lives.タグ:自律走行2019年05月01日DragonFlyによる自律走行車の構築(PerceptIn)PerceptIn社のDragonFlyテクノロジーによる自律走行車の構築について説明します。一般的に、自動運転にはLiDARなど、非常に高価で消費電力の大きいセンシングとコンピューティングのハードウェアが必要ですが、DragonFlyテクノロジーによって、小型の低速車両やロボットなどの自律走行を安価に実現することができます。モジュラーデザイン下の図に示すように、いくつかの簡単なモジュールを組み合わせることによって簡単に自律走行車を構築することができます。基本モジュールは、センチメートル単位のローカライゼーション(現在位置の特定)ためのGNSS受信機を含みます。近距離の障害物を検出するためのソナーこれらは、CANバスによって統合されて車両と接続されます。DragonFlyコンピュータビジョンDragonFlyコンピュータビジョンは、自律走行車のための視覚的な物体認識とリアルタイムのローカライゼーション作業のために設計されたPerceptInのコアセンサモジュールです。SoM高度なVIOと視覚的な物体認識パッケージ77GHz帯ミリ波レーダ77GHz帯ミリ波レーダが中距離の障害物を検知すると、プランニング・コントロールモジュールが走行ルートを決定します。ソナーソナーが近距離の障害物を検出すると、事故の危険性を最小限にするために、直接シャーシ(車両本体)に停止の信号を送ります。RTK-GNSSリアルタイムキネマティック(RTK)GNSSは、センチメートル単位の精度を達成することができます。カーナビなどで利用される単独測位では数十メートルの誤差が生じることがあり、それは低速で走行する車両やロボットにとっては非常に大きな誤差になります。Station)の位置情報を使い、電波の位相差を利用して誤差を数センチメートルに抑えることができます。ひとつの基地局は、およそ10kmの半径の範囲をカバーします。PerceptInは、地域ごとに設置するRTK-GNSS基地局モジュールと、基地局から車両へ送る信号を仲介するクラウドサービスも提供します。GNSS信号がブロックされたときは、その時間とコンピュータビジョンモジュールによるビジュアル・オドメトリの情報から、ローカライゼーションの信頼性と堅牢性を保つことができます。これはPerceptInの独自のセンサー融合技術です。(WaymoやUberの自律走行車など)は高精細3Dマップを使用しています。このような高精度の地図は非常に複雑で、車線や道路だけでなく、現実世界における3Dランドマークの意味や位置を表すために1兆バイトものデータを含んでいます(*)。高精細度のマップは構築や維持に多大な費用がかかります。GNSS受信機とJOSMツールチェーンを使用して、OpenStreetMapなどの既存のデジタルマップを拡張し、DragonFlyテクノロジーを搭載した小型の低速車両やロボットの自律走行の対象地域ごとの非常に軽量な地図を構築します。さまざまな自律走行アプリケーションの構築DragonFlyテクノロジーは、さまざまな分野での自律走行を可能にします。ビデオのような宣伝カー、または他の野心的なアイデアである可能性があります。つけたアドレスまでメールでお寄せください。