自動運転車の成功はマシンビジョンに結びついています
ライドシェア会社のUberは、ピッツバーグに自動運転車を導入してライダーをピックアップしたときに大きな話題を呼んだ。自動運転車は、画板から通りに移動しました。このテストフェーズの間、Uberは、システムが完全に開発されるまで、エンジニアを運転し続けます。橋や曲がりくねった道の街での乗客のピックアップは、これまでのところ成功していることが証明されています。
この輸送の飛躍的進歩は、マシンビジョンと複数のデバイスを使用してデータを中継するための主要な機会です。自動運転車のメーカーは、人々の運転方法を変えるだけではありません。彼らはまた、安全性を再考しています。
消費者向けに開発されている自動運転車には、エアバッグの使用などの衝突への反応から衝突の防止への安全システムの変更が含まれます。これらのアクティブセーフティシステムは、マシンビジョンシステムのメーカーに多くの機会をもたらしています。
ビジョンが非常に強力である理由は、国際機械科学センターの1989年の論文、マシンビジョンの問題で強調されています。[ビジョン]により、環境との対話が可能になります。周囲の物体と物理的に接触することなく意思決定を行うことができます。
自動運転車業界がマシンビジョンの正面玄関をノックする記事に記載されているように、マシンビジョンシステムで環境を常に監視している移動中の車両は、次のモードになっています。事故の防止。
車には、センサー、カメラ、LIDAR(Light Detection and Ranging)、adarなどの複数のイメージングデバイスとコンポーネントを使用することを期待してください。これらのデバイスは、車線逸脱から駐車まですべてを監視し、最終的には制御する役割を果たします。
しかし、すべての優れたアイデアには克服すべき課題があります。自動運転車の開発では、設計段階で電力とサイズの制約に対処する必要があります。さまざまなコンポーネントを接続するために必要なケーブルだけでも、車両にかなりの重量が加わり、燃料効率に悪影響を与える可能性があります。
自動車用電気ハーネスの主要サプライヤーを特集したオートモーティブニュースの2016年1月版では、高級車が現在どのように「マイル」の電気ケーブルを使用しているかについて説明しています。しかし、矢崎総業は自律時代の配線を再考し、「車両に必要と予想される余分な配線をすべて詰め込む余地がないため、矢崎総業は自動車用ハーネスの削減に着手している」と述べています。
デジタル通信の時代に合わせて、ハーネスシステムの世界最大のメーカーは、車内のコンポーネント間のワイヤレス通信を検討しています。
2016年9月に開催された最近のAuto-Sens会議でのプレゼンテーション、自動運転車が直面する課題では、自動運転車がすべての車両で見つかる前に満たす必要のあるいくつかの条件が強調されました住宅用私道。
すべての照明条件で距離の計算と距離測定を実行できるように、イメージングソリューションをさらに開発する必要があります。
LIDARはプロトタイプで使用されていますが、1台のスキャナーのコストは80,000ドルになる可能性があります。会議で提起された質問は、「LIDARを使用する数百台の車両が混雑した複数車線の道路で同じ周波数帯域を共有するとどうなるか」というものでした。
矢崎のような企業はシステムアーキテクチャに取り組んでいますが、プロセッサやセンサーの配置などの詳細については疑問が残ります。
自動運転車の使用が増えるにつれ、コンポーネントサプライヤーは安定した収入の流れを期待できるはずです。仕様部品は、「最初の実装から最大10年以上」提供する必要があります。
自動運転車業界は、人々が自分の車とどのように関係し、どのようにパフォーマンスを期待するかを変えるでしょう。道路を征服することは、不確実な環境での自動化の柔軟性を実証するためのハイステークスの取り組みです。 Uberのピッツバーグテストでは、Business Insiderの記事に記載されているように、車は人間のドライバーに適応する必要があります。Uberの自動運転車には問題があります。嵐による照明の変化や劣悪な状態は、車両が交渉しなければならない他の変数です。
マシンビジョンは、協働ロボットでビジョンシステムが役立つのと同じように、自動運転車を誘導します。未来の自動車だけでなく、今日と明日の工場の自律型ロボットでも大きな役割を果たします。
自動化は、イメージングやモーションコントロールなどの分野のさまざまな分野と専門家を集めて、システムを作成します。 A3automate.orgを通じて最新情報を入手し、リソースにアクセスしてください。
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