Умные автомобили
Сегодня автомобилестроение развивается невероятными темпами. Производители стремятся сделать свои машины не только более быстрыми и надежными, но и безопасными, управляемыми, функциональными и умными.
В наше время сформировались все необходимые условия для создания умных автомобилей: стремительно развивается IT-сфера, появляются все более интеллектуальные и функциональные системы, широкое распространение получает интернет вещей (IoT). Все это в комплексе дает огромные возможности для развития автомобильного транспорта.
Умный автомобиль – это в массовом сознании нечто среднее между автомобилем и роботом с искусственным интеллектом. В реальности же так называют транспортные средства, превосходящие по ряду параметров стандартные машины. Назвать умным авто можно по разным причинам:
ИИ в автомобиле превращает поездку в нечто большее, чем просто перемещение из пункта отправления в пункт назначения. Современное оборудование делает движение безопасным, выступает в качестве дополнительных органов чувств, помогая водителю управлять транспортом, снижает вероятность ДТП и позволяет автомобилисту меньше концентрироваться на дороге без негативных последствий.
Искусственный интеллект в автомобилях способен полностью брать на себя задачу управления транспортным средством: это было неоднократно доказано компаниями Google, Tesla и другими разработчиками беспилотных автомобилей.
Кроме непосредственного участия в управлении движением, умные авто способны выстраивать оптимальный маршрут поездки и в режиме реального времени сообщать водителю о любых возможных неприятностях и пробках.
Умной машину не обязательно должен делать искусственный интеллект беспилотного автомобиля. По мнению многих производителей, достаточно и оснащения салона дополнительной электроникой, которая сделает эксплуатацию транспортного средства более комфортной и безопасной.
Автоконцерны придумывали множество идей для своих продуктов, оснащали машины всевозможными датчиками и системами контроля, но удивить сейчас этим вряд ли кого удастся. Поэтому отдельные производители пошли дальше, к примеру, создатели умного автомобиля GEA, к которому приложили руку дизайнеры из Italdesign Giugiaro и сотрудники LG.
Авто предназначено для бизнесменов, которым нужно максимально продуктивно проводить время, находясь в салоне. Потому был создан салон с тремя режимами:
Второй вариант интеллектуализации транспортного средства – оснащение его электронным помощником. Умные функции (которые раньше так и не назывались вовсе) появлялись постоянно, некоторые из них прочно вошли нашу жизнь и стали повседневностью, другие не прижились и пропали. Однако сегодня дополнительные возможности выходят на качественно новый уровень. Примером является разработка S-Max от Ford.
Главное назначение – сканирование дорожных знаков и автоматическая регулировка скорости движения транспортного средства, в том числе и посредством сокращения подачи топлива в двигатель, но без использования тормоза.
Нечто похожее есть у Tesla – система автоматического предупреждения столкновений, призванная остановить машину в критической ситуации.
Пожалуй, самый интересный тип систем умного автомобиля – автоматическое управление без участия человека. Считается, что именно за такими транспортными средствами будущее, однако их разработка требует баснословных вложений, поэтому созданием занимаются только самые крупные корпорации, к примеру, Google, Apple или Sony.
Гиганты планировали еще в середине прошлого десятилетия выпустить на рынок свои первые автомобили, однако реальность внесла свои корректировки. Запуск на рынок беспилотных авто – огромная ответственность за человеческие жизни, и до сих пор решить все проблемы, которые встают перед автопилотом во время движения, не удалось.
Концепты есть и от других фирм, в том числе от Nissan, Audi, Mercedes и даже КАМАЗ.
Высокотехнологичные автомобили разрабатываются для того, чтобы освободить автомобилиста от необходимости решать многочисленные задачи в процессе движения, сделать поездку более комфортной и уменьшить любые возможные риски.
Многие эксперты считают, что передача хотя бы части обязанностей по управлению транспортным средством искусственному интеллекту, позволит сделать дороги более безопасными, избежать многочисленных аварийных ситуаций и уменьшить количество человеческих жертв.
Использование передовых систем контроля за состоянием водителя способствует снижению риска засыпания человека за рулем, уменьшает шанс возникновения ДТП по причине переутомления или проблем со здоровьем. Умное авто может быть оснащено комплексом специального оборудования, которое будет отслеживать состояние и поведение автомобилиста. К примеру, система способна:
Чтобы сделать машину более безопасной, многие производители сегодня используют специальное аварийное оповещение. Его главная задача – передача информации в случае экстренных ситуаций, фиксируемых датчиками транспортного средства. Сигнал может отправляться в следующих случаях:
Наибольший интерес вызывают автомобили, способные передвигаться самостоятельно, без участия человека. Чтобы добраться в пункт назначения, беспилотное транспортное средство должно знать маршрут, понимать окружающую обстановку, соблюдать ПДД и корректно взаимодействовать с пешеходами и другими участниками дорожного движения. Для этого используются сложные и дорогостоящие технологии:
Искусственный интеллект в automotive: гонка за автономностью
Ожидается, что в 2025 году рынок ИИ (включая системы ADAS и роботизированные автомобили) будет оцениваться в 2,75 миллиарда долларов, и из них 2,5 будут приходиться только на ADAS
Искусственный интеллект постепенно вторгается в нашу жизнь через смартфоны, умные колонки и камеры видеонаблюдения. Шумиха вокруг ИИ заставила некоторых игроков на рынке рассматривать его как сравнительно трудностижимую вторичную цель, а не основной инструмент для создания беспилотного транспорта. Кто же победил и кто проиграл в этой гонке за автономностью?
ИИ прокладывает путь для беспилотного транспорта
«ИИ постепенно вторгается в нашу жизнь, и это особенно актуально в автомобильном мире», — утверждает Йоханн Чуди, аналитик по технологиям, рынку, вычислительной технике и программному обеспечению в компании Yole Développement (сокращенно Yole). «ИИ может стать основным инструментом для создания систем беспилотной езды, хотя многие компании боятся чрезмерного ажиотажа и не опираются на интеллектуальные системы в рамках своих стратегий по созданию систем беспилотной езды».
Компании, уловившие этот аспект технологической битвы, уже вырываются вперед. Влияние COVID-19 пока непонятно, но аналитики из Yole уже сейчас утверждают, что пандемия будет иметь серьезные последствия. Скорее всего, исследования в области беспилотного транспорта будут замедлены в этом и следующем году из-за недостатка денежных средств.
Готовы ли системы ИИ к применению в автомобилестроении? Какие компании участвуют в этой гонке? Какие отношения существуют внутри этой экосистемы? Кто победит в «битве за автономность»? Какие поставщики являются ключевыми и какими технологиями они занимаются? Yole представляет свой взгляд на достижения отрасли ИИ и их применение в автомобилестроении.
Кто выигрывает в «гонке за автономностью»
Давайте взглянем на Tesla, компанию, построившую свой стек технологий беспилотной езды (включающий программное и аппаратное обеспечение) самостоятельно, и являющуюся единоличным правообладателем множества решений. Для Tesla стратегия продвижения небольшими шагами будет выгодной, поскольку она не подразумевает каких-то «побочных исследований», она скорее позволяет интегрировать отдельные проекты в общую систему (именно так компания и работает с электромобилями). Скорее всего, недавний кризис подчеркнет лидерство Tesla на рынке (которое, по некоторым оценкам, длится уже несколько лет). Во второй строке аналитики выделили OEM-производителей, разрабатывающих собственный программный стек на основе аппаратного обеспечения, поставляемого другими игроками на рынке.
Нехватка денежных средств может замедлить работу над некоторыми платформами, хотя разработка некоторых проектов длится несколько лет, и, вероятно, она не будет прервана. Даже в случае возникновения задержек, создание систем беспилотной езды является неотъемлемой частью среднесрочных стратегий OEM-производителей (это касается и Tesla). Что касается выжидающих компаний, которые не ставят автономность во главу угла, то скорее всего их исследовательские программы (если они есть) будут приостановлены до момента урегулирования кризиса. Эти компании отстанут в гонке за автономностью, и им придется полагаться на продукты других компаний, которые будут поставлять полноценные решения/функциональные системы для беспилотной езды.
Основной мотив гонки – союз ИИ и электроники
Развитие различных функциональных возможностей и повышение их сложности требует создания специальных программных решений. Во-первых, все сложнее игнорировать аспект нейронных сетей. Несмотря на то, что их фактор «черного ящика» не обсуждается в широких кругах, он может стать препятствием на пути к реализации систем по принципу «безопасность прежде всего».
