ستساعدك المقالة التالية: هل نظام LiDAR ذو الحالة الصلبة هو مفتاح القيادة الذاتية؟
كانت التكنولوجيا الخاصة بالمركبات ذاتية القيادة موجودة منذ فترة ، وقد استثمر كبار مصنعي السيارات وشركات التكنولوجيا في جميع أنحاء العالم مليارات الدولارات لجعلها حقيقة واقعة. لكن وفقًا لمحللي الصناعة ، سوف تمر سنوات قبل أن تتطور صناعة السيارات إلى النقطة التي يمكن فيها التعامل مع معظم ظروف القيادة بواسطة المركبات بشكل مستقل تمامًا دون تدخل بشري.
من الأفضل ترك مواقف الحياة الواقعية ، بما في ذلك اتخاذ قرارات في أجزاء من الثانية ، والتعامل مع الطقس المتغير بسرعة ، والقدرة على رؤية سائق سيارة آخر عند معبر المشاة ، للسائق اليقظ. قد تكون التكنولوجيا مفيدة للغاية ؛ في بعض الحالات ، عند استخدامها بشكل مناسب ، يمكن لبعض أنظمة مساعدة السيارات الحديثة أن تنقذ الأرواح. لكن القيادة صعبة. هناك العديد من أنواع الطرق والممرات والأحوال الجوية ، لذا فإن اتخاذ نفس مسار العمل هو الأفضل في بعض الأحيان.
وفقًا للتقرير الشامل الأول من نوعه الصادر عن NHTSA (الإدارة الوطنية لسلامة المرور على الطرق السريعة) ، أفاد الذين جمعوا تقارير الأعطال من الشركات المصنعة للمركبات في الفترة بين يوليو 2021 ومايو 2022 أن هذه البيانات الأساسية ستكون مطلوبة لسياسات البحث والصياغة لزيادة السلامة. من هذه التقنيات. علاوة على ذلك ، وفقًا لمنتقدي هؤلاء المبرمجين ، تعمل الشركات على تطوير تكنولوجيا القيادة الذاتية على حساب السلامة العامة. على سبيل المثال ، تم الضغط على Tesla للتوقف عن استخدام وضع القيادة الذاتية “الحازم” الذي سمح لسياراتها بالمرور عبر إشارات التوقف دون التوقف التام.
في النهاية ، تتلخص سلامة وقدرة AV على العمل بسلاسة في مجموعة الإدراك المركبة في السيارة. تستخدم أنظمة الإدراك طرق استشعار مختلفة لبناء نموذج للبيئة حول السيارة.
لتحسين رؤية الأشياء البعيدة ، بدأت أنظمة الإدراك أيضًا في تنفيذ أجهزة متطورة جديدة. جميع هذه المركبات مضمونة أيضًا لتتوافق مع معايير ISO الجديدة للتشغيل الآمن للمركبات. تتضمن أنظمة الإدراك أيضًا تقنيات جديدة مثل التصوير الرقمي رباعي الأبعاد بالرادار على الرقاقة والذي يتم الترويج له للمساعدة في التنقل الآلي. وجدت الأبحاث أيضًا أن إدخال منصات الحوسبة غير المتجانسة سيساهم في الإدراك المبكر للقيادة الذاتية. في سياق المركبات المستقلة ، يرتبط تحول التصميم إلى المركبات التي تعتمد على البيانات بمفهوم التوائم الرقمية. ستبني التوائم الرقمية للمركبات على إطار عمل قياسي لإزالة تحديات السلامة في المركبات المساعدة.
التين: ليدار ثلاثي الأبعاد
تحدد المستشعرات المتوفرة المثبتة على AV قدرتها على التعرف والتنقل بأمان حول المركبات الأخرى وراكبي الدراجات والمشاة وأي عوائق أخرى يحتمل أن تكون خطرة على الطريق. تتمتع مستشعرات Lidar بوعد كبير لمساعدة المركبات ذاتية القيادة على التنقل ومشاهدة العالم بدقة بالغة الدقة. تنتج مستشعرات Lidar خريطة ثلاثية الأبعاد للمنطقة المستهدفة عن طريق مسح حزمة ضوئية لجمع البيانات المكانية. من خلال تقديم معلومات النطاق والسرعة عالية الدقة ولا لبس فيها طوال النهار والليل ، فإنها تكمل الكاميرات والرادار.
التين: نقطة سحابة
ولكن قبل أن يتم تبني هذه التكنولوجيا الحديثة على نطاق واسع ، يجب أولاً تصحيحها لعدد من القيود.
التحديات التي تواجه صناعة الليدار:
المدرجة أدناه هي تحديات الاعتماد البطيء لـ 3D Lidar في صناعة السيارات:
- يكلف يجب أن يسقط أمرين من حيث الحجم من السعر الحالي.
- موثوقية درجة السيارات، بما في ذلك الدخول والتأثير والحرارة والصدمات والاهتزاز لضمان أعلى أداء في ظل مجموعة متنوعة من المواقف المناخية والطرق. وفقًا للمعايير التي وضعها مجلس إلكترونيات السيارات ، وهو تحالف عالمي لشركات إلكترونيات السيارات ، يجب أن يُظهر أي حل عملي ليدار أيضًا موثوقية متعددة السنوات.
