自動運転車はどのように機能しますか？ -オートキュリアス

自動運転車や自動運転車は自動車の未来です。 これらの車は、人間の運転作業を軽減し、より安全で簡単なものにします。 世界中の致命的な事故の94％は、人為的ミスが原因です。 つまり、運転プロセスから人間を排除することで、事故の数を大幅に減らすことができます。 間違いを犯すことは人間の本質であり、ドライバーによるそれらの間違いは、事故、交通渋滞、騒音公害などの不幸を生み出します。自律走行車は、これらすべての不幸を一掃し、この世界をより住みやすい場所にする可能性があります。 自動車会社はこれらの技術の開発に何百万ドルも費やしています。 自律的な低木、トラック、タクシーの範囲は、将来的にはかなり高くなります。 これまで、これらの車両の自律機能は限られていました。 完全自動運転車が路上をクルージングするのを見るのは非常に興味深いでしょう。

LIDAR

自動運転車の中には、箱のような構造物を見たことがあるかもしれません。 それらはLIDARと呼ばれます。 LIDARの意味は、光の検出と測距です。 LIDARSは、レーザーを使用して、車の周囲の3次元マッピングを作成します。 それらは、その経路内のオブジェクトから反射して戻るレーザーを放出します。 LIDARは反射光を吸収し、周囲の物体の画像を形成します。 また、レーザー光が反射後に戻るのにかかる時間を計算します。 この時間は、車からのオブジェクトの距離を計算するために使用されます。 このようにして、LIDARは車の周囲の360度の動的3D画像を形成します。 この情報は車のプロセッサによって処理され、それに応じて車を制御するために使用されます。 LIDARSの問題は、コストが高いことです。 車にLIDARを使用すると、コストが大幅に増加する可能性があります。 これにより、一般の人々の手の届かないところになります。 それらに関する他の問題は、それらが悪天候、すなわち霧や雪で適切に機能することができないということです。

カメラ

自動運転車は、カメラのセットを使用して車の周りの物体を感知します。 テスラの自動運転車は、8台のカメラのセットを使用して360度の視界を作り出します。 フォードは同じために7台のカメラを使用しています。 理解を深めるために、テスラカーのカメラの配置を見てみましょう。

1.前面カメラ

テスラの車には3台の正面カメラがあり、車の前にある障害物をはっきりと見ることができます。 これらのカメラはフロントガラスの後ろにあり、それぞれが異なる目的を果たします。

• 狭いフロントカメラ： このカメラの範囲は250メートルです。 車の前で長距離の視界を提供します。 高速走行に便利です。

• ワイドフロントカメラ： このカメラの短距離は60mです。 しかし、それは120度の視野を持っています。 このカメラは、歩行者や自転車のように車の進路を横断しようとする障害物を監視できます。 彼らはまた、道路標識や信号機を読みます。

• メインフロントカメラ： このカメラの範囲は150メートル、視野は50度です。 メインカメラとワイドカメラの中間です。

2.サイドフロントカメラ

これらのカメラは車の両側にあります。 それらは数が2つで、範囲は80メートルです。 彼らはあなたの車線に横から入ろうとする車を感知します。 また、視界が悪く交差点に入るときの安全性も提供します。

3.リアビューサイドカメラ

それらは2つあり、車の両側にあります。 彼らは車の死角のビューを提供します。 車線変更時や他の車が追い越しをするときに便利です。 これらのカメラの範囲は100メートルです。

4.バックミラーカメラ

このカメラは車の後ろにあります。 このカメラの範囲は50メートルです。 車を駐車したり、後進させたりするときに便利です。

レーダー

カメラとLIDARは、常に明確なビューを提供できるとは限りません。 それらの機能は、霧、雨、雪などによって制限されます。これらの問題を克服するために、自動運転車にはレーダーが装備されています。 レーダーは、車の周囲の150〜200メートルの範囲内の障害物を感知できます。 彼らは電波を使って車の近くにある物体を感知します。 彼らは送信機と受信機を持っています。 送信機は電波を発信します。 これらの波はあちこちを伝わり、その経路にある障害物によって反射されます。 反射波は受信機で吸収されます。 受信機は、時間と速度の式を使用してオブジェクトの距離を推定します。 RADARSの大きな欠点の1つは、歩行者や自転車などの小さな物体を感知できないことです。

超音波センサー

車の周りの超音波センサーの範囲 写真クレジット： テスラ

超音波センサーは、自動運転車で広く使用されています。 これらは、車からの障害物の距離を測定するために使用されます。 これらのセンサーは、経路内の障害物によって反射される超音波振動を放出します。 反射された振動は再びセンサーによって吸収されます。 次に、音速と振動がセンサーに戻るまでにかかる時間を使用して、そのオブジェクトの距離を計算します。 テスラオートパイロットは、12個のそのような超音波センサーを使用しています。 これらのセンサーは、車線変更や渋滞時に車を支援します。 彼らは車の近くにある他の障害物を感知し、衝突を回避するのに役立ちます。 超音波センサーを使用するいくつかの利点は次のとおりです。


1.カメラに比べて範囲が広い。
2.性能は、フォグミストやその他の気象条件の影響を受けません。
3.透明な物体も感知できます。

プロセッサー

プロセッサーは自動運転車の重要な要素です。 これらの車は、巨大な計算能力を備えた非常に高度なプロセッサを使用しています。 彼らはすべてのセンサーからデータを収集し、それを処理し、それに応じて制御機能を決定します。 これらのプロセッサの巨大な計算速度は、車が迅速な意思決定を行うのに役立ちます。 これらの決定は、さまざまな種類の処理アルゴリズムの結果です。 これらのアルゴリズムは、一般的に2つのタイプに分類されます。

• 低レベルのアルゴリズム：これらのアルゴリズムは、画像処理、LIDAR処理などのデータ処理を処理します。これらのアルゴリズムによって処理されたデータは、他の高レベルのアルゴリズムによってさらに使用されます。

• 高レベルのアルゴリズム：高レベルのアルゴリズムは、次のような機能を実行します。

-意思決定
-経路計画
-機能の識別
-オブジェクトの分類
-マッピングとローカリゼーション
-信号機の検出


これは自動運転車の簡単な説明でした。 オートパイロット技術についてはまだまだたくさんの情報があります。 今後の投稿でそれらをカバーしようとします。 コメントセクションでフィードバックを共有してください。