• head_banner_01
  • head_banner_02

ავტონომიურ მანქანებში სენსორების გამოყენების მოკლე აღწერა

ბოლო დროს თვითმართვადი მანქანები აქტუალური თემაა და მასთან დაკავშირებული ცნობები არც თუ იშვიათია.ზოგიერთმა კომპანიამ, როგორიცაა BMW, Benz-მაც კი გამოუშვა ორიგინალური ავტონომიური მანქანების მოდელები.მანქანების სხვადასხვა ტიპისა და გამოყენებისთვის არსებობს სპეციალური სენსორები, როგორიცააKIA Auto SPEED სენსორი, VW ჟანგბადის სენსორი და TOYOTA ჰაერის ნაკადის სენსორი.ჩვენთვის თვითმართვა აღარ არის გამოგონილი კონცეფცია.

 

იმისათვის, რომ მანქანებმა გააცნობიერონ ავტონომიური მართვა, პირველი რაც უნდა გადაწყდეს უსაფრთხოების გაუმჯობესების პრობლემაა.ეს არის დიდი ნაწილი, რომელშიც ინვესტიციაა საჭირო R&D პროცესში.მანქანა უნდა იყოს აღჭურვილი "თვალებით" კარგი ხედვით და ბრწყინვალე "ტვინით", რათა გარანტირებული იყოს უსაფრთხოება და ავტომატიზაცია.და "თვალები" არის ყველა ტიპის სენსორი და ინდუქციური ონკანის საზომი მოწყობილობა.

სენსორების ტიპი ავტონომიურ მანქანებში

სენსორები ძირითადად არის კამერა, ლიდარი, რადარი, IMU და ულტრაბგერითი რადარი ავტონომიურ სენსორებში.შემდეგი, მოდით წარმოგიდგინოთ ეს სენსორები შესაბამისად.

 

