ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 148
Numărul 147 Numărul 146 Numărul 145 Numărul 144 Numărul 143 Numărul 142 Numărul 141 Numărul 140 Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 84
Abonament PDF

Vehiculele autonome ale prezentului. Funcții existente pe piață

Marius Crișan
Digital Technology Developer @ Accenture



PROGRAMARE

Industria automotive se concentrează din ce în ce mai mult asupra dezvoltării mașinilor inteligente. În ceea ce privește realizarea acestor mașini complexe, se remarcă introducerea unor funcționalități noi precum comunicarea V2X (vehicle-to-everything), actualizarea OTA (over-the-air) a software-ului și autonomous driving, bazate pe tehnologii ca LiDAR, RADAR, camere high-resolution și algoritmi de AI (Artificial Inteligence).

Pentru a avea o imagine completă asupra vehiculelor autonome, este important să aruncăm o privire asupra funcției autopilot și a caracteristicilor pe care le înglobează aceste mașini.

Autopilotul, numit și pilotul automat, este un termen generic care se referă la conducerea fără implicare umană, fiind folosit în mai multe industrii precum: aeronautică, marină și automotive. Autopilotul constituie un sistem prezent în cadrul unui vehicul care asigură conducerea acestuia preluând unele dintre sarcinile pilotului și asigurând menținerea stabilității pe un traseu predefinit.

În ceea ce privește autoturismele, în 2019, majoritatea producătorilor de automobile se concentrează asupra autonomiei de nivel 2. Nivelul 2 permite vehiculului să preia controlul simultan asupra funcțiilor de direcție, accelerație și frânare, dar necesită totuși ca șoferul să rămână pe deplin atent și să poată interveni în orice moment. Producătorii de automobile își vor îndrepta treptat atenția către următorul nivel de autonomie. În cazul nivelului 3, conducerea se realizează în mod automat în anumite condiții, șoferul fiind notificat doar atunci când trebuie să preia controlul, fără a fi necesar să monitorizeze în permanență sistemul.

Putem distinge o serie de funcții de bază ale sistemelor autopilot:

Majoritatea sistemelor de autopilot sunt proiectate să funcționeze pe autostrăzi, deoarece există o arie de acțiune mai mare pentru efectuarea de manevre, iar accesul pietonilor, animalelor, bicicletelor sau a altor factori care pot perturba circulația este restricționat. Acestea permit vehiculului să urmeze un traseu de navigație și să se ocupe de schimbarea benzilor de circulație (în mod automat, fără a fi nevoie ca șoferul să activeze semnalul de direcție), după cum este necesar. Odată ce autovehiculul este în afara autostrăzii, conducătorul auto este solicitat să preia controlul.

Unele sisteme permit funcțiilor de pilot automat de nivel 2 să funcționeze pe orice șosea unde marcajele sunt clare. Cu toate acestea, șoferul trebuie să se supravegheze în permanență traficul, semnele de circulație și semafoarele.

Autoturismele, care dețin caracteristici autopilot, încorporează sisteme ADAS (Advance Driver Assistance System). Tehnologia ADAS poate detecta anumite obiecte, poate efectua clasificări de bază, poate avertiza șoferul asupra condițiilor de drum periculoase și, în unele cazuri, încetinește sau oprește vehiculul. Rolul principal al ADAS este acela de a asista șoferul în ceea ce privește aspectele legate de siguranță, atât pentru el însuși cât și pentru ceilalți participanți la trafic, incluzând o serie de funcții precum:

Toate aceste caracteristici sunt un "must have" pentru o mașină în ziua de azi. Și, pentru că am amintit de trendurile prezentului, iată câteva exemple de mașini cu sisteme de asistentă pentru șofer care înglobează caracteristici autopilot.

Google - Waymo [1]

Waymo reprezintă divizia de mașini autonome a Alphabet Inc. (Google), care și-a început activitatea în anul 2009. Waymo a lansat serviciul de self-driving taxi, WaymoOne în Phoenix, Arizona. Cu toate acestea, șoferul este prezent în continuare în toate mașinile.

Cum funcționează Waymo?

Putem descrie funcționarea unei mașini autonome în câțiva pași simpli, după cum urmează:

Pasul 1. Recepționează informațiile furnizate de un set de senzori precum:

Pasul 2. Combină toate datele pentru a înțelege lumea din jurul mașinii.

Pasul 3. Identifică, prezice și planifică următoarea acțiune a mașinii.

Urmărește video-ul și preia controlul camerei pentru a vedea prin "ochii" mașinii celor de la Waymo într-o experiența 360°.

Transportul de marfă este o parte vitală a economiei, iar Waymo încearcă să folosească potențialul tehnologiei self-driving și în acest sector cu scopul de a-l face mai sigur. Principiile de dezvoltare de AV sunt aceleași fie că vorbim de autoturisme sau camioane, dar trebuie avut în vedere faptul că manevrele de frânare, întoarcere sunt diferite atunci când e ne raportam la o mașină de dimensiuni mari încărcată cu marfă. Waymo efectuează teste cu camioane care dețin funcția de self-driving în zone precum California, Arizona si Georgia, transportând mărfuri destinate data center-urilor Google. [1]

Apollo - Baidu [2]

Apollo este o platformă software open source utilizată pentru dezvoltarea sistemelor de conducere autonomă. Cea mai recentă versiune a platformei este Apollo 3.5.

