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远程操作 自动驾驶汽车的间接控制方法,中国机械网,okmao.com
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远程操作 自动驾驶汽车的间接控制方法
2021年06月17日    阅读量:2388    新闻来源:中国机械网 okmao.com  |  投稿

自动驾驶技术似乎总是超出我们的掌握范围。每年这场技术革命的领导者都会说“很快”。原因是看似永无止境的边缘情况列表,自治无法处理的情况中国机械网okmao.com。因此,现在和永远都迫切需要安全的远程操作。


远程操作是使人类能够远程监控和控制自动驾驶汽车 (AV) 的技术。它基于一系列高科技设备,从高速摄像机到调制解调器,再到控制站本身。那些了解远程操作的人认为它是由远程操作员通过“手握方向盘”驾驶的直接控制;向车辆提供直接的转向、加速和制动命令。


然而,用星球大战中尤达的话来说:“还有另一个。” 间接控制是一种无需直接命令的方法。相反,它允许远程操作员在更高的抽象级别上发出命令,包括“沿着这条路走”或“停下并等待”,并允许车辆自行执行操作。只考虑直接控制遥操作是短视的。该技术必须包括直接和间接控制方法。


复杂的场景

想象一下在回家的路上叫一辆自动驾驶出租车。当车辆驶向施工区时,您可以在后面放松并在手机上查看未读消息。


在车外,这是一个忙碌的下午,因为大多数工人离开市中心的办公室并开始回家的通勤。行人和骑自行车的人在他们应该走的地方拉拉链。建筑工地迫使一些行人和大多数骑自行车的人在汽车和锥体周围穿梭。橙色锥体,有些被肢解或撞倒,随意“创造”了一条新车道,从而与去年春季的旧车道标记以及几个月前新绘制的新车道标记相矛盾。


远程操作 自动驾驶汽车的间接控制方法 中国机械网,okmao.com


当一名安全工作者举起一个标志并举起一只手示意停止时,该标志正好捕捉到落日,以至于眩光使得“停止”字母实际上难以辨认。


这条公共道路的限速可能是每小时 30 英里,但在经过施工现场仅几码处,一辆摩托车以每小时 40 英里的速度飞驰而过。(在短短 200 毫秒内,该摩托车手将行驶超过 8 英尺。)


在车辆内部,高端硬件使车辆能够感知整个环境。通过使用 LiDAR 传感器、雷达、摄像头和多种其他信息源,车辆已准备好对几乎任何穿过其路径的事物做出响应。


LiDAR 每秒生成 130 万个数据点。这有效地使车辆能够 360 度检测 50 米以外的行进物体,有时甚至比驾驶员座椅上的人还早。紧接着,一个能够每秒执行 320 万亿次操作的片上系统 (SoC) 处理这些数据并执行复杂的计算以立即了解情况。


这项技术可以帮助车辆自行驶入和远离建筑工地。但是,它可能不知道如何在上述复杂场景中导航。当它认识到这一事实时,车辆开始减速,并触发远程操作员的帮助请求,后者迅速与车辆建立连接。


间接控制遥操作

从自动驾驶汽车 (AV) 的角度,“路径选择”特征的 3D 表示。AV 软件不断计算车辆可能遵循的路径。当满足某些条件时,AV 会停止并要求远程操作员选择最佳前进路径。| 信用:Ottopia


间接控制遥操作如何提供帮助

在这一点上,远程操作的固有局限性使得远程操作员通过直接控制提供帮助变得极其困难——实际上是危险的。


这种自动驾驶汽车面临的挑战与对周围环境的感知无关。事实上,首先是意识到周围环境的复杂性,促使它请求帮助。系统决定通过请求人工操作员的帮助来谨慎行事。


简单来说:对于这个人类操作员来说,直接控制车辆并否定自主堆栈的尖端可见性和命令执行是错误的。如果不是因为远程连接增加了延迟,影响了安全反应和导航情况的能力,操作员将很容易处理这种情况。


在这个时候,间接控制方法是远程操作员解决自动驾驶汽车情况的最安全、最有效的方法。因此,操作员不仅仅从车辆接收视频和音频并执行控制。它需要在车辆看到和解释的内容之间进行某种转换——比如橙色锥体似乎为车辆描绘的路径——与远程操作员。


通过提供这种转换,远程操作员可以根据自己对情况的理解来增强车辆的自主堆栈。该系统的一个例子是路径选择,其中车辆发送所有可执行路径供远程操作员选择。另一种方法是路径绘制,其中远程操作员绘制出车辆执行的理想路径。


车辆接收这些命令并将其与收集到的数据结果结合起来。结果是人机混合决策,实施后可以实时对移动或未检测到的障碍物做出反应,几乎为零延迟,同时知道它所做的选择不会受到传感器缺陷的负面影响。


现在可能很清楚这种方法如何遵循正确遥操作所需的安全原则:


车辆的执行发生在边缘。尽管命令来自训练有素的远程操作员,但导航车辆经过施工现场所需的所有计算都来自车辆侧的硬件和软件。

系统退化最小化:所有传感器和安全措施始终保持启用状态。


在整个干预过程中,无论远程操作员的初始输入如何,车辆的算法都可以实时响应任何障碍物、移动物体或新事件。

这三个原则使间接控制方法成为为自动驾驶汽车提供远程协助的最佳方式。在上述用例中,自动驾驶汽车面临着高度动态但结构化的环境。公共道路具有更高的复杂性、不可预测性和责任感。


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