通过智能数据处理增强视觉以外的道路感知

在过去的几年中,汽车行业一直在努力应对恶劣的天气条件对自动驾驶汽车构成重大挑战。为了解决这个问题,学术研究人员和汽车公司一直在研究使自动驾驶汽车能够安全应对恶劣天气的方法。

但是,大多数(如果不是全部)这些解决方案都基于基于视觉的技术-例如为车辆配备新型的雷达,激光雷达甚至是摄像头。 Tactile Mobility开发了具有人工智能的软件堆栈,该软件堆栈使普通和自动驾驶车辆能够将非可视传感器中的数据管理到有关路面和车辆本身的信息中,以便对道路状况做出适当的响应。宝马集团目前正在其下一代汽车中采用该技术,而保时捷等OEM则计划在不久的将来实施该技术。

埃坦·格罗斯巴德(Eitan Grosbard)

在对Embedded.com的采访中,Tactile Mobility业务开发副总裁Eitan Grosbard认为,汽车行业正在尽其所能来确保驾驶员安全,并且只有超越视觉传感,才能更好地实现这一目标。包括触觉感应和数据。

公司’的软件使用嵌入在车辆中的现有传感器收集数据,然后对其进行分析以实时生成可操作的见解,从而提供对道路状态,车辆和车辆动态的准确描述。“我们的数据服务基于Tactile Mobility技术平台,该平台包括两个高级软件模块,车载嵌入式软件和一个云模块,这些模块可以作为独立解决方案提供,也可以结合使用以相互增强,” Grosbard commented.

自动驾驶汽车和大数据

无人驾驶汽车的真正经济潜力在于数据收集和管理,驾驶方式分析,燃油消耗和预测性维护。如今,车载远程信息处理已成为大公司的宝贵盟友,也成为小企业的车队的宝贵盟友。黑匣子的逐渐普及,越来越多的制造商或长期租赁公司安装了黑匣子,这有助于创建黑匣子。“big data”从车辆。如果数据经过正确且事先的分析,则可以改善服务质量并创建适合车队或驾驶员的解决方案。

自动驾驶汽车需要持续监控车载系统的状况及其所在的环境:它们配备了高度复杂的传感器(雷达,激光雷达,摄像头等),这些传感器会不断收集信息以执行自动驾驶操作。从更好的抓地力估计到更短的制动距离,或者从优化自适应控制到主动悬架管理系统,新的汽车传感器技术正在改变车辆’范围变得更好。

这需要大量的硬件和软件计算系统,这些系统能够处理大量数据,将其传输到传感器,并能够直接在车辆中实时训练人工智能(AI)和深度学习算法。近年来,在安全性和用户体验方面的收益有所提高,部分原因在于最新一代ECU的计算专业知识。触觉移动技术正在产生一种信号处理功能,该功能可消除噪声并暴露隐藏数据,从而优化车辆导航。

触觉移动性:虚拟传感器的信号处理

触觉移动技术不断更新,不仅包括集成在各种车辆的ECU中的软件模块,还包括处理来自这些车辆的数据的云。该软件可从多个非可视传感器捕获数据,并利用天气状况的其他数据来丰富数据。将这些数据集上传到云中后,将使用机器学习和大数据方法来进行处理。

图1:从数据到强大的见解(图片:触觉移动性)

“我们从传感器收集数据。那么我们’要做的是虚拟传感器的信号处理。例如,我们创建的一件事就是抓地力估计:打滑检测或车辆保持道路的方式。我们先进的信号处理和数据归一化方法论解决了收集和表示的挑战。测量消除了车辆类型变化和特定模型配置的影响,产生了与在特定道路上行驶的特定车辆无关的信息。”

他继续说道:“我们目前正在与六家汽车制造商合作,包括宝马,保时捷和NDA下的其他汽车制造商。我们的处理器从现有的车载传感器收集数据,而无需其他硬件,例如所有四个车轮的车轮速度,发动机扭矩,RPM等。” Grosbard说。

每辆车的数据 ’车辆的发动机效率,制动效率,轮胎健康状况,重量,油耗等被确定为VehicleDNA。另一方面,相对于道路的模式数据(例如坡度,曲率,规范化的抓地力水平)以及诸如颠簸,裂缝和坑洼之类的危险的位置被识别为SurfaceDNA。T。数据被下载到在特定区域行驶的车辆,从而提高了安全性和用户反应时间。

从2021年开始,Tactile Mobility的软件技术将在全球范围内嵌入宝马集团的下一代汽车中,以帮助改善驾驶体验并确定路况。


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