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给智能汽车以方向感:世界各地的科学家都在竞相开发无人驾驶汽车,但是一些基本组件尚未完善
2020年10月21日    阅读量:2633     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

一种是本地化,即车辆确定其位置和运动的能力。另一个是制图–车辆对周围环境建模的能力,以便可以将乘客安全地运输到正确的地方。


给智能汽车以方向感:世界各地的科学家都在竞相开发无人驾驶汽车,但是一些基本组件尚未完善 中国机械网,okmao.com


问题是:您如何赋予车辆方向感?而全球定位卫星(GPS)设备可以提供帮助,但并非在所有情况下都不可用或不可靠中国机械网okmao.com


取而代之的是,许多专家正在研究同时定位和地图绘制或SLAM(SLAM),这是机器人领域众所周知的难题。特拉华大学机械工程,电气和计算机工程以及计算机和信息科学的助理教授黄国权(Paul Guo)开发的新颖算法正在使答案更近一步。


Huang使用结合惯性传感器的视觉惯性导航系统(包括陀螺仪确定方向和加速度计确定加速度)以及摄像头。Huang使用这些相对便宜且可广泛获得的组件中的数据,测量并计算运动和定位。


例如,当他的团队将他们的系统连接到笔记本电脑并带到UD的Spencer实验室(机械工程系的所在地)时,他们生成了足够的数据来绘制建筑物地图,同时跟踪笔记本电脑本身的运动。在自动驾驶汽车中,类似的传感器和摄像头将连接到汽车中的机器人。


自动驾驶汽车跟踪自身运动和周围物体运动的能力至关重要。Huang说:“我们需要先定位车辆,然后才能自动控制车辆。” “车辆需要知道其位置才能继续。”


然后是安全问题。黄说:“例如,在城市场景中,有行人和其他车辆,因此理想情况下,车辆应该能够跟踪其自身的运动以及周围环境中移动物体的运动。”


该团队使用摄像机和惯性测量单元(IMU)来同时定位机器人并跟踪移动目标。绿线是机器人的轨迹,蓝线是目标的轨迹。


Huang和他的团队在今年早些时候发表在《国际机器人研究杂志》(IJRR)上的一篇论文中,发现了一种更好,更准确的解决方案,用于组合惯性测量。


到目前为止,科学家使用离散积分(一种微积分技术,可以近似曲线下的面积)来近似解。相反,Huang的小组找到了一种解决方案,并证明它比现有方法更好。更好的是,他们正在共享他们的解决方案。


Huang说:“我们开源代码。它在GitHub上。” “许多人在我们的系统上使用了我们的代码。”


 在最近的IJRR另一篇论文中,Huang和他的团队将SLAM问题重新表述为一个公式,该公式可以计算配备视觉和惯性传感器的机器人的小幅度运动。


这些发现可能会应用于自动驾驶汽车以外的领域,从汽车到空中无人机再到水下船只等等。Huang的算法还可用于为移动设备(如智能手机)开发增强现实和虚拟现实应用程序,这些智能手机已配备了摄像头和惯性传感器。


Huang说:“这些传感器非常普遍,因此大多数移动设备,智能手机,甚至无人机和车辆都具有这些传感器。” 


“我们试图利用现有的廉价传感器,并提供一种本地化解决方案,一种运动跟踪解决方案。”


Huang在2018年和2019年再次获得了Google Daydream(AR / VR)教职研究奖,以支持这项工作。


Huang说:“人们看到机器人将成为现实生活中的下一件大事,这就是工业实际上在很大程度上推动了这一研究领域的原因。”


标签:行业资讯今日头条产品资讯机械应用人工智能技术中心汽车及配件机器人商用车 新能源汽车 配件与设备 系统及软件
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