Чтобы автономные автомобили могли перемещаться, их оптическим датчикам, таким как камеры и лазер, требуется четкий обзор. Теперь исследователи из Университета Эребру успешно повысили точность радарных датчиков для навигации до такой степени, что датчики можно использовать в автономных автомобилях, что делает их безопасными при вождении в любую погоду.
«Преимущество радара заключается в том, что он работает при любых погодных условиях и может «видеть» сквозь дым и пыль», — говорит Даниэль Адольфссон, докторант компьютерных наук Университета Эребру.
С помощью этого нового метода автономный автомобиль , проехавший 100 метров, может определить, где он проехал, с точностью до 1 метра. Это улучшение системы позиционирования радиолокационных датчиков на 1 метр.
«Уменьшение допустимой погрешности с 2% до 1% — это огромный шаг вперед. Этот метод одновременно очень быстрый и точный, а это как раз то, что нужно, если автономные роботы должны безопасно взаимодействовать с людьми и другими роботами», — говорит Даниэль Адольфссон.
Сегодня автономные транспортные средства чаще всего ориентируются с помощью лазерных датчиков. Благодаря этому новому методу радиолокационное позиционирование приближается к той точности, которую можно достичь с помощью лазера. Это означает, что радарные датчики могут заменить лазерные датчики на транспортных средствах, которым необходимо работать в условиях плохой видимости, поскольку радарные датчики обладают способностью проникать сквозь дым, пыль и туман.
«Наша работа по повышению точности радарных датчиков может привести к тому, что автономные автомобили смогут безопасно ездить независимо от погодных условий . Это также может оказаться полезным в строительной и горнодобывающей отраслях, где автономная техника для тяжелых условий эксплуатации должна работать в условиях окружающей среды. с большим количеством пыли».
Создание карт — неотъемлемая часть головоломки
Используя радарные датчики, автономные роботы теперь также могут создавать свои собственные карты — важная часть головоломки для создания надежных роботов, способных воспринимать свое окружение. Эти карты также играют важную роль в способности роботов общаться друг с другом.
«Цель состоит в том, чтобы создать карты, которые эти роботы могли бы понимать и позиционировать, используя только радарные датчики », — говорит Даниэль Адольфссон.
В рамках своего докторского проекта он также изучает, как предотвратить ошибки, когда роботы составляют карту своего окружения.
«В конце концов, будут некоторые ошибки. Важно то, что мы создаем надежные системы, которые могут обнаруживать и исправлять их, когда они случаются».
Знание того, что влияет на навигацию
Новый метод исследователей был опубликован в журнале IEEE Transactions on Robotics . Они также представили, какие части алгоритма на самом деле влияют на точность навигации.
«Мы изучили каждую часть нашего алгоритма, чтобы точно понять, насколько сильно разные части влияют на точность позиционирования. Эти знания могут помочь другим ученым при создании подобных алгоритмов».