Yole делает акцент на интеграции ускорителей (нейронных движков/нейронных процессоров – все это разные маркетинговые названия одной и той же архитектуры) в системы ADAS. Эти модули, которые начали появляться в процессорах мобильных телефонов, предназначены для обработки алгоритмов глубокого обучения – наиболее известный из этих алгоритмов используется в интеллектуальных системах для распознавания объектов в изображениях. В прошлом году компания Tesla интегрировала эти ускорители и ИИ в свой чип Full Self-Driving (FSD).
Большинство OEM-производителей реализуют это решение к 2021 — 2022 годам, так как в настоящее время эти устройства интегрированы во все существующие (и будут интегрироваться в будущем) чипсеты ADAS от компаний Mobileye, Xilinx, TI, Toshiba, Ambarella и Renesas. Эта тенденция к интеграции все большего количества интеллектуальных систем и, следовательно, нейронных процессоров линейно следует за развитием технологий беспилотной езды. Другие тенденции, такие как централизация, будут постепенно преобразовывать будущее вычислений.
Рынок поделен между едиными платформами и процессорами компьютерного зрения
В своем отчете «Artificial Intelligence Computing for Automotive 2020» Yole делает вывод, что рынок автомобильных интеллектуальных систем поделен между едиными платформами и процессорами для компьютерного зрения.
Пьеррик Буле, аналитик по технологиям и рынку твердотельного освещения в Yole сделал следующее заявление: «Мы предполагаем, что существует два варианта архитектуры платформ. Первый – единый чип-компьютер от Nvidia или система беспилотной езды, взятая с топовых роботизированных автомобилей (т.е. „мозг“ транспортного средства). Второй – множество процессоров компьютерного зрения с интегрированными ускорителями – этой архитектурой уже сейчас пользуются многие OEM-производители».
Между этими двумя технологиями возникнет конкуренция, и именно она определит распределение прибыли на рынке. Компания, занимающаяся маркетинговыми исследованиями и стратегическим консалтингом в своем отчете о новых технологиях и рынке пишет, что «в 2025 году рынок ИИ (включая системы ADAS и роботизированные автомобили) будет оцениваться в 2,75 миллиарда долларов, и из них 2,5 будут приходиться только на ADAS».
Yole сотрудничает с System Plus Consulting, чтобы исследовать все прорывные технологии, связанные с приложениями систем ADAS. Недавно представители System Plus взяли интервью у Джунко Йошиды из EE Times: темой разговора стали инновации в новой Audi A8. Часть этого интервью посвящена достижениям Nvidia.
Ромен Фро, генеральный директор System Plus Consulting, объясняет: «… В состав платформы входят процессоры NVIDIA Tegra K1, используемые для распознавания трафика, обнаружения пешеходов, предотвращения столкновений, обнаружения света и распознавания полос движения. Tegra K1 с восемью слоями печатных плат содержит 192 ядра Cuda – столько же, сколько NVIDIA интегрирует в один модуль SMX в графических процессорах на базе архитектуры Kepler. Эти процессоры представлены на рынке в настоящий момент и обладают поддержкой DirectX 11 и OpenGL 4.4»
«Это только начало, и проблемы, связанные с ИИ и его влиянием на автомобильную промышленность, заметны уже сейчас» — комментирует Йоханн Чуди из Yole. У некоторых компаний есть заметное преимущество, и догнать их будет сложно – особенно без интеграции систем ИИ и технологий, связанных с ними.
НПП ИТЭЛМА всегда рада молодым специалистам, выпускникам автомобильных, технических вузов, а также физико-математических факультетов любых других высших учебных заведений.
У вас будет возможность разрабатывать софт разного уровня, тестировать, запускать в производство и видеть в действии готовые автомобильные изделия, к созданию которых вы приложили руку.
В компании организован специальный испытательный центр, дающий возможность проводить исследования в области управления ДВС, в том числе и в составе автомобиля. Испытательная лаборатория включает моторные боксы, барабанные стенды, температурную и климатическую установки, вибрационный стенд, камеру соляного тумана, рентгеновскую установку и другое специализированное оборудование.
Если вам интересно попробовать свои силы в решении тех задач, которые у нас есть, пишите в личку.
Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.
Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.
У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.
9 automotive стартапов с использованием машинного и глубокого обучения
Spark – Оптимизация работы электромобилей
Британский стартап Spark занимается разработкой ПО на основе машинного обучения. Их приложение анализирует расстояние, которое электромобиль может пройти на полном заряде – оценка основана на множестве параметров вроде рельефа местности и производительности во время недавних поездок. Стоит отметить, что оценки поведения делаются как для беспилотных электромобилей, так и для управляемых человеком.
iGloble — Машинное обучения для контроля качества
Продукт индийского стартапа iGloble называется calНled Connected Design, в нем используется машинное обучение и ИИ. calНled Connected Design дорабатывает конструкции автомобильных деталей, используемых в производственном процессе. Также этот продукт оптимизирует производственные циклы и снижает время простоя с помощью прогнозирования отказов оборудования – для этого используются трехмерные симуляции, работающие в режиме реального времени.
SONICLUE – Профилактическое обслуживание на анализе звука
Израильская компания SONICLUE создает продукт, использующий машинное обучение и технологии обработки сигналов. Этот продукт позволяет инженерам и автомеханикам находить неполадки в автомобиле посредством звуковых колебаний. Дефекты и неисправности всех компонентов вызывают определенные колебания, и ПО от SONICLUE обнаруживает их, благодаря чему механик может заняться конкретным неисправным компонентом.
S O NAH – Умная парковка
Немецкий стартап S O NAH разрабатывает платформу, основанную на машинном обучении – эта платформа основана на умных датчиках, и с их помощью предоставляет информацию о наличии свободных парковочных мест. Эти датчики могут быть установлены в любой инфраструктуре, а также могут быть интегрированы с любой технологией – например с существующими системами видеонаблюдения.
Autonomous Fusion – машинное обучения для беспилотных транспортных средств
Американская компания Autonomous Fusion, ранее известная как Wheego Technologies, работает над решением, использующим технологии глубокого обучения. Продукты этой компании должны улучшить производительность систем ADAS и повысить надежность беспилотных автомобилей. Продукты компании Autonomous Fusion предсказывают характер событий, с которыми сталкивается транспортное средство и благодаря сочетанию проприетарных и открытых технологий машинного обучения позволяет транспортному средству реагировать за минимальное время.
Deep Learning
Hazen.ai — Интеллектуальная система управления дорожным движением
Hazen.ai — это стартап из Саудовской Аравии, занимающийся разработкой умных дорожных камер. Эти камеры анализируют видеопоток и используют методы глубокого обучения для обнаружения опасного вождения. Анализ проводится в режиме реального времени, благодаря чему действия водителей распознаются, и нарушителям автоматически отправляются предупреждения и штрафы.
RoadE – Отслеживание состояния транспортных средств
Индийский стартап RoadE разрабатывает системы прогнозирования профилактического обслуживания для автомобилей. Утилита обработки видеосигнала от RoadE основана на глубоком обучении и анализе видеопотока, в то время как платформа Auto Smart для круглосуточного мониторинга состояния автомобиля использует сочетание машинного и глубокого обучения. Таким образом, компания может предсказать необходимость технического обслуживания, благодаря чему автомобиль не будет простаивать лишнее время в автосервисе.
Univrses – Беспилотные транспортные средства
Шведский стартап Unvrses разрабатывает решения в области компьютерного зрения для городской среды. Платформа 3DAI City основана на их собственном движке 3DAI, и в ней используются видеокамеры, установленные в общественном транспорте. По мере движения транспорта по маршруту, платформа собирает различные данные, которые позже используются для улучшения систем распознавания объектов в беспилотных автомобилях.
MDGo — Управление клиентскими данными
Израильский стартап MDGo использует глубокое обучение и набор датчиков в своем решении, собирающем данные об автомобилях во время ДТП. ПО от MDGo анализирует столкновение в реальном времени и отправляют данные в больницы и службы экстренного реагирования. Данный продукт позволяет оптимизировать работу медиков и обеспечить эффективное лечение пострадавших, снижая риск хронических повреждений. Кроме того, данное решение позволяет беспроблемно урегулировать страховые вопросы.
Подписывайтесь на каналы:
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.
Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.
У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.
Интеллектуальные автомобильные ассистенты и датчики. Функций — больше, «железа» — меньше
Введение
В современных автомобильных электронных системах работают специализированные и оптимизированные для конкретного применения датчики, определяющие в реальном времени текущий статус или динамику автомобиля и его систем/подсистем. Согласно уровню развития современной сенсорной технологии интеллектуальные датчики в свою очередь являются подсистемами по отношению к системам, в которых/для которых они выполняют свои измерения. И некоторые из них сами представляют собой сложные мультисенсорные блоки, объединяющие несколько датчиков, характеризующиеся несколькими входными и выходными интерфейсами.
