化等新技术引起汽车行业的变革,推动现代交通运输产业的发展。

近年来,我国加大了对智能汽车研发项目支持的力度。2015年国务院出台了《中国制造2025》第一个十年制造强国战略行动纲领,将智能网联汽车划分为:

  • 手动驾驶(Manual Direct,MD)
  • 驾驶辅助(Driver Assistance,DA)
  • 半自动化(Partial Automation,PA)
  • 高度自动化(Highly Automatic,HA)
  • 完全自动化(Full Automation,FA)

这五个等级的划分旨在依托人工智能、互联网、大数据和云计算技术使车辆实现自动化、网联化和智能化。在这一纲领发布后,国内诞生了一大批自主研发的自主驾驶汽车。

自动驾驶汽车技术是一项复杂的系统工程,主要由环境感知、规划决策和控制执行三个技术模块构成。

▲典型自动驾驶系统架构

环境感知是自动驾驶汽车安全行驶最重要的一个环节,指通过自动驾驶汽车搭载的视觉相机、激光雷达、毫米波雷达等传感器,感知周围的道路环境并快速准确地获取自身位置和周围目标的类别、位置、尺寸和速度等信息,是自动驾驶汽车智能化体现的主要方面,也是汽车决策、安全、自主、可靠行驶的基础和前提。

因环境感知出现问题而导致的交通事故历历在目:

  • 自特斯拉发售起,因Autopilot系统障碍物检测失准而导致的交通事故已达数千起:2019年12月,美国一位驾驶员Riad在特斯拉Autopilot处于开启状态下发生事故致他人死亡,被法院以“驾车杀人”的重罪起诉。

 

  • 2018年3月18日,美国亚利桑那州一名女子被优步(Uber)自动驾驶汽车撞伤,在送往医院后不治身亡。 

 

上述事故均是由于智能驾驶汽车环境感知失效导致。复杂交通环境依然是智能汽车面临的最大挑战,自动驾驶汽车迈向更高级别的决定性因素就是实现对复杂环境的全面认知。

 

自动驾驶汽车的传感器,是影响智能驾驶汽车环境感知的重要因素。由于单一传感器自身的固有局限,多传感器融合成为实现复杂环境可靠感知的重要途径,也是该领域的前沿技术方向。越来越多的汽车开始搭载多种环境感知传感器。

▲自动驾驶多源异构传感器分布

不同传感器各有优势和局限性,无法在使用单传感器的情况下实现自动驾驶汽车功能性和安全性的全面覆盖,多传感器融合具有必要性。

▲环境感知传感器性能对比

根据上表可见,各类传感器的设计原理和物理特性不同,对环境的描述方法和表现形式均不同,既存在工况适应性的较大差异,又存在耦合对应关系,如何实现各类传感器的充分感知与有效融合是该研究方向的难点所在。数字样机(Digital Prototyping)技术可为这一难题提供重要支持。

数字样机指计算机虚拟空间中存在的与物理实体完全等价的信息模型,可以此为基础,借助历史数据、实时数据实现对物理实体的分析预测和改善优化。通过构建高精度的虚拟模型,用户可以在开发早期阶段模拟和测试不同传感器的行为及其相互之间的交互作用。

基于仿真的数字样机技术不仅有助于理解各传感器在不同环境条件下的性能,还能评估其融合效果,从而优化整体系统的感知能力和响应速度,在产品实物样机制造前实现功能验证和性能优化,显著降低研发成本和周期。

▲汽车系统数字样机模型

 

天目全数字实时仿真软件SkyEye,是一款基于可视化建模的硬件行为级仿真平台,支持用户通过拖拽的方式对硬件进行行为级别的仿真和建模,可基于协同仿真平台与其他仿真软件联合仿真,支持构建数字样机。

基于SkyEye搭建的嵌入式系统虚拟化运行环境,工程师可不受物理硬件限制,随时访问目标系统,快速搭建虚拟硬件模型并提前进行开发、测试和验证工作,实现高效率、高质量的软件交付。SkyEye支持主流的嵌入式硬件平台,可运行国内外主流的操作系统,对国产生态的支持尤为出色。通过利用基于LLVM的动态二进制翻译技术,SkyEye可使虚拟处理器在典型的桌面计算机上运行速度达到2000MIPS以上。

▲SkyEye界面图

 

目前,SkyEye已支持与MATLAB/Simulink集成进行多领域协同仿真,可有效解决汽车多传感器融合课题中多学科、多领域的系统协作问题。

▲SkyEye与MATLAB连接图

 

标签:SkyEye,驾驶,汽车,传感器,感知,样机
From: https://www.cnblogs.com/digiproto/p/18636329

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