- في حالة Lidars طويلة المدى ، فإن Range يجب أن تكون أكبر من 150 مترًا عند انعكاس الجسم بنسبة تزيد عن 8٪.
- عمودي FoV يجب أن تكون أعلى من 45 درجة للوعي بالأوضاع حول السيارة.
في حين أن العديد من أنظمة الليدار التجارية يمكنها تلبية بعض هذه المعايير ، إلا أنه لا يزال يتعين عليها تلبية جميع المتطلبات.
تفسح المجال ليدار الحالة الصلبة
في عام 2018 ، ظهر نظام LIDARS ذو الحالة الصلبة لأول مرة وسرعان ما ظهر في الصدارة. يمكن لمستشعرات الحالة الصلبة أن تعزز نطاق المستشعر بأكثر من 200 متر مع تقليل التكاليف بأكثر من عشر مرات. لذلك ، فإن البحث من خلال التكنولوجيا الحالية لفهم مزايا Solid State Lidars هو أمر مفيد في البداية. حتى الآن ، اعتمدت المركبات والأنظمة الذاتية بشكل أساسي على الليدار ، الذي يوجه الحزمة الضوئية باستخدام الأجزاء المتحركة. تشتمل تصاميم الليدار الأكثر استخدامًا على العديد من أجهزة الليزر والبصريات والإلكترونيات وأجهزة الكشف المثبتة على مرحلة تدور ميكانيكيًا. ومع ذلك ، فإن تجميع كل هذه المكونات ومواءمتها يؤدي إلى تكاليف باهظة وكميات تصنيع متواضعة ، ويثير تآكل الأجزاء الميكانيكية مخاوف بشأن موثوقيتها على المدى الطويل.
وفقًا لتقرير Tracxn ، تستخدم 65 شركة AV LIDAR. قامت عشرات الآلاف من أنظمة الليدار المنتجة بالوحدات بتطوير مجال المركبات ذاتية القيادة ، لكنها ليست مناسبة لنشر الليدار على نطاق واسع. بسبب هذه العوامل ، هناك تحرك قوي نحو التخلص من المكونات الميكانيكية ونحو التصميمات المدمجة التي يمكن الاعتماد عليها بشكل أكبر ، ويمكن إنتاجها بكميات أكبر ، وتكلفة أقل لكل وحدة.
من المتوقع أن ينمو الطلب على الليدار ذي الحالة الصلبة بمعدل نمو سنوي مركب قدره 30.66٪ خلال الفترة المتوقعة 2021-26. [Reference: https://www.researchandmarkets.com/reports/5238674/solid-state-lidar-market-forecasts-from-2021-to.]
تعمل العلامات التجارية للسيارات مثل Velodyne (الآن Velodyne + Ouster) وشركات التكنولوجيا مثل Luminar & Xenomatix على تطوير أحدث ما توصلت إليه أبحاث LIDAR. مع دخول مصنعي المعدات الأصلية مثل مرسيدس بنز في شراكات أعمق في مساحة Lidar ، يبدو مستقبل استقلالية L3 و L4 أكثر واقعية.
نقاط بحث جديدة لإضافة ميزات إلى الحالة الصلبة ليدار ، مثل ؛
السرعة – المكون الرابع لبيانات ليدار ثلاثية الأبعاد
يوفر Lidar من Aeva بيانات سرعة لكل نقطة لست درجات من الحرية في تقدير حركة السيارة في الوقت الحقيقي وتصحيح الحركة ومعايرة المستشعر الخارجي عبر الإنترنت للمساعدة في اندماج المستشعر. أصبح التنقل المستقل في البيئات التي لا تحتوي على نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وعديم الملامح مثل الأنفاق ممكنًا من خلال تقدير هذه المركبات للخصائص ، مما يتيح وضعًا دقيقًا للمركبة والتنقل دون الحاجة إلى أجهزة استشعار إضافية ، مثل IMU أو GPS.
حتى لو كان الوصول إلى المركبات التجارية المستقلة بالكامل ، لا يزال أمامنا سنوات ، ويمكن أن يؤدي خفض تكلفة LIDAR إلى تحفيز التطوير. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن حل العديد من الصعوبات ، من الأمان إلى التنقل الأكثر ذكاءً ، باستخدام مستشعرات LIDAR.
“مع استمرار تطور المركبات الذاتية من وظيفية إلى موثوقة وآمنة ، تعمل مجموعة Ignitarium’s Automotive & Mobility Group على جعل عمليات التنفيذ الموثوقة حقيقة واقعة. من خلال خلفيتنا الأساسية في مجال تصميم شرائح السيارات ، نحن قادرون على توفير الخبرة في الهندسة المعمارية والتصميم ، مما يمكننا العملاء من تطوير مستشعرات ثلاثية الأبعاد ورباعية الأبعاد رائدة. قال براديب سوكوماران ، نائب رئيس التحليلات & الخدمات الرقمية في Ignitarium. ويضيف: “تتجاوز خبراتنا في برنامج LiDAR السيارات ، لتشمل رسم خرائط متدرج الاستقصاء يتضمن SLAM والمعالجة اللاحقة ، وإعادة التوطين في البيئات الديناميكية و GPS المحظورة ، وتحسين نموذج التعلم العميق للأداء في الوقت الفعلي على الحافة . “