Это означает, что при введении новых функций и технологий на уровне всего автомобиля датчики также могут вводиться избыточно, и оптимизация сенсорной архитектуры — одна из центральных задач, решаемых ведущими поставщиками авто- электроники. Датчики, провода, электроника, специфицированные как ASIC/ASSP, — это более высокая системная цена и дополнительная нагрузка на автомобильные источники энергии, механические структуры, вычислительные блоки (микроконтроллеры, ПО) и т. п. Ключ к решению этой задачи лежит в создании сетевой архитектуры, в которой сигналы поступают от сенсорных узлов к различным доменам в уже обработанном (подготовленном встроенной схемой датчика) виде. Практически любой современный датчик — это, в сущности, не сенсор, а микроконтроллер, дополненный сенсорными функциями, без которых его функционирование бессмысленно. По мере повышения требований к автомобилям и электронным системам и сопутствующего развития сенсорных технологий для обработки (коррекции) основных показаний привлекаются дополнительные датчики.
Мультисенсорные модули вместо одного сенсорного устройства — это следующее актуальное направление в развитии автомобильных технологий. Первыми примерами комбидатчиков стали сенсорные кластеры для ESC, навигационных систем. Сейчас многие производители комбидатчиков инерции реализовали программное слияние данных об ускорении с данными об угловой скорости, магнитометрами, что находит применение в навигации и системах ESC.
Этот принцип можно использовать для создания других сенсорных узлов, для этого необходимы только соответствующие аппаратно-программные компоненты в виде сенсорного узла или размещаемые в блоке управления.
Поэтому цель оптимизации сенсорной архитектуры сегодня может быть переформулирована как создание целостной измерительной архитектуры, обеспечивающей информацию с высокой точностью и надежностью посредством аппаратно-программного узла, получающего первичные или обработанные сенсорные сигналы и передающего различным доменам обработанные сенсорные сигналы в том виде, в каком это необходимо для реализации автомобильных функций.
Слияние и согласование сигналов позволяет не только решать измерительную задачу, но и повышать точность детектирования, «уверенность» интеллектуальной системы в правильности активируемых ею действий, точности их выполнения. Некоторые сигналы можно использовать для вычисления переменных различными способами или посредством виртуальных датчиков. Это позволяет повышать взаимозаменяемость сигналов и надежность измерений при утере одного из сигналов.
Следующий шаг состоит в привлечении для обработки/слияния сенсорных сигналов извне автомобиля. Примеры включают сигналы от GPS или наземных датчиков, других автомобилей, служб. Имеется в виду так называемая коммуникация Car-2-X (GM V2X), объединяющая Car-2-V (GM V2V) — коммуникацию автомобилей между собой и Car 2-I (GM V2I) — коммуникацию автомобилей с инфраструктурой. Назначение сигналов CAR-2-X в автомобиле состоит главным образом в обеспечении большей безопасности, но также допускает бóльшую эффективность управления в плане потребления топлива и стоимостной эффективности.
Еще более точно цель оптимизации сенсорной архитектуры можно определить как разработку матрицы соответствия датчиков (внутренних и внешних) автомобильным функциям, позволяющей определять, какие (не только по назначению, но и по требованиям к ним) сенсорные сигналы требуются для измерений, и подключать их в масштабируемые программные модули, реализующие эти функции. Это допускает не только исключение избыточных датчиков, но и возможность организовывать их таким образом, чтобы добавление новых автомобильных функций происходило быстро и приводило к более низкой цене.
Обзор, представленный вниманию читателей, показывает, какие новые интеллектуальные функции реализуют ведущие автопроизводители и поставщики систем автомобильной электроники на данном этапе развития технологий и какие они предпринимают шаги для оптимизации сенсорной архитектуры.
Пассивные и активные системы безопасности — объединение мультиосевых и комбинированных датчиков
Продвинутые системы безопасности (Advanced Safety Systems) и помощи водителю (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) являются ключевой сферой, для которой мультиосевые инерциальные датчики предоставляют новые возможности дизайна.
Вначале представленная пассивными системами (пристяжными ремнями сидений и подушками безопасности), современная автомобильная безопасность теперь в значительной степени построена на основе интеллектуальных систем избегания и предотвращения аварий, которые дополняют системы смягчения и защиты в случае неизбежности аварии.
Активные системы безопасности играют главную роль в снижении фатальных исходов трафика и включают адаптивный круиз-контроль, системы предупреждения аварии с автоматическим рулевым управлением и вмешательством торможения и многие другие. К ним также относится антиблокировочная система (АБС), система курсовой устойчивости (ESC/ESP) и все так называемые автомобильные ассистенты, или системы помощи водителю.
В последние годы возникла концепция систем помощи водителю (Driver assistance systems) и увеличилось число электронных ассистентов, поддерживающих водителей в конкретных ситуациях (например, в удержании машины на полосе, при парковке) посредством информационного предупреждения и/или вмешательства (при необходимости) в управление.
Системы помощи водителю включают ESC, адаптивный круиз-контроль, мониторинг «слепых» зон, обнаружение дорожных знаков и т. д. Общим между ними является не только функциональность ассистентов (помощников, не заменяющих полностью, а помогающих водителю), но и использование в качестве входных данных от набора одних и тех же датчиков.
Документы Евросоюза, которые вступили в силу с 1 ноября 2011 года, требуют, чтобы система динамической стабилизации ESC (Electronic Stability Control) или ESP (Electronic Stability Program) была инсталлирована во всех новых моделях автомобилей и легких коммерческих транспортных средствах, выпущенных вслед за указанной датой (1 ноября 2011 года). В дальнейшем ESC/ESP станет обязательной во всех новых транспортных средствах ЕС с 1 ноября 2014 года.
По данным Bosch, ESP может предотвратить до 80% аварий, возникающих в результате юза (скольжения). По итогам 2010 года свыше 63% автомобилей, произведенных в Европе, уже оборудованы этой системой. В Северной Америке этот показатель составляет порядка 90%.
Федеральный стандарт автомобильной безопасности США FMVSS № 126 требует наличия установленной системы ESC в пассажирских автомобилях, грузовиках, автобусах весом менее 4536 кг. Все новые автомобили для продажи в США должны быть оборудованы ESC c 2012 года.
Бразилия, Япония и Южная Корея также анонсировали введение ESC с 2012 года. Общемировой показатель инсталляции на данный момент превышает 30%, и ожидается его приближение к 50% в 2014 году.
Системы ESC прикладывают автоматическое торможение индивидуально к каждому колесу, регулируют крутящий момент двигателя, скорость дроссельного двигателя, и это помогает водителю удерживать управление в критических ситуациях: при поворотах, заносах, боковых опрокидываниях (rollover), а также при чрезмерной или недостаточной чувствительности к рулю на поворотах (over-steering и under-steering) (рис. 1). NHTSA оценивает, что введение ESC позволит снизить аварийность среди одиночных пассажирских автомобилей на 34%, SUV — на 59%, значительно снизятся и аварии типа rollover. По оценкам NHTSA, ESC может сохранить ежегодно порядка 5300–9600 жизней и предотвратить 156 000–238 000 травм в результате любых типов аварий, если все легковые автомобили на дорогах будут оборудованы ESC.
Рис. 1. ESC от Continental: а) функции и компоненты; б, в) корректировка курса посредством индивидуального торможения колес в ситуациях недостаточной (б) или чрезмерной (в) чувствительности к рулю на поворотах
С февраля 2009 года ESC включена в программу тестирования автомобильной безопасности Euro NCAP (European New Car Assessment Programme), показывающей рейтинги автомобилей по результатам симуляции аварийных ситуаций. С 2010 года новые модели автомобилей могут получить высочайшую оценку — пять звезд, только если они оборудованы ESC как стандартной системой.
Система динамической стабилизации ESC автоматически корректирует курс, поэтому другое ее название — система курсовой устойчивости. ПО основано на датчиках скорости колеса, которые индицируют скорость каждого колеса и автомобиля, угла поворота руля (они помогают рассчитывать желаемое водителем положение автомобиля), и инерциальных датчиках, выполняющих мониторинг статуса автомобиля и его реакции на команды. Датчики инерции включают гироскопы yaw rate, измеряющие угловое движение вокруг вертикальной оси, и боковые акселерометры, измеряющие ускорение в направлении поперечной оси.
