Technologie PCB - L’impact de la technologie 5G sur la conduite autonome à haute fréquence

La technologie 5G High Frequency Autopilot est un produit qui fusionne en profondeur l'industrie automobile avec une nouvelle génération de compétences en information telles que l'intelligence artificielle. IOT et calcul haute performance. Tous les moteurs internationaux de l'Internet de pointe à haute fréquence et les constructeurs géants, y compris Google, baidu, Ali, Toyota, Ford, sont mis en page, développés et motivés activement. C'était la principale orientation du développement intelligent et en réseau dans les domaines de l'automobile et des transports à l'époque, qui est devenu un point de repère stratégique pour les pays, et les compétences de base pour le contrôle actif se sont rapidement développées ces dernières années.

Technologie 5g

La voiture est un scénario important pour les applications 5G. Le module de communication embarqué PCB Editor a appris qu'à l'ère de la 4G, notre compréhension de l'Internet des véhicules est un système de divertissement embarqué, alors qu'à l'ère de la 5G, l'Internet des véhicules signifie v2x (car - to - X). Chaque véhicule peut obtenir des informations en temps réel sur la vitesse et la direction des véhicules environnants lorsqu’ils sont interconnectés avec l’ensemble du système de transport, y compris, mais sans s’y limiter, les autres acteurs de la circulation, les feux de circulation et les informations routières, évitant ainsi les accidents; Chaque véhicule peut également obtenir des informations en temps réel sur les conditions routières. Le système de gestion du trafic peut adapter les signaux de circulation aux conditions routières en temps réel, ce qui réduit considérablement la congestion.

La technologie 5G contribuera grandement au contrôle automatique. La technologie de conduite active qui prévaut maintenant dépend entièrement de la capacité de perception du véhicule lui - même. Une série de capteurs tels que le lidar, d'une valeur de plusieurs centaines de milliers de yuans, doivent être embarqués dans le véhicule, mais la distance de détection et la précision doivent encore être améliorées. Dans le même temps, l'imprévisibilité des zones aveugles visuelles et des autres véhicules implique la présence de risques.

Avec l’aide de la technologie 5G, dans de nombreux cas, le véhicule n’a plus besoin de percevoir activement les autres véhicules, car les informations de l’autre personne sont depuis longtemps transmises à votre voiture via le réseau. Vous et votre voiture pouvez savoir qu’il existe sans le voir. Dans cette « perspective de Dieu», les capteurs sont beaucoup moins importants, mais le contrôle actif est plus simple, moins coûteux, plus fiable et plus sûr.

Identification des compétences

Les compétences de reconnaissance comprennent principalement trois aspects: la chaussée, les objets statiques et les objets dynamiques. Pour les objets dynamiques, il est nécessaire non seulement de détecter, mais aussi de suivre leur orbite et de deviner la prochaine orbite (direction) de l'objet en fonction du résultat de la piste. Cela est inévitable dans les zones urbaines, en particulier en Chine. Le scénario le plus typique est le passage à cinq de Pékin: Si vous vous arrêtez en voyant un piéton, vous ne pourrez jamais passer le passage à cinq. Les piétons marchent presque jamais devant les voitures. Le conducteur humain évalue approximativement la prochaine direction du piéton en fonction de sa trajectoire de déplacement, puis calcule l'espace de sécurité en fonction de la vitesse du véhicule (planification de la trajectoire). Les chauffeurs de bus sont les meilleurs sur cette route. Les voitures sans conducteur devraient également pouvoir le faire. Il convient de noter qu'il s'agit du suivi et de la conjecture des orbites de plusieurs objets en mouvement, beaucoup plus difficiles qu'un seul objet. C'est modat (détection et suivi d'objets en mouvement). C'est aussi la compétence la plus difficile à maîtriser pour un véhicule sans pilote.

Technologie v2x

Vehicle to everything (v2x) est une nouvelle génération de compétences en communication d'information qui relie le véhicule à tout. V désigne le véhicule et X désigne tout objet avec lequel le véhicule interagit. À l'époque, x comprenait principalement des véhicules, des personnes, des infrastructures routières et des réseaux. L'usine de circuits imprimés a appris que les modes d'information de l'interaction v2x comprenaient: véhicule à véhicule (V2V), véhicule à infrastructure (v2i), véhicule à personne (v2p) et véhicule à réseau (v2n). La technologie V2V permet aux véhicules de prévenir les accidents en transmettant des informations en temps réel sur eux - mêmes et devant eux, réduisant ainsi le temps de conduite et, en fin de compte, l'objectif d'améliorer l'environnement de circulation et de réduire la congestion routière.

Les compétences v2i aident les véhicules et les installations de circulation routière à effectuer l'échange de données sans fil, principalement le traitement sécuritaire des intersections, le contrôle de la limitation de vitesse des véhicules, la tarification électronique, le traitement sécuritaire des transports, la construction de routes et les avertissements de restriction d'altitude. Cette compétence favorisera l'intelligence des installations de transport, y compris les installations de transport telles que les feux de stationnement et les systèmes d'information météorologique, qui peuvent évoluer vers des installations de transport intelligentes, identifier les situations à haut risque grâce à divers algorithmes et adopter activement une approche d'alerte précoce.

