Στην απλούστερη µορφή της, η ενοποίηση αισθητήρων είναι η διαδικασία συνδυασµού δεδοµένων από πολλαπλούς αισθητήρες για τη δηµιουργία µιας πιο ακριβούς κατανόησης του περιβάλλοντος.
Τα προηγµένα συστήµατα υποστήριξης οδηγού (ADAS) και οι τεχνολογίες αυτόνοµης οδήγησης έχουν υιοθετηθεί ευρέως τα τελευταία χρόνια. Αυτά τα συστήµατα αιχµής κάνουν την οδήγηση ασφαλέστερη, λιγότερο αγχωτική και πιο βολική για τους οδηγούς.
Για να εκτιμήσουμε πλήρως αυτά τα συστήματα, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε την έννοια της ενοποίησης αισθητήρων και τον τρόπο λειτουργίας της. Το Sensor Fusion παίρνει δεδομένα από διαφορετικούς αισθητήρες και τα συνδυάζει για να αντιληφθεί το περιβάλλον με ακρίβεια και να λάβει τεκμηριωμένες αποφάσεις.
Αυτοί οι αισθητήρες μπορούν να περιλαμβάνουν κάμερες, ραντάρ, lidar και αισθητήρες υπερήχων, για να παρέχουν κάλυψη 360 μοιρών και να επιτρέπουν λειτουργίες όπως αποφυγή σύγκρουσης, προσαρμόσιμο (adaptive) cruise control και συστήματα προειδοποίησης αναχώρησης λωρίδας. Το ADAS Sensor Fusion είναι ένα καθοριστικής σημασίας σύστημα της σύγχρονης αυτοκινητοβιομηχανίας, καθώς όχι μόνο βελτιώνει την ασφάλεια από πολλές πλευρές, αλλά και την οδηγική εμπειρία. Η κατανόηση αυτής της τεχνολογίας μπορεί να μας δώσει μία σαφέστερη προοπτική για το πώς τα αυτοκίνητα εξελίσσονται ώστε να γίνονται πιο έξυπνα και πιο διαισθητικά.
Υπάρχουν αρκετοί βασικοί αισθητήρες ενσωµατωµένοι σε ένα σύστηµα ADAS, καθένας από τους οποίους συλλέγει διαφορετικούς τύπους δεδοµένων από το περιβάλλον του οχήµατος.
- Κάµερες: Οι κάμερες εντοπίζουν οπτικά δεδομένα, όπως σήματα κυκλοφορίας, σήμανση λωρίδων και άλλα οχήματα. Οι μπροστινές κάμερες επιτρέπουν στο αυτοκίνητο να «βλέπει» πού πηγαίνει, ενώ οι εφεδρικές κάμερες βοηθούν στο παρκάρισμα και στην όπισθεν. Ορισμένα νεότερα αυτοκίνητα διαθέτουν κάμερες 360 μοιρών που χρησιμοποιούν μικροσκοπικές κάμερες τοποθετημένες γύρω από το όχημα για να παρέχουν μια «εναέρια» άποψη του άμεσου περιβάλλοντος του.
- LiDAR: Οι αισθητήρες ανίχνευσης φωτός και εμβέλειας (LiDAR) χρησιμοποιούν παλμούς φωτός για να μετρήσουν την απόσταση από το όχημα σε άλλα αντικείμενα. Αυτές οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία ενός λεπτομερούς τρισδιάστατου χάρτη του περιβάλλοντος.
- Ραντάρ: Οι αισθητήρες ραντάρ εκπέμπουν ραδιοκύματα που αναπηδούν από αντικείμενα και επιστρέφουν στον αισθητήρα. Ο χρόνος που χρειάζεται για να επιστρέψουν τα κύματα βοηθά στον προσδιορισμό της απόστασης και της ταχύτητας των αντικειμένων.
- Αισθητήρες υπερήχων: Χρησιμοποιούνται, κυρίως, για ανίχνευση κοντινής απόστασης και υποβοήθηση στάθμευσης. Εκπέμπουν ηχητικά κύματα και η ηχώ βοηθά στον προσδιορισμό των αποστάσεων – κάπως, έτσι πλοηγούνται και οι νυχτερίδες στο σκοτάδι.
Καθένας από αυτούς τους αισθητήρες έχει τα πλεονεκτήματα και τους περιορισμούς του, αλλά συνδυάζοντας τα δεδομένα τους, τα οχήματα μπορούν να έχουν μία σφαιρική άποψη του χώρου στον οποίο κινούνται.
Τα δεδομένα που συλλέγουν μοιράζονται με μία κεντρική μονάδα επεξεργασίας η οποία χρησιμοποιεί αλγόριθμους συνένωσης αισθητήρων για να δημιουργήσει ολοκληρωμένη και ακριβή εικόνα του περιβάλλοντος. Για παράδειγμα, ενώ οι κάμερες είναι ικανές στην ταξινόμηση αντικειμένων, μπορεί να δυσκολεύονται να υπολογίσουν την απόσταση, ειδικά σε συνθήκες κακού φωτισμού. Εκεί έρχονται τα δεδομένα LiDAR και Radar που υπερέχουν στην εκτίμηση απόστασης.
Αυτή η επικοινωνία και η συνεργασία µεταξύ των αισθητήρων είναι η ουσία ενός προηγµένου συστήµατος ADAS.