Инерциальные датчики (yaw rate gyro и боковой акселерометр) интегрируются в сенсорный кластер (показанный на рис. 1а), представляющий собой два МЭМС-датчика в одном макрокорпусе. Мультиосевые датчики на основе технологии МЭМС, получившей значительное развитие в последнее время и вследствие этого — снижение цены, предоставили новые возможности для дизайна всех автомобильных систем, где применяются МЭМС, включая ESC. Вместо одноосевого датчика бокового ускорения в ESC стали широко использовать недорогие двухосевые акселерометры, позволяющие измерять в плане боковое и продольное ускорения.
Данные от датчиков нужны для того, чтобы сравнивать действия водителя с фактическим статусом автомобиля. ESP использует интеллектуальные датчики для проверки приблизительно 25 раз в секунду (Bosch) или каждые 7 мс (Continental) для согласования входных данных от рулевого колеса с фактическим курсом. Если система обнаруживает нестабильность ситуации, то она срабатывает в пределах мс, вмешивается в управление и снижает крутящий момент двигателя. Дополнительно прикладывается торможение индивидуально к колесам.
ESC/ESP также объединяет функции антиблокировочной системы (ABS) и контроля сцепления (TCS). ESC от Continental, например, является суммой следующих функций (рис. 1а): ABS, EBD, TCS, AYC.
В свое время ESC вначале стала надстройкой по отношению к системам ABS и TCS (контроля сцепления). Затем применение двухосевых датчиков позволило использовать данную систему в качестве базисной для других системных надстроек, использующих сигнал продольного ускорения, — помощи при старте на холме (Hill Start Assist) или электронной парковки тормозов (Electric Parking Brake, EPB). Сигнал продольного ускорения от двухосевого датчика ускорения можно также использовать для сбережения топлива в автомобилях с автоматической трансмиссией, при выполнении автоматического переключения на топливосберегающую N-передачу.
В последние годы дебютировали первые интегральные МЭМС-комбикорпуса для ESC, объединяющие акселерометр и гироскоп с ASIC. В портфолио Bosch, например, был представлен комбисенсор SMI540 (рис. 2а), объединяющий датчик бокового ускорения и датчик угловой скорости курса в корпусе SOIC16x, два из трех сенсорных сигналов которого обеспечивают информацию для ESP.
Рис. 2. Примеры интегральных комбидатчиков для ESC и других автомобильных систем: а) комбисенсор SMI540 Bosch для ESC; б) комбидатчики SD787/788 SensorDynamics: одноосевой гироскоп + трехосевой акселерометр для ESC и систем детектирования крена
Комбидатчики SD787/788 SensorDynamics (рис. 2б), разработанные для автомобильных применений типа ESC, rollover detection, объединяют в одном корпусе одноосевой гироскоп и трехосевой акселерометр. С 2011 года SensorDynamics — часть Maxim Integrated Products, что является проявлением общемировой тенденции. Крупные полупроводниковые фирмы стремятся приобретать меньшие инновационные МЭМС-компании, так как подобное приобретение позволяет обеим сторонам повысить объемы производства инерциальных МЭМС и расширить свое присутствие в интересующих сегментах рынка.
Не случайно, что еще один ведущий производитель автомобильных комбидатчиков — компания VTI Technologies — приобретена в октябре 2011 года компанией Murata Manufacturing. SCC1300, например, комбинирует X-осевой гироскоп и трехосевой акселерометр.
Интеграция — ключ к повышению уровня характеристик и снижения цены МЭМС-датчиков, большему распространению датчиков в автомобиле, стимул к возникновению новых применений. Мультисенсорные модули, интегрированные с процессорами, ПО, поставляют выходные данные с требуемым содержанием и в заданном формате.
Известны следующие типы комбидатчиков, разрабатываемые для автомобильных систем:
Первые два типа датчиков разработаны для осуществления функциональности ESC и ESC/Rollover, но допускают и другие функциональные надстройки. Третий тип датчиков существует только на уровне концепции, воплощение которой ожидается в ближайшие годы.
TRW, Continental, Bosch, VTI, SensorDyna-mics, BMW, Freescale, Invensense и STMicro-electronics — все эти компании внесли значительный вклад в теорию и практику, а также перспективу комбинирования в одном корпусе МЭМС-технологий инерциальных датчиков различного назначения. И сейчас не только для ESC, но и для анализа данных об аварии и дизайна подушек безопасности вместо стандартных одноосевых датчиков могут использоваться мультиосевые и мультисенсорные решения.
Современные автомобили включают несколько подушек безопасности, а для них необходимо, чтобы различные датчики-сателлиты были развернуты по периметру автомобиля для сбора и интеграции сигналов и определения необходимости переключения срабатывания фронтальных, боковых подушек или дополнительных систем (Supplemental Restraint System, SRS).
Датчики-сателлиты измеряют давление, ускорение, детектируют пассажиров и ремни безопасности и передают эти данные к главному ECU, управляющему переключением подушек. Каждый современный автомобиль оборудуется числом сателлитов до 10.
Концепция децентрализованных датчиков от Continental с датчиками ускорения gSAT и давления в боковых дверях pSAT показана на рис. 3.
Рис. 3. Концепция сателлитов — датчиков систем пассивной безопасности от Continental: а) децентрализованное расположение датчиков ускорения и давления в автомобиле; б) gSAT — фронтальный датчик ускорения; в) pSAT — датчик давления в боковых дверях
Стандартные акселерометры измеряют ускорения в одном, обычно фронтальном направлении (продольное ускорение в X-оси). В последние годы получили распространение методы детектирования боковых ударов посредством боковых акселерометров (бокового ускорения в Y-оси), альтернативой которым являются датчики давления в боковых дверях.
Одновременное использование мульти-осевых датчиков ускорения с дополнительными одноосевыми датчиками в одном корпусе или полностью мультиосевых акселерометров может значительно улучшить сенсорные характеристики аварийных систем и исключить необходимость применения индивидуального датчика давления или ускорения в дверных полостях.
Компания TRW недавно представила, например, удаленные мультиосевые датчики ускорения (Remote Acceleration Sensors, RAS) (рис. 4а), предназначенные для детектирования ударов более чем в одном направлении одновременно, что повышает качественные показатели определения аварий в сравнении с традиционными методами детектирования.
Рис. 4. Перспективные технологии детектирования фронтальных и боковых ударов посредством датчиков ускорения: а) удаленные мультиосевые датчики ускорения (RAS) от TRW; б) SMA560 Bosch — интегральные двухосевые датчики 5-го поколения для систем подушек безопасности
Еще раньше, в конце 2010 года, Bosch выпустила интегральный двухосевой датчик ускорения SMA560 в корпусе SOIC8 для подушек безопасности (рис. 4б). Две сенсорные оси SMA560 допускают детектирование и фронтальных, и боковых ударов посредством одного устройства 5-го поколения. Датчик занимает на 40% меньше места, чем устройства предшествующего поколения. Возможна независимая индивидуальная установка измерительных диапазонов для двух осей (±35g, ±48g, ±70g, ±96g).
ADXL278 компании Analog Devices — двухосевой акселерометр с обработанными выходами напряжения, выполненный в виде одной монолитной ИС в LCC-корпусе (5×5×2 мм). Это один из первых двухосевых датчиков ускорения, и разрабатывался он также для систем фронтальных и боковых подушек. Диапазоны детектирования по осям X/Y включают ±35g/±35g, ±50g/±50g и ±70g/±35g.
Совсем недавно, в ноябре 2011 года, было объявлено о новом семействе акселерометров Freescale Xtrinsic MMA65xxKW для интеллектуального детектирования фронтальных и боковых аварий.
MMA65xxKW в QFN-корпусе работают в диапазоне до 120g, семейство объединяет одно- или двухосевые датчики. В роли safing sensors MMA65xxKW локализуются в ECU подушек безопасности автомобиля — если система оснащена датчиками-сателлитами. Согласно рекомендациям производителя, инерциальные датчики-сателлиты (Freescale MMA5xxxKW) размещаются по периметру автомобиля и помогают при оптимальном развертывании подушек безопасности.
Датчики обнаружения крена — еще одно потенциально важное применение мульти-осевых датчиков в пассажирских автомобилях. При анализе данных о вертикальном ускорении (по Z-оси), получаемых посредством и в комбинации с данными датчиков боковых ударов (по Y-оси), можно предсказывать события крена (rollover) без гироскопа. Для осуществления этой функции TRW разрабатывает двухосевые и мультиосевые сенсорные технологии, которые будут доступны для автомобилей модельного ряда 2012 года.
Мультиосевые сенсорные решения повышают функциональность системы, в которой они работают, а также снижают и цену, и фут-принт. Сенсорное слияние допускает новую функциональность, и эволюция мультиосевых модулей протекает в направлении комплексного сенсорного решения, включающего вместо обычной ASIC микроконтроллерный блок на основе MCU и ПО.