Actuellement, le domaine v2x est divisé en deux camps de spécifications et d'industrie: dsrc et C - v2x. Sur le marché intérieur, avec le plus grand réseau 4G LTE au monde et une chaîne industrielle bien établie, et avec peu d’accumulation de technologies dsrc, l’analyse estime que le développement du v2x domestique va pencher en faveur du C - v2x.

Technologie d'interaction homme - machine

Les compétences en interaction homme - machine, en particulier la commande vocale, la reconnaissance gestuelle et les compétences en écran tactile, seront largement utilisées sur le futur marché automobile mondial. L'intention ultime de la planification à grand écran de l'interaction homme - machine de la voiture de conduite active est de fournir une bonne expérience utilisateur qui améliore le plaisir de conduire ou l'expérience opérationnelle de l'utilisateur pendant la conduite. Il est plus axé sur la sécurité de conduite. De cette façon, il est nécessaire d'équilibrer une bonne expérience utilisateur et la sécurité dans la planification de l'interface homme - machine. Dans une large mesure, la sécurité vient toujours en premier. L'interface homme - machine de la voiture de conduite active doit intégrer de nombreuses fonctions telles que le contrôle du véhicule, les réglages fonctionnels, l'infodivertissement, le système de navigation et le téléphone de bord, ce qui facilite l'interrogation, la configuration et la commutation rapides par le conducteur des diverses informations du système du véhicule, permettant au véhicule de réaliser les opérations requises. À l'avenir, les systèmes d'affichage d'informations embarqués et les smartphones seront connectés de manière transparente, et l'interface homme - machine fournira de multiples moyens d'entrée. En utilisant différentes compétences, les clients peuvent basculer librement en fonction de différentes opérations et fonctions.

Carte de haute précision

Avec des informations précises sur l'orientation du véhicule et des informations riches sur les données des éléments de la route, la carte de précision à haute fréquence peut aider les voitures à prévoir des informations routières complexes telles que la pente, la courbure, le cap, etc. elle offre un temps réel plus élevé que les cartes traditionnelles. Étant donné que la chaussée subit souvent des changements, tels que la rénovation des routes, l'usure ou la repeindre des lignes de signalisation, les changements de signalisation routière, etc., ces changements devraient être reflétés dans les cartes de haute précision à temps. Les cartes de haute précision mettront davantage l'accent sur les modèles 3D et la précision de l'espace et réduiront la précision du mètre au centimètre. Chaque caractéristique et situation sur la route doit être montrée très précisément.

Compétences en planification de la décision

La planification de la résolution est la compétence de base de l'intelligence d'affichage sans conducteur, l'équivalent du cerveau d'une voiture active. Il planifie les véhicules de l’époque (planification de la vitesse, planification de l’orientation, planification de l’accélération, etc.) en analysant de manière intégrée les informations fournies par le système de perception de l’environnement et les résultats du routage et de l’adressage sur des cartes de haute précision, et génère les solutions correspondantes (suivi du véhicule, changement de voie, etc.). Les fabricants de PCB estiment que les compétences de planification doivent également tenir compte des caractéristiques mécaniques, des caractéristiques dynamiques et des caractéristiques cinématiques du véhicule. Les techniques courantes de planification des décisions comprennent les opérations d'experts, les modèles de Markov cachés, les réseaux bayésiens, la logique floue et bien plus encore.

Compétences de positionnement

En plus des capteurs GPS et inertiels, nous utilisons généralement des nuages de points lidar et des correspondances cartographiques de haute précision, des méthodes de calcul du kilométrage visuel et d'autres méthodes de localisation pour nous corriger les uns les autres afin d'obtenir des résultats plus précis. Au fur et à mesure que le contrôle actif évolue, les compétences de positionnement seront constamment optimisées.

Les compétences maintenant activement contrôlées proviennent essentiellement des robots. Le contrôle actif de la voiture peut être considéré comme un robot à roues plus un canapé confortable. Le positionnement et la planification de trajectoire sont un problème dans les systèmes robotiques. Sans localisation, le chemin ne peut pas être planifié. Le positionnement en temps réel au niveau centimétrique est l'un des plus grands défis du contrôle actif. Pour les systèmes robotiques, la position dépend principalement de la comparaison interpolée entre le SLAM et la carte précédente.

Technologies de sécurité des communications

La technologie 5G pose également des problèmes de sécurité de l'information tout en stimulant activement la conduite autonome à haute fréquence pour accéder au réseau électrique via les réseaux embarqués. En utilisation, les informations de chaque véhicule et de son propriétaire sont transmises sur le réseau à tout moment et en tout lieu pour la perception. Ces informations exposées au réseau sont très simples, volées, brouillées, voire modifiées, et ont ensuite un impact direct sur la sécurité des systèmes automobiles intelligents connectés. Dans les véhicules intelligents connectés, nous devons donc valoriser la recherche sur les compétences en matière de sécurité de l’information et de protection de la vie privée.