Printre clienții care utilizează Apollo se numără Udelv, un start-up care colaborează cu Walmart pentru a testa livrările prin intermediul vehiculelor autonome. Se plănuiește ca în anul 2019 un număr de 100 de autovehicule bazate pe Apollo 3.5 să fie utilizate în zona San Francisco Bay și în alte regiuni din Statele Unite.

În China, Baidu intenționează să lanseze 100 robo-taxiuri care vor acoperi 130 de mile de drumuri în orașul Changsha, capitala provinciei Hunan. Robo-taxiurile vor folosi tehnologia Baidu V2X pentru a le permite să comunice cu infrastructura rutieră, cum ar fi semafoarele.

Numărul mare de camere, senzori si echipamente poate fi observat în imaginea următoare, care ilustrează o mașină care implementează sisteme de conducere autonoma folosind tehnologia Baidu.

Apollo 3.5 este capabil să navigheze prin scenarii complexe de conducere, cum ar fi zonele rezidențiale, dar și centrul orașului.

Mașina are acum o vizibilitate de 360°. De asemenea, algoritmii de percepție au fost îmbunătățiți pentru a face față condițiilor în schimbare ale drumurilor urbane. Mașina devine, astfel, mai sigură. Folosind planificarea scenariului poate naviga prin scenarii complexe, inclusiv intersecții nesemnalizate, străzi înguste (care se găsesc adesea în zonele rezidențiale) și pe drumurile cu semne de oprire.

Tesla AutoPilot [3]

Tesla utilizează cele opt camere cu care este dotat autovehiculul pentru o vizualizare totală de 360°, la care se adaugă un senzor radar frontal și senzori cu ultrasunete de rază lungă de acțiune. Dacă până nu demult în cadrul unei mașini se utiliza platforma hardware NVIDIA Drive, în prezent, modelele S, X și 3 folosesc FSD (Full Self-Driving) computer, un chip high-performance construit de cei de la Tesla pentru a atinge un nou nivel de autonomie și siguranță.

Figura 3: Mașină Tesla - Detectarea obiectelor [3]

Avantajul celor de la Tesla în fața altor producători de pe piață îl constituie flota de mașini pe care o deține compania și care operează zi de zi pe drumurile publice. Fiecare vehicul furnizează date de la senzorii cu care este echipat în vederea antrenării rețelei neuronale utilizată la detecția de obiecte. Un fapt esențial în ceea ce privește creșterea acurateței rețelelor neuronale este existența unui set de date numeros, variat și real care să poată fi folosit la faza de antrenare.

Transmiterea datelor de către mașini se declanșează în momentul în care este detectată intervenția șoferului în funcționarea modului Full Self-Driving sau în anumite condiții stabilite de către echipa tehnică. Toate aceste elemente contribuie enorm la creșterea autonomiei mașinii, preconizând-se că, la un moment dat, nu va mai fi nevoie de volan sau de pedale și vor fi eliminate din construcția mașinii.

Toate vehiculele actuale Tesla (modelul S, modelul X și modelul 3) suportă funcții precum Autopilot și Full Self-Driving.

Cei de la Tesla susțin că autopilotul proiectat de ei poate fi folosit pe majoritatea drumurilor, spre deosebire de alte sisteme existente. Cu toate acestea, șoferii trebuie să fie atenți în permanență astfel încât să poată prelua controlul imediat ce sesizează o funcționare inadecvată. În cadrul unei astfel de mașini există și sisteme care monitorizează atenția șoferului și îl avertizează dacă timpul în care mâinile nu sunt pe volan depășește 15 secunde.

Urmărește ghidul video al navigării cu ajutorul sistemului Tesla AutoPilot.

Elon Musk a anunțat că Tesla va lansa propria aplicație de ride-sharing în anul 2020, care va avea un model de business similar cu cel de la Uber sau Airbnb. Proprietarilor de mașini li se va permite să-și adauge mașinile Tesla în flota de robotaxi-uri. Tesla va primi între 25-30% din veniturile obținute. În zonele în care nu vor fi destui proprietari care să își adauge mașinile rețeaua de car-sharing, Tesla va furniza o flotă specială de robotaxi-uri.

Let's sum up!

Transformarea autovehiculelor prin creșterea autonomiei, a conectivității și a evoluției tehnologiei, va produce o schimbare puternică în percepția curentă a oamenilor asupra rolului pe care îl joacă autovehiculul în viața lor, influențând industria, economia, respectiv societatea prin redefinirea noțiunii de mobilitate și transport.

Bibliografie

[1] https://waymo.com/

[2] https://github.com/ApolloAuto/apollo

[3] https://www.tesla.com

LANSAREA NUMĂRULUI 148

Agile Craftsmanship

joi, 24 Octombrie, ora 18:30

Colors in Projects (București)

Facebook Meetup StreamEvent YouTube

Agile Leadership &
Ways of Working

miercuri, 30 Octombrie, ora 18:00

ING Hubs Romania (Cluj)

Facebook Meetup StreamEvent YouTube

Conferință TSM

NUMĂRUL 147 - Automotive

Sponsori

  • Accenture
  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • P3 group
  • Ing Hubs
  • Cognizant Softvision
  • Colors in projects

Marius Crișan a mai scris