Стандартное оборудование всех новых моделей автомобилей ESC/ESP приводит к увеличенному использованию систем помощи водителю, основанных на датчиках ESC, и интеллектуальной сетевой связи между ESC и датчиками. Один из примеров этого — гибридная система TPMS, разработанная TRW.
Новые гибридные системы — использование данных от других систем и датчиков
Например, новая гибридная система TPMS от TRW подключает данные ABS/ESC.
Компания TRW Automotive Holdings (TRW) недавно представила следующее поколение систем контроля давления в шинах (TPMS) в виде гибридной системы на основе комбинации сенсорных технологий для обеспечения функциональности auto-location (автоматической локализации) (рис. 5).
Рис. 5. Гибридная система TPMS TRW — пример объединения данных датчиков давления шин, ESC/ABS
Как и система прямого контроля TPMS (dTPMS), гибридная система основана на базовых датчиках контроля давления в шинах посредством прямого метода контроля, а именно измеряющих давление и температуру. Гибридная технология основана на тех же четырех колесных датчиках, осуществляющих прямой мониторинг индивидуальных уровней давления в каждой шине.
Но, кроме того, система подключает и данные от автомобильных систем ABS или ESC — для обеспечения функции auto-location и предупреждения водителя о том, какая шина или шины могут иметь низкое давление.
Функция auto-location является преимущественным признаком гибридной системы от TRW по сравнению со стандартной, введение дополнительной функции исключает необходимость в дополнительной аппаратной электронной части, которая прежде требовалась для локализации датчиков.
Ресивер гибридной системы устанавливается в пассажирском отсеке и идентифицирует состояние шин, комбинируя данные от датчиков TPMS и автомобильных колесных датчиков скорости ABS/ESC.
Компания TRW готовит TPMS для производства в 2013 году. TRW TPMS — это пример гибридной системы, к числу которых можно отнести любые другие, использующие в качестве входных данные, полученные от различных систем и/или различными методами детектирования. Слияние сенсорных данных может выполняться в пределах гибридного системного электронного управляющего блока или сенсорного/мультисенсорного модуля/кластера/блока. Вне зависимости от варианта, общим результатом являются системы более высокого уровня интеграции, аппаратная часть которых значительно сокращена, одновременно выполняющие функции множественных систем безопасности. Следующим примером, подтверждающим это, являются радары и камеры, а также ассистенты на их основе.
Ассистенты на основе радаров и камер. Выше интеграция — выше безопасность
Радары и камеры и продвинутые системы безопасности (Advanced driver assistance systems, ADAS) на их основе — следующие ключевые технологии для снижения числа аварий на дорогах, объединяющие адаптивный круиз-контроль (АКК), функциональность Stop and Go, обнаружение в пределах «мертвых зон» и др.
Традиционно отдельно взятая сенсорная технология и система помощи водителю физически привязаны друг к другу. Например, для АКК используются радары, работающие в дальнем диапазоне расстояния (до 250 м) и частотном диапазоне порядка 77 ГГц. Радары диапазона 24 ГГц обычно используются для детектирования объектов в зоне, близкой к автомобилю (детектирование «мертвых» зон, предупреждение о столкновении). Для мониторинга маркировки полос с целью удержания на полосе или обнаружения дорожных знаков, а также защиты пешеходов обычно применяются видеокамеры.
Имеются применения, для которых могут быть использованы и те, и другие технологии (обнаружение препятствий, предупреждение о столкновении). В последние годы обозначилась тенденция использовать все сенсорные технологии, доступные для данного применения, — с тем, чтобы допустить множественные функции безопасности и надежное детектирование в диапазоне 360° вокруг автомобиля.
Например, A8 L и ряд других моделей Audi характеризуется не только широким диапазоном технических инноваций, но и функционалом «предвидения» (буквально — «предчувствования») аварии — Audi pre sense. В зависимости от ситуации вождения включаются/выключаются превентивные/защитные меры.
Автомобили Audi A8 L оборудуются фронтальными и задними радарными датчиками и фронтальной высокоразрешающей видеокамерой, расположенной поблизости от зеркала интерьера и захватывающей изображения со скоростью 25 кадров/с. Блок контроля EPS (электрического рулевого управления) также поставляет входные данные для системы Audi pre sense, которая использует весь набор для создания реалистичной картины автомобильного окружения и активации мер безопасности.
Девиз Continental, выражаемый слоганом “Safety for everyone”, или «Безопасность для каждого», проиллюстрирован всеобъемлющим набором систем помощи водителю, которые появились в новом автомобиле Ford Focus и относятся к недорогой ценовой категории (рис. 6а). В этом автомобиле применены камеры для помощи в удержании на полосе, интеллектуального контроля фар, обнаружения дорожных знаков (Lane Keep Assist, Intelligent Headlamp Control and Traffic Sign Recognition), оптический ИК-датчик для помощи в чрезвычайном торможении (Emergency Brake Assist), которые разработаны Continental.
Рис. 6. Новый Ford Focus — пример недорогого автомобиля, оснащенного набором систем помощи водителю: а) внешний вид автомобиля модельного ряда текущего года; б) электронно-сканирующий радар ESR Delphi для АКК, предупреждения о переднем столкновении, примененный в новой модели Ford Focus
На модели Ford Focus в Европе сейчас устанавливают мультирежимный электронно-сканирующий радар ESR (Electronically Scan-ning Radar) от Delphi Automotive (рис. 6б). Это свидетельствует о том, что цена радаров Delphi снижена настолько, что стало возможным применение радарной технологии в недорогих автомобилях.
Помимо общих преимуществ электронного сканирования по сравнению с механическим, Delphi ESR характеризуется широкой областью обзора и в среднем, и в дальнем диапазонах и обеспечивает два измерительных режима одновременно. В среднем диапазоне ESR идентифицирует автомобили и пешеходов, а в дальнем обеспечивает точное детектирование диапазона и данных скорости с дискриминацией до 64 целей на пути автомобиля. Функциональность, которую допускают радары переднего обзора ESR, объединяет АКК, предупреждение о переднем столкновении, торможение и предупреждение об интервале движения впереди (расстояния и времени) (Headway Alert).
В мультирежимном электронно-скани-рующем радаре ESR Delphi Automotive используются продукты TriQuint.
Современные радарные технологии представлены GaAs- и SiGe-технологиями. В разработке системы для Delphi применен дизайн GaAs-устройств от TriQuint. Разработки TriQuint включают флип-чип технологию CuFlip, которая замещает проводные устройства. CuFlip повышает надежность и прочность, упрощает сборки.
Как заявлено, решения TriQuint на основе GaAs на 77 ГГц обеспечивают:
Все же, по мнению ряда консалтинговых фирм, в 2009–2011 гг. технология GaAs вытеснялась технологиями, обеспечивающими еще более высокий уровень интеграции и более низкую цену производства.
Компания Infineon, которая в 2002 году продала свой GaAs-бизнес TriQuint, производит радарные кристаллы на основе технологии SiGe. SiGe допускает более высокий уровень интеграции, меньшие и более эффективные в стоимостном выражении решения, чем это было возможно с более дорогой технологией GaAs.
Радарные ИС серии RASIC (Radar System IC) обеспечивают функции трансиверов, осцилляторов (VCO), диэлектрических резонансных осцилляторов (Dielectric Resonator Oscillators, DRO) и другие для всех типов автомобильных и промышленных радарных применений в диапазоне 76–77 ГГц. Решения от Infineon поставляются как некорпусированные кристаллы bare-die. Создавая RASIC, специалисты Infineon искали путь для производства радарных решений в высоких объемах. За счет этого процесс Infineon SiGe выигрывает в сравнении с технологиями GaAs. Технология выигрывает и за счет устойчивости в рабочем температурном диапазоне от –40 до +125 °C и полной автомобильной квалификации согласно AEC-Q100. Дополнительно обеспечивается признак самотестирования и диагностические опции для выходных данных и температуры.
ИС, построенная на основе процесса Infineon SiGe 200 ГГц, предлагает функциональность высокого уровня интеграции по более низким ценам и лучшую надежность в частотном диапазоне от 76 до 81 ГГц. Этот диапазон подходит для многих радарных применений безопасности. Автомобильные применения включают:
Кристалл Infineon RASIC (Radar System IC) используется в новых радарных системах третьего поколения Bosch LRR3 (рис. 7). LRR3 разработан для ACC в диапазоне до 250 м и осуществляет радарные функции безопасности, такие как предупреждающие системы торможения, признаки предупреждения аварий и автоматического чрезвычайного торможения.
