Comme nous le savons tous, les robots exécutent des tâches prescrites sans intervention humaine. De même, la conduite autonome fait référence aux véhicules ou aux systèmes de transport autonomes.
Ils sont une combinaison systématique de technologies de capteurs avancées, de systèmes de contrôle intelligents et d'actionneurs intelligents.
En 2014, SAE International(Society of Automotive Engineers) a publié une norme appelée "J3016" qui définit différents niveaux de développement jusqu'aux véhicules entièrement autonomes. Les niveaux de la gamme de conduite autonome vont du niveau 0, c'est-à-dire aucune automatisation, jusqu'au niveau 5, c'est-à-dire l'autonomie complète du véhicule.
Des années 1950 à aujourd'hui, la sécurité au volant a évolué avec des normes de sécurité prédéfinies :
Caractéristiques de sécurité et de commodité Régulateur de vitesse, ceintures de sécurité, freins antiblocage
Caractéristiques de sécurité avancées Contrôle électronique de la stabilité, détection des angles morts, alerte de collision avant, alerte de franchissement de ligne.
Fonctions avancées d'aide à la conduite Systèmes vidéo de recul, freinage automatique d'urgence, freinage automatique d'urgence pour les piétons, freinage automatique d'urgence à l'arrière, alerte de circulation transversale à l'arrière, assistance au centrage sur la voie.
Partiellement automatisé Caractéristiques de sécurité Assistance au maintien de la trajectoire Régulateur de vitesse adaptatif, Assistance en cas d'embouteillage
Dispositifs de sécurité entièrement automatisés
La partie détection, équivalente aux yeux et aux oreilles d'un être humain, perçoit l'environnement et le véhicule grâce à des capteurs tels que les caméras embarquées, le LiDAR et le radar à ondes millimétriques, collecte les données du milieu environnant et les transmet à la couche décisionnelle.
La partie décisionnelle est équivalente au cerveau d'un être humain, qui traite les données reçues en temps réel et produit les opérations et les instructions correspondantes par l'intermédiaire du système d'exploitation, de la puce et de la plate-forme informatique.
L'extrémité d'exécution est équivalente aux membres d'un être humain, qui exécute les instructions de fonctionnement reçues pour les parties terminales du véhicule telles que l'alimentation électrique, la commande de direction et la commande de lumière.
L'apprentissage automatique ouvre la voie à la prise de décisions par les machines sur la base de leur mémoire, ce qui permet l'existence des véhicules à conduite autonome. Ils permettent à un véhicule de collecter des données sur son environnement à partir de caméras et d'autres capteurs, de les interpréter et de décider des actions à entreprendre. Ils contribuent également à réduire les accidents et à sauver des vies.
Le capteur intelligent dans le lien de perception est les "yeux" du véhicule de conduite intelligent, et les principaux capteurs actuellement utilisés dans la perception de l'environnement comprennent les caméras, les radars à ondes millimétriques, les radars à ultrasons et les LiDAR.
La différence entre les capteurs et les avantages du LiDAR
Actuellement, aucune entreprise n'est en mesure de proposer des véhicules entièrement autonomes à grande échelle. Avec le développement de la technologie, la conduite autonome pourrait devenir un acteur clé de l'économie dans un avenir proche. Au cours de la prochaine décennie, les véhicules autonomes ouvriront des marchés à plus grande échelle dans le monde entier. Contactez-nous pour en savoir plus.
Solutions pour la conduite autonome
FAQ pour la conduite autonome
la partie détection est équivalente aux yeux et aux oreilles d'un être humain, qui perçoit l'environnement et le véhicule grâce à des capteurs tels que des caméras embarquées, un radar laser et un radar à ondes millimétriques, collecte les données du milieu environnant et les transmet à la couche de prise de décision ; la partie décisionnelle est équivalente au cerveau d'un être humain, qui traite les données reçues en temps réel et émet les tâches d'opération et d'instruction correspondantes par l'intermédiaire du système d'exploitation, de la puce et de la plate-forme informatique ; l'extrémité d'exécution est équivalente aux membres d'un être humain, qui exécute les instructions d'opération reçues vers les parties terminales du véhicule telles que l'alimentation électrique, la commande de direction et la commande de lumière.
L'apprentissage automatique permet aux machines de prendre des décisions sur la base de leur mémoire ; c'est ce qui permet aux véhicules à conduite autonome d'exister. Ils permettent à un véhicule de collecter des données sur son environnement à partir de caméras et d'autres capteurs, de les interpréter et de décider des actions à entreprendre. Ils contribuent également à réduire les accidents et à sauver des vies.
Le capteur intelligent dans le lien de perception est les "yeux" du véhicule de conduite intelligent, et les principaux capteurs actuellement utilisés dans la perception de l'environnement comprennent principalement des caméras, des radars à ondes millimétriques, des radars à ultrasons et des LiDAR de quatre catégories.
Par conséquent, le LiDAR est le capteur central pour faire progresser la conduite intelligente au niveau L3 et au-delà.
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