Perception — Coches que se conducen solos

May 10 2022
Uno de los factores más esenciales para los vehículos autónomos es la percepción. Tenemos ojos para percibir el entorno y oídos para escuchar los sonidos y tomar decisiones adecuadas como conductores humanos.

Uno de los factores más esenciales para los vehículos autónomos es la percepción. Tenemos ojos para percibir el entorno y oídos para escuchar los sonidos y tomar decisiones adecuadas como conductores humanos. Sin embargo, si vamos a implementar esa capacidad en un automóvil autónomo, primero debemos ponerle ojos y oídos. Se podrían usar sensores para hacer esto. En los AV, se utilizan una variedad de sensores como cámaras, lidar, radares, sonares, sensores ultrasónicos, etc. [ Enlace]. Los AV pueden reconocer lo que hay a su alrededor usando estos sensores. Podrá tomar decisiones adecuadas en función de la información que perciba una vez que sepa exactamente qué hay a su alrededor. Necesitamos un mecanismo para reconocer objetos en nuestro entorno y responder a algunos eventos que ocurren a nuestro alrededor, como responder a la sirena de un vehículo de emergencia o al silbato de la policía de tránsito, detenerse en un semáforo en rojo, reducir la velocidad si pasa otro vehículo, etc. sobre. Todo esto se puede hacer con estos datos de sensores. Esto se denomina Detección y respuesta de objetos y eventos (OEDR). OEDR se puede realizar en el mismo Nivel 3.

Imagen cortesía de Sciencedirect

Cada sensor tiene su propio conjunto de ventajas y desventajas, pero al usar técnicas de fusión de sensores, podemos construir un sistema sólido. La fusión de sensores no es más que fusionar información diferente disponible de cada sensor en la misma marca de tiempo y hacer que los datos sean más confiables. Considere un caso en el que una persona está parada detrás de un camión y no podemos obtener datos de nubes de puntos, pero esto podría superarse utilizando sensores adicionales como RADAR. El radar puede darnos los datos aunque el objeto esté tapado por algún otro objeto. Podemos combinar tales piezas de información para crear un entorno completo y preciso.

Lo siguiente es la detección y el reconocimiento de objetos. Aquí clasificamos los tipos de objetos que rodean a nuestro ego vehículo, identificamos letreros y semáforos, etc. Después de identificar los objetos, debemos clasificarlos según su tipo. Por ejemplo, automóviles, autobuses, peatones, camiones, etc. Esto se conoce como etiquetado/clasificación de objetos. Además, es posible que necesitemos determinar si el objeto es estacionario/estático (por ejemplo, letreros, bordillos, etc.) o dinámico (por ejemplo, objetos en movimiento como automóviles, peatones, etc.). Usando estos datos, incluso podemos construir alta definición. mapas eliminando todos los objetos dinámicos.

Es fundamental que el vehículo Ego pueda identificarse en su entorno. Esto se llama localización. El vehículo Ego debe ser consciente de su posición, orientación, velocidad y aceleración en todo momento. Los sensores de GPS, IMU y odometría pueden proporcionar esta información. Como resultado, podremos recopilar información sobre cada objeto. Ejemplo, cuál es la etiqueta de cada objeto, la velocidad a la que viaja, su posición en relación con el vehículo del ego (xyz), estática o dinámica, si debemos seguirlo o podemos adelantarlo, etc.

Planificación

Una vez que hayamos determinado dónde nos encontramos en el entorno, debemos planificar nuestros próximos movimientos, incluso hacia dónde debemos conducir, dónde girar, cómo responder a un semáforo, qué hacer en una intersección, qué hacer si un un coche aparcado en doble fila obstruye nuestro camino, etc. Los datos de los sensores se utilizan en el proceso de planificación. Hay diferentes tipos de planificación:

La planificación a largo plazo es el punto final de destino al que queremos llegar. El plan a corto plazo incluye qué cruce debemos tomar, dónde hacer giros en U, si es seguro cambiar de carril, cuándo acelerar y frenar, etc. Todos los escenarios hipotéticos se pueden abordar en la planificación inmediata . Ejemplo: ¿Qué sucede si un peatón de repente camina frente al automóvil? Lo siguiente es la planificación reactiva en la que el vehículo tiene que reaccionar ante ciertos momentos dinámicos. Considere la situación en la que un camión viaja lentamente frente a nosotros y necesitamos cambiar de carril para pasarlo. Estas opciones entran en la categoría de planificación reactiva. Las normas y restricciones de tránsito se siguen en la planificación basada en reglas .

Como resultado, el módulo del planificador generará numerosos resultados probables en varias marcas de tiempo. Estos estarán en la categoría de decisión mientras que el módulo de decisión selecciona el resultado más probable y lo actualiza. Varias variables, incluidas la seguridad, la eficiencia y las normas de tráfico, etc., deben tenerse en cuenta en todo momento.

Hay básicamente 2 tipos de planificación

Planificación reactiva basada en reglas:

Aquí, considera el estado actual de nuestro vehículo, así como otros objetos en las inmediaciones y emite juicios. Ej: considerar el límite de velocidad y ajustar la velocidad de acuerdo con él o reducir la velocidad si el vehículo está bloqueando nuestro ego, etc.

Planificación prevista

Predecimos nuestras decisiones basándonos en la velocidad y aprendiendo cómo se mueven otros vehículos. Ejemplo: cuándo cambiar de carril, etc.

Habrá casos en los que necesitemos tomar decisiones basadas en la prioridad. Esto se llama clasificación de prioridades. Por ejemplo, detenernos primero para los peatones que cruzan la calle debe ser nuestra primera prioridad más que avanzar cuando se enciende la luz verde. Además, hay tres tipos de control que un sistema debe tomar cuando se toma una decisión:

  1. Longitudinal (Ej: Mantener la distancia de otros vehículos en el mismo carril)
  2. Lateral (Ej: Cambio de carril)
  3. Fallback (Ej: suéter a un lado cuando hay alguna situación de emergencia)

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