Рис. 7. Автомобильные радарные ИС серии RASIC от Infineon в радарной системе следующего поколения LRR3 Bosch: а) SiGe радарные кристаллы RASIC в LRR3; б) блок-диаграмма радарных кристаллов
Чипсет от Freescale из материала SiGe представляет собой следующее радарное решение диапазона 77 ГГц, обеспечивающее функциональность мониторинга окружения вокруг автомобиля в дальнем и среднем диапазоне (рис. 8).
Рис. 8. Радарное решение от Freescale на 76–81 ГГц: а) применение радарной технологии; б) блок-диаграмма
Радарная система Freescale основана на мультиканальных ресиверах и трансмиттерах, допускающих высокий уровень интеграции. Системное решение с продуктами Freescale для радарных систем показано на рис. 8б. В системе предупреждения об аварии контролируемый MCU трансмиттер на 77 ГГц излучает сигналы, отраженные от объекта, идущего впереди, сбоку, сзади, эти сигналы захватываются посредством множественных ресиверов, интегрированных в автомобиле.
Сенсорная продукция представляет собой:
Радары от Freescale функционируют в FMCW-модели и с применением FSK-мо-дуляции и позволяют получить эффективное в стоимостном выражении решение. Высокоскоростная волна FMCW скомбинирована с алгоритмом 2D-FFT, что допускает независимые измерения диапазона и скорости (range rate). Обеспечивается обнаружение кластерных стационарных объектов.
Продукты Freescale для радарных систем включают: 32-битные МК Qorivva, 16-битный МК (S12X), специализированные схемы (аналоговые и ИС со смешиванием сигнала), датчики и сопутствующую продукцию (комплекты разработчика, ПО, библиотеку дизайнов, AUTOSAR). С помощью 32-битного микроконтроллера с одним или двумя ядрами Qorivva MCU со встроенной памятью флэш и RAM радарная система может обнаруживать и отслеживать объекты, инициируя предупреждение водителю о неминуемом столкновении и вмешательство торможения со стороны системы ESC.
Системы безопасности, для которых рекомендована SiGe радарная технология Freescale, включают адаптивный круиз-контроль, предупреждение о столкновении, переднем движении (headway alert), смягчение и поддержку торможения.
Радары на 76–81 ГГц можно использовать также для предотвращения боковых и задних аварий.
Для противодействия боковым и задним авариям система от Delphi заднего и бокового детектирования (Rear and Side Detection System, RSDS) будет предупреждать водителей о приближающихся автомобилях (рис. 9). Система использует радар на 77 ГГц. RSDS запланированы для производства уже в 2012 году.
Рис. 9. Радарная система заднего и бокового детектирования (Rear and Side Detection System, RSDS) Delphi на 77 ГГц
Другие производители разрабатывают аналогичные решения, допускающие организацию многих «ассистентов» водителя, осуществления широкого набора функций мониторинга в диапазоне 360° на основе комбинирования входных данных от немногочисленных и недорогих независимо работающих или интегрированных датчиков/модулей.
Одним из примеров является новая радарная концепция от TRW, которая представляет собой семейство короткодиапазонных масштабируемых радаров, допускающих детектирование в диапазоне 360° вокруг автомобиля и множественные функции безопасности и комфорта: помощь при смене полосы, обнаружение «слепых» зон, предупреждение о поперечном трафике, определение боковых ударов и низкоскоростное предупреждение о столкновениях (рис. 10). Радарные датчики могут быть также интегрированы с системами автомобильного торможения (для осуществления чрезвычайного торможения) и системами электрического рулевого управления (для помощи в пробках).
Рис. 10. Иллюстрация 360-градусного диапазона детектирования посредством радарных датчиков от TRW
Интеллектуальные и когнитивные (познавательные) системы безопасности от TRW делают последние инновации в области безопасности доступными для всех сегментов автомобилей. Концепция TRW Cognitive Safety Systems объединяет пассивные и активные технологии с электроникой и сенсорными функциями и разработана для создания интеллектуальных систем безопасности пешеходов, водителей и пассажиров. Девиз компании выражен слоганом “The safety everyone deserves”, что означает «Каждый заслуживает безопасности». Компания TRW разрабатывает модульные системы, доступные для различных моделей автомобилей на любых рынках.
В соответствии с этим новая радарная концепция TRW разрабатывается как масштабируемое решение на основе ограниченного набора датчиков для применений или групп применений. Это решение подходит для автопроизводителей, планирующих на старте только базовые функции, но с последующим апгрейдом, или для создания модульных систем безопасности и комфорта, которые могут быть предложены покупателям посредством множественных моделей автомобилей и уровней. Например, базовая система может объединять один датчик переднего обзора для низкоскоростного предупреждения о столкновении, а система среднего уровня может дополнительно включать пару радаров заднего обзора для мониторинга «мертвых» зон и помощи при смене полосы. Система премиум-класса может быть дополнительно оснащена датчиками для помощи при пробках, детектирования боковых ударов или использоваться для автоматической парковки.
TRW ожидает, что радарная технология будет готова для производства в 2015 году.
Более высокий уровень интеграции и снижение цены способствуют масштабированию радарной технологии, а также позволяют интегрировать ее с другими сенсорными технологиями (имеются в виду камеры) для расширения набора применений, то есть от привязки технологии к применению переходить к комплексному интегрированию технологий и применений.
Один «глаз» — хорошо, а два «глаза» — лучше
Последние разработки Delphi позволяют объединить множество систем безопасности посредством одного интегрального модуля со слиянием данных и тем самым снизить системную цену. Новейший продукт от Delphi с сенсорным слиянием под названием RACam (рис. 11) представляет собой интегрированную систему на основе радара и камеры. Модуль RACam разработан для применения в широком спектре систем активной безопасности: полноскоростном АКК, адаптивном контроле фар, обнаружении дорожных знаков, предупреждении о переднем столкновении, защиты пешеходов и автономном торможении, которое автоматически замедляет автомобиль до остановки в ситуациях, когда водитель не реагирует на опасность. Эта система была продемонстрирована в 2011 году на IAA, ожидается, что автомобили, оборудованные ею, появятся на дорогах в 2014 году.
Рис. 11. Интегрированная система на основе радара и камеры Delphi RACam: а) внешний вид модуля; б) инсталляция в зеркале заднего вида
Ядром RACam является электронно-сканирующий радар Delphi ESR среднего и дальнего диапазона. RACam интегрирует функции радарного детектирования, видеообнаружения с вычислительным блоком в одном компактном модуле, предназначенном для монтажа на ветровом стекле или зеркале заднего вида (рис. 11б), что допускают размеры RACam в пределах 123×68×38 мм. Раздельные радарные системы традиционно монтируются за решеткой радиатора, но это зона аварий, после которой может понадобиться ремонт радара.
Вот полный список «ассистентов», которые могут быть созданы на основе одного только модуля RACam:
Прямым назначением большинства систем помощи водителю является обеспечение безопасности водителя и пассажиров. Но не только пассажиры могут пострадать в результате автомобильной аварии. В фокусе автопроизводителей, поставщиков Tire 1, — комплексная защита пассажиров, пешеходов и других людей на дорогах (мотоциклистов, велосипедистов) посредством современных сенсорных технологий и систем на их основе.
Система обнаружения пешеходов переднего обзора от TRW осуществляет слияние сенсорных данных от масштабируемой видеокамеры с данными радара на 24 ГГц. Если пешеход обнаружен перед автомобилем посредством камеры, и это подтверждено радаром, то применяются соответствующие алгоритмы расчета вероятности аварии. При высокой вероятности аварии издается сигнал предупреждения водителя, автоматически генерируется тормозной маневр для замедления автомобиля и снижения серьезности удара.
Инженеры Continental для защиты пешеходов разработали стереокамеру — интегрированный сенсорный блок на основе двух монокамер, предназначенный стать частью системы безопасности ContiGuard и интегральным элементом системы переднего торможения (рис. 12).
Рис. 12. Стереокамера — интегрированный сенсорный блок на основе двух монокамер от Continental: а) работа камеры; б) конструкция: две интегрированные монокамеры, разнесенные на 20 см
Две камеры обеспечивают полный анализ изображения посредством одного блока. Камера состоит из двух CMOS-монокамер, разнесенных приблизительно на 20 см и размещаемых за пределами ветрового стекла (рис. 12б). Поскольку стереокамера имеет два «глаза», она способна определять различие в изображениях в пределах одного кадра, а также стационарные и движущиеся препятствия (груз, людей, животных). Камера позволяет использовать входные данные для определения размера препятствия и расстояния до него, что не может быть получено со столь же высокой надежностью посредством монокамеры.
