Как современное и опасное применение робототехники, автономный управляемый автомобиль необходим для работы в неблагоприятных погодных условиях, непредсказуемых и динамических дорожных условиях. Поэтому обеспечение его безопасной и надежной работы в сложных условиях является важнейшей и сложной задачей. В последнее время передовые технологии навигации, локализации, распознавания объектов, оценки состояния и контроля позволили повысить надежность самодвижущихся автомобилей.
Типичная надежность систем автономного автомобиля в обнаружении дорожных полос превысила 95%, или даже почти 100%. Google объявила, что все ее будущие автомобили могут определить практически все признаки остановок, постоянно следят за пешеходами, движением и другими различными препятствиями и будут полностью свободны от водителя в ближайшем времени. Однако, на сегодняшний день, водители транспортных средств, в случае опасности могут работать гораздо надежнее. За последние три года было несколько аварий с участием автономных автомобилей по причинам несрабатывания реакции системы на движущиеся объекты на дороге.
За последние года лет было разработано и испытано и даже изготовлено на коммерческой основе много автономных моделей автомобилей. Однако исследование надежности автономного управления еще не завершено, и отстает от его тестирования и производства.
Источник ненадежности
Как правило, на надежность автономных транспортных средств влияют междисциплинарные и интерактивные факторы, включая отказоустойчивость оборудования, программную архитектуру, отказоустойчивое машинное обучение, взаимодействие между людьми и транспортными средствами, восприятие в высоко-динамичной и неструктурированной среде, тестирование и проверку функционирования систем, нормативные подходы и другое. Источники ненадежности на данный момент такие:
1. Неопределенности в отношении допуска к изготовлению механических деталей внутри транспортных средств-роботов, что позволяет реальным АЦД иметь различные теоретические модели, ошибки и пределы контроля.
2. Неточные измерения, неполная информация или неточное восприятие окружающей среды. Следовательно, могут быть обнаружены лишь ограниченные ориентиры, такие как границы дорог или разметка полосы. Тепловизоры могут не обнаруживать неподвижные объекты.
3. Современные компьютерные системы технического зрения не могут достичь достаточно низких показателей ошибок для автономного навигационного процесса.
4. В сложных условиях, таких как аварийные зоны, зоны строительства и неожиданные сценарии, система управления не может достичь точности и надежности на уровне человека в восприятии, обнаружении, сегментации, планировании и принятии решений на более высоком уровне.
5. Процедуры моделирования и испытаний не включают все дорожные условия или не отражают его надежность в реальном вождении. За исключением нескольких испытательных транспортных средств, большинство автономных систем автомобиля не подвержены дорожному движению, поэтому трудно определить критический пробел в надежности при фактических сдвигах в парадигме.
Решения для повышения надежности
Надежность автономно управляемого автомобиля включает отказоустойчивые вычислительные системы, интуитивно понятный и плавный автоматический ручной переключатель, передовую навигацию, восприятие окружающей среды, обнаружение и слияние объектов, стратегии обучения, полное отключение и выключение электропривода и вычислительной системы по электронной остановке. Кроме того, резервные датчики с перекрывающимися областями обзора являются еще одной функцией надежности, которая позволяет автономному управлению продолжать работу до тех пор, пока водитель не обгонит систему управления или пока не будет достигнута безопасная и полная остановка.
Будущие исследования
Сквозной процесс проектирования и развертывания может включать в себя вопросы надежности множества технических специальностей в рамках единого подхода к решению любых дорожных проблем:
· Для накопления и анализа информации и создания эффективных сочетаний клавиш быстрого доступа от виртуальных и реальных датчиков до исполнительных механизмов в чрезвычайных ситуациях необходимо усовершенствовать аппаратную и программную архитектуру, и интеграцию систем.
· Любая незамеченная неисправность или подрывает преимущества избыточности и резко снижают достижимую надежность. Причина в том, что недиагностированные неисправности могут накапливаться со временем, поэтому вероятность возникновения независимых и недиагностируемых неисправностей будет достаточно высокой. Следовательно, создание микросхем, которые можно самотестировать перед каждым ездовым циклом, имеет решающее значение для повышения надежности автономного автомобиля.
· Надежное и надежное восприятие окружающей среды и стратегия обучения являются важнейшим требованием для обнаружения и понимания окружающей среды, распознавания природных или искусственных объектов, проезжаемых путей и принятия обоснованных решений в режиме реального времени.
Автономное вождение автомобиля является передовым приложением робототехники с критическими требованиями к надежности для решения проблем в сложных ситуациях, своевременного обоснования и безопасного реагирования в непредсказуемых условиях. В течение нескольких лет, по прогнозам, общий мировой процент автономных автомобилей будет около 40 процентов, поэтому так важно проводить дальнейшие исследования и испытания.