Η απρόσκοπτη επικοινωνία μεταξύ των αισθητήρων είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματικότητα της αυτόνομης οδήγησης. Εάν η τεχνολογία σύντηξης αισθητήρων δεν είναι αρκετά εξελιγμένη, μπορεί να οδηγήσει σε παρερμηνεία των δεδομένων και των αισθητήρων που αναγνωρίζουν μεμονωμένα αντικείμενα αντί να συνεργάζονται. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε εμφανή προβλήματα στην αυτοματοποιημένη οδήγηση, όπως συγκρούσεις και ατυχήματα…
Εάν ένας αισθητήρας αποτύχει ή δυσλειτουργεί, οι άλλοι αισθητήρες µπορούν να σηκώσουν το βάρος και να εξασφαλίσουν την απρόσκοπτη λειτουργία του οχήµατος. Αυτό είναι ιδιαίτερα σηµαντικό σε κρίσιµες καταστάσεις όπου απαιτούνται αυτόµατες ενέργειες σε κλάσµατα δευτερολέπτου για την αποφυγή ατυχηµάτων.
Τα συστήματα αυτόνομης οδήγησης χρησιμοποιούν τέσσερα βήματα για την επεξεργασία και τη συγχώνευση των δεδομένων του αισθητήρα και τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.
- Ανίχνευση: Οι τύποι των αισθητήρων που αναφέρονται παραπάνω χρησιμοποιούνται για την παρακολούθηση και ανάλυση του εξωτερικού περιβάλλοντος.
- Οµαδοποίηση: Όλα τα δεδομένα που ανακτώνται από τους αισθητήρες στη συνέχεια τμηματοποιούνται σε ομάδες με βάση παρόμοιους παράγοντες. Για παράδειγμα, πολλοί αισθητήρες μπορεί να αναγνωρίσουν ένα αντικείμενο ως πεζό και όλα αυτά τα δεδομένα θα ομαδοποιηθούν.
- Ταξινόµηση: Αυτό το βήμα χρησιμοποιεί τα τμηματοποιημένα δεδομένα για να ταξινομήσει αντικείμενα και να αποφασίσει εάν σχετίζονται με τη μονάδα δίσκου. Αυτό μπορεί να κυμαίνεται από την αναγνώριση αντικειμένων που εμποδίζουν την πορεία του οχήματος μέχρι την αναγνώριση των σημάτων κυκλοφορίας.
- Παρακολούθηση: Μόλις ταξινομηθούν τα αντικείμενα, το σύστημα στη συνέχεια παρατηρεί αυτά τα αντικείμενα για ολόκληρη τη μονάδα δίσκου και παρακολουθεί τις κινήσεις τους. Αυτό επιτρέπει στο σύστημα να αξιολογήσει το δρόμο και να λάβει τις απαραίτητες ενέργειες σε πραγματικό χρόνο.
Η «συγχώνευση» των δεδομένων από διάφορους αισθητήρες όχι μόνο μετριάζει τους περιορισμούς των μεμονωμένων αισθητήρων, αλλά και διασφαλίζει τον πλεονασμό, καθιστώντας το σύστημα στιβαρό και ανθεκτικό σε κακές καιρικές συνθήκες. Η ικανότητα ανίχνευσης, ομαδοποίησης, ταξινόμησης και παρακολούθησης επιτρέπει στα οχήματα να πλοηγούνται με ακρίβεια και να ανταποκρίνονται σε δυναμικά σενάρια.
Το µέλλον του ADAS Sensor Fusion
Το µέλλον της ενοποίησης αισθητήρων ADAS φαίνεται να είναι απίστευτα ελπιδοφόρο. Με τις εξελίξεις στην τεχνητή νοηµοσύνη και τη µηχανική µάθηση που επιτρέπουν πιο ακριβή ερµηνεία των δεδοµένων από πολλούς αισθητήρες, µπορούµε να αναµένουµε σηµαντική βελτίωση στην αξιοπιστία των συστηµάτων αυτόνοµης οδήγησης. Περαιτέρω πρόοδος στην τεχνολογία LiDAR, RADAR και κάµερας, πιθανότατα, θα επιτρέψει ακόµη πιο λεπτοµερή περιβαλλοντική αντίληψη.
Η ανάπτυξη της τεχνολογίας V2X (Vehicle to Everything), όπου τα οχήµατα µπορούν να επικοινωνούν µε τα πάντα γύρω τους – άλλα οχήµατα, υποδοµές, πεζούς κ.λπ.-, θα προσθέσει άλλο ένα επίπεδο στη σύµπτυξη αισθητήρων. Ωστόσο, εξακολουθούν να υπάρχουν προκλήσεις. Η ισχύς επεξεργασίας που απαιτείται για τη διαχείριση και την ερµηνεία δεδοµένων από πολλούς αισθητήρες σε πραγµατικό χρόνο είναι σηµαντική. Καθώς η τεχνολογία προχωρά, θα χρειαστούν πιο ισχυρά ενσωµατωµένα υπολογιστικά συστήµατα. Η τυποποίηση της τεχνολογίας σύµπτυξης αισθητήρων σε όλες τις πλατφόρµες είναι επίσης ζωτικής σηµασίας για την ανάπτυξη του ADAS.