Стереокамера может измерять расстояние до объекта и его высоту относительно дорожной поверхности. Это возможно посредством оценки разницы в перспективе между левым и правым оптическими путями, аналогично пространственному человеческому зрению, дающему смещение параллакса между двумя изображениями. На средних расстояниях в 20–30 м, например, стереокамера может определять диапазон до объекта с точностью порядка 20–30 см. Отличие камеры, которое дает преимущества по сравнению с другими технологиями, — это возможность обнаруживать близкие объекты, имеющие плохой контраст с фоном. Две камеры усиливают способность обнаружения объектов в условиях плохой видимости.
Помимо пространственного (3D) определения положения любого детектируемого объекта, стереокамера поставляет другие данные для систем безопасности. В частности, возможно обнаружение направления, в котором перемещается каждый пиксель идентифицированного объекта вдоль каждой оси 3D-пространства. Это дает вместо 3D 6-мерное (6D) пространство идентификации и позволяет более уверенно предсказывать возможную аварию, инициировать чрезвычайное торможение до 1g (если водитель не среагировал на предупреждения системы) и подготавливать защитные меры. Стереокамера функционирует в полном диапазоне скоростей. Возможности камеры позволяют также обнаруживать маршрут для маневров с целью избегания аварии. Если маневры невозможны, за доли мс будет инициировано чрезвычайное торможение, снижающее вероятность или серьезность травм. Стереокамера может служить основой и других систем активной безопасности.
Стереокамеры разрабатывались для защиты пешеходов, но они могут предоставлять входные данные для предупреждения о смене полосы, при обнаружении дорожных знаков, а также для интеллектуального контроля фар.
В будущем создатели планируют «научить» стереокамеру определять детей, велосипедистов, инвалидов в колясках.
Портфолио технологий активной безопасности от Delphi Automotive также позволяет комплексно защищать людей на дорогах, включая пассажиров, мотоциклистов и пешеходов.
С увеличением числа гибридных и электрических автомобилей с их практически бесшумной работой, особенно на низких скоростях, риск аварий для пешеходов и мотоциклистов растет. Кроме мер безопасности со стороны водителя, некоторые меры для повышения безопасности могут быть предприняты и со стороны пешеходов. Например, Delphi разработала решение по звуковому сопровождению, которое способно воспроизводить мелодии, идентифицирующие транспортное средство, при этом оно легче, потребляет меньше мощности и отличается существенно более низкой ценой, чем аналогичные продукты.
Два «глаза» — хорошо, с третьим «глазом» (ИК) — еще лучше. Дальнейшие надстройки применений
Функции обнаружения пешеходов необходимы не только в дневное время, они особенно актуальны при езде по безлюдным ночным дорогам.
Автомобильные производители и поставщики Tier 1 совместно разрабатывают различные решения. Два ключевых и в некоторой степени конкурирующих между собой решения представляют собой системы ночного видения и адаптивного освещения. Адаптивное освещение и ночное видение обеспечивают уникальные преимущества для безопасного вождения в ночное время и поэтому могут не только конкурировать между собой, но и работать вместе.
Адаптивное освещение включается, например, по сигналам от датчиков поворота (угловой скорости), которые участвуют в обеспечении углового освещения таким образом, что водитель может видеть дальше, чем с обычными фарами, освещающими только прямой участок пути впереди.
Адаптивное освещение — это также пример гибридной системы, подключающей данные от датчиков других систем — ESC, подвески и других.
Например, продвинутые системы переднего освещения (Visteon Advanced Front Lighting Systems) направляют фары так, что паттерн луча оптимизирован для различных условий вождения — направления, скорости и других характеристик. Компания Visteon разработала интеллектуальное ПО, которое использует в качестве входных данные от датчиков рулевого колеса, скорости и датчиков axle sensors (датчики угла поворота в системе подвески на ведущей оси или на двух осях для выравнивания продольного наклона).
Можно ожидать, что, по мере того как комбидатчики на основе акселерометров и гироскопов для ESC будут становиться более доступными, они могут обеспечить альтернативный метод измерения продольного наклона вместе с одновременным измерением угла поворота. Комбидатчики могут участвовать в том, чтобы осуществлять адаптивный контроль переднего освещения посредством вариаций распределения света на поворотах и в изменяющихся дорожных условиях.
Яркое освещение, которое не слепит других водителей, достигнуто за счет применения газоразрядных ламп с высокой интенсивностью (High-Intensity Discharge, HID), ксеноновых ламп и автоматического переключения между дальним и ближним светом. Значительные перспективы связаны с применением светодиодных источников освещения.
Компания Visteon, например, предлагает статические и динамические системы на основе галогеновых источников, HID/Xenon и светодиодных источников.
Преимущества светодиодных фар складываются из гибкости корпусирования, снижения глубины (до 55% в сравнении с галогеновыми или HID/Xenon решениями), контроля луча для снижения яркости/ослепления, потребления мощности и экологичности (при производстве светодиодов не применяется ртуть).
Новые светодиодные источники с белым светом высокой яркости можно применять для фронтального освещения: для фар дальнего и ближнего света, дневных ходовых огней, противотуманных фар и статических систем переднего освещения.
Адаптивное освещение в настоящее время характеризуется высокими объемами производства, а технология ночного видения — высоким ростом.
Наиболее заметным фактором распространения технологий ночного видения является снижение цены микроболометров.
В 2013 году ожидается значительное снижение цены автомобильных камер. Благодаря выпуску новых моделей автомобилей с системами теплового ночного зрения автомобильные применения микроболометров в 2010 году увеличились на 40%. Эксперты Yole ожидают, что продажи тепловых автомобильных камер превысят 500 000 единиц в 2016 году.
И пассивные, и активные системы ночного видения находят применение. Доступность этих систем все еще ограничена брендами класса люкс, но расширилась.
Audi night vision assistant отличается освещением обнаруженных пешеходов (рис. 13). Система сканирует область перед автомобилем посредством тепловой камеры и высвечивает пешеходов на расстояниях 15–90 м. Если система определяет, что есть риск столкновения автомобиля и обнаруженного пешехода, то цвет освещения становится красным и издается предупреждающий сигнал. «Ассистент» ночного видения может переключаться из состояния on и off посредством кнопки на поворотном световом переключателе. Можно конфигурировать освещение пешеходов, предупреждающий звуковой сигнал и контрастность изображения посредством CAR-меню.
Рис. 13. «Ассистент» ночного видения Audi с подсветкой пешеходов
Аналогичная функция подсветки пешеходов реализована в системах ночного видения BMW Night Vision и других производителей. BMW Night Vision, инновационная технология, входящая в состав BMW ConnectedDrive, анализирует обстановку на расстоянии до 300 м впереди автомобиля посредством ИК-камеры, обнаруживает пешеходов и велосипедистов и показывает их на дисплее. Если процессорная система вычисляет опасность столкновения, водитель получает предупреждение на дисплее управления или на лобовом стекле в виде символа, соответствующего расположению человека за пределами автомобиля.
Примером активной системы традиционно является Bosch Night Vision Plus. В последней версии этой системы, серийное производство которой начато в 2009 году, также есть подсветка пешеходов на дисплее. Дальность обнаружения системы на основе ИК-фар — порядка 150 м.
Автоматическое обнаружение пешеходов и предупреждения особенно значимы для повышения безопасности на безлюдных ночных дорогах, но посредством той же самой камеры можно обнаруживать людей на дорогах не только ночью, но и днем.
Автомобильные CMOS-камеры от OmniVision, например, обладают интегрированной способностью NIR-детектирования и могут работать в двух режимах, что позволяет им функционировать и в условиях дневного освещения, и ночью.
В течение дня датчик поставляет стандартное цветовое изображение. Если уровень освещения падает ниже определенного уровня, датчик автоматически переключается в режим черно-белого ночного видения. Один из примеров — датчик OVT10620, характеризующийся динамическим диапазоном до 110 дБ.
Двухрежимная работа актуальна в системах обнаружения пешеходов, объектов, знаков, заднего вида, backup-камер, противоугонных системах.
Компания OVT представила последние автомобильные датчики в корпусе на уровне пластины (AutoVision chip-scale package, aCSP) с размерами порядка 6,67×7,12×0,71 мм — до 50% меньше, чем конкурирующие CMOS-устройства.
Более того, методы ИК-детектирования подходят для мониторинга людей не только вне автомобиля, но и в кабине.
Например, Lexus сейчас располагает первой в мире системой мониторинга водителя с камерой (рис. 14). Система использует инфракрасную NIR-камеру, закрепленную в верхней части рулевой колонки. Камера наблюдает точное положение и угол поворота головы водителя во время движения. NIR-камера в значительной степени нечувствительна к окружающим условиям видимого освещения. Если система предупреждения аварии детектирует препятствие и в то же самое время система устанавливает, что водитель отвернулся в сторону, автоматически активируются предупреждения. Издается сигнал, а затем осуществляется торможение.
Рис. 14. Система мониторинга водителя Lexus LS
Мониторинг водителя посредством камеры — интегральный элемент системы предупреждения аварии автомобиля LS. В системе данные камеры комбинируются с другими данными от датчиков, сканирующих область перед автомобилем.
Nissan и Volvo Cars используют для детектирования водительского невнимания набор датчиков от систем помощи водителю типа LDW/ACC. Система Volvo Driver Alert Control использует камеру, локализованную между ветровым стеклом и зеркалом заднего вида интерьера, весь набор данных от других датчиков, вычисляет риск недостаточного внимания со стороны водителя, индицирует его в виде графа и при необходимости издает предупреждающие сигналы.
В рассмотренных случаях система мониторинга водителя может рассматриваться как еще одна гибридная функциональная надстройка или ассистент без избыточности применения сенсорных технологий.
Все это — различные примеры решений по обеспечению комплексной безопасности, широкого спектра ассистентов/функций с минимальным набором аппаратных узлов.
Связь с внешним миром посредством автомобиля — с BMW ConnectedDrive
BMW ConnectedDrive — системное решение следующего, еще более высокого уровня интеграции в системной иерархии автомобильных технологий. BMW ConnectedDrive — пример полностью интегрированной системы связи водителя с автомобилем и внешним миром, которая объединяет полный диапазон систем помощи водителю и мобильных сервисов и сочетает в себе разные элементы: помощь водителю, онлайн-приложения, решения для интеграции мобильных устройств.
Системы помощи водителю включают:
Визуальная помощь водителю включает:
Bluetooth-офис, Интернет, развлечения, телематические сервисы BMW Assist, BMW Online и BMW TeleServices, использующие навигационную систему и встроенный телефон автомобиля, повышают безопасность и мобильность и также являются элементами BMW ConnectedDrive.
Рис. 15. Некоторые интегральные компоненты BMW ConnectedDrive: а) проекционный HUD-дисплей; б) функция чрезвычайного вызова BMW Assist; в) BMW Online
BMW Assist — пакет телематических услуг, использующий технологию GPS-локации местоположения автомобиля. При нажатии кнопки или в экстренных случаях система обнаруживает местонахождение автомобиля и вводит водителя в вербальный контакт с советником. При отсутствии ответа от водителя к месту аварии направляется спасательная служба.
BMW предлагает план Assist Safety Plan как всеобъемлющую платформу защиты, включающую чрезвычайные вызовы (SOS Emergency Request).
План BMW Assist Safety Plan, начиная с 2007 года и для более поздних моделей, вместе с набором телесервисов (TeleServices) является частью пакета Ultimate Service, пользование которым может быть бесплатным в течение первых четырех лет. Система также способна оказать помощь в обнаружении угнанного автомобиля (Stolen Vehicle Recovery), помощь в удаленной разблокировке двери (Door Unlock) и включает возможность вызовов без рук с использованием технологии Bluetooth с распознаванием речи.
TeleService осуществляет мониторинг рабочего статуса автомобиля и автоматически уведомляет, когда автомобиль нуждается в услугах. Можно также затребовать услугу посредством выбора опции меню Service Request — на дисплее радио или iDrive (интеллектуальная система BMW с функциями навигации, коммуникации и развлечений). Советник BMW позвонит для согласования времени обслуживания в сервисном центре, где будут готовы нужные запчасти.
В том случае, если необходимо определить кратчайший маршрут от точки А к точке Б, можно нажать кнопку SOS или выбрать опцию меню Concierge и прослушать полезные советы специалиста. На моделях 2007 года и более поздних адреса назначения и номера телефонов могут быть переданы навигационной системе для получения руководства по маршруту или в Bluetooth телефон.
BMW Online осуществляет привязку к Интернету и позволяет получать данные о погоде, новостях и информацию посредством Google, планировать маршрут, отправлять e-mail и т. п.
Стоит заметить, что BMW ConnectedDrive обновляется: добавляются новые функции и возможности, обеспечивающие всеобъемлющую поддержку водителя.
Этот пример показывает, что безопасность и комфорт могут быть обеспечены не только посредством датчиков и систем, размещенных в пределах автомобиля. Очевидно, что интегрирование телематических услуг повышает безопасность, что эквивалентно подключению виртуальных ассистентов и интеллектуальных датчиков. Например, голосовая навигация позволяет предупреждать заранее о поворотах, во время маневров руки остаются на рулевом колесе, а глаза не отвлекаются на согласование маршрута с картой. Оптимизация маршрута помогает водителям осуществлять навигацию, избегать пробок, снижать время работы на холостом ходу, задержки, лучше контролировать скоростной режим, сохранять топливо (порядка 5%). Беспроводная коммуникация, возможность вызовов без рук — все это средства повышения безопасности и уровня интеллектуальности автомобиля, интегрированные в единую систему. Более того, технология GPS позволяет и получать, и передавать любую актуальную сенсорную информацию.
Технологии Car2Car, V2X — новые сенсорные возможности автомобилей
Существует возможность подключать сенсорную информацию и от других транспортных средств, и от инфраструктуры. Компания General Motors впервые продемонстрировала V2V — так сокращенно обозначаются технологии коммуникаций автомобилей между собой — еще в 2005 году. Были реализованы возможности предупреждений водителей и автоматическое торможение. Интерфейс коммуникации автомобиля с дорожной инфраструктурой получил название V2I (vehicle-to-infrastructure), а аббревиатураV2X GM объединяет компоненты V2V и V2I (рис. 16).
Рис. 16. V2V- и V2X-коммуникация GM
Коммуникация возможна посредством GPS и так называемой специальной короткодиапазонной беспроводной коммуникации (Dedicated Short Range Communications, DSRC) на 5,9 ГГц.
“Here I am” — «Я здесь», — сообщает входящее в поток транспортное средство в качестве приветствия уже присутствующим, что эквивалентно подключению виртуального датчика (датчиков) к системам безопасности других автомобилей на дороге. По данным NHTSA, технология V2V может снизить аварийность на 70%, а V2I — на 15% для тяжелых грузовиков и на 26–27% для других автомобилей. Комбинированное использование V2V/V2I снижает аварийность более чем на 80%.
Ключевые применения технологии V2V:
Но V2V допускает массу расширений, и это одна из ключевых технологий будущего.
Заключение
Благодаря более широкому применению автомобильных технологий «ассистентов», или систем помощи водителю, современные автомобили становятся все более интеллектуальными, безопасными и комфортными.
Более того, автомобили более не являются одним только средством передвижения — они становятся расширением офиса и дома. Как было показано в статье, это утверждение справедливо для всех сегментов автомобилей и всех категорий людей на дорогах.
В 2011 года в штате Невада даже вышел закон об авторизации автономных автомобилей, появление которых на дорогах становится легализованным с марта 2012 года. Интересно заметить, что как автономные закон определяет автомобили, оснащенные интеллектуальными системами, датчиками и GPS и способные перемещаться без активного вмешательства оператора. Обзор, представленный в статье, показывает, что современные автомобильные технологии приближают новые автомобили к этому описанию.
Многие производители уже «научили» автомобили самостоятельно стартовать, определять положение относительно других автомобилей, парковаться (например, Volkswagen).
Ключ к повышению уровня автомобильной интеллектуальности лежит в повышении уровня интеллектуальности систем и узлов, интеграции функций и технологий, оптимизации сенсорной архитектуры, над чем непрерывно работают производители и автомобилей, и электроники.
Приглашение к сотрудничеству
Датчики магнитного поля — перспективная сенсорная технология так называемых датчиков движения — еще более обширной группы устройств, которые представлены технологиями микросистем и МЭМС и востребованы сегодня во многих сегментах рынков автомобильной, промышленной, потребительской и медицинской электроники.
Возможное число конфигураций и применений датчиков огромно, но для каждой задачи всегда может быть предложено оптимальное решение, точно соответствующее клиентским требованиям.
Для поиска или разработки такого решения автор предлагает использовать его более чем 10-летний опыт целенаправленной работы в данной сфере, а также медиапакет из свыше 100 публикаций и патентов.
Автор приглашает к сотрудничеству организации любого профиля и людей, заинтересованных в применении различных инновационных технологий для разработки макро- и микросистем на их основе и/или проведении соответствующих исследований — аналитических, численных, экспериментальных, лабораторных — с той же конечной целью: получения практических результатов с последующим внедрением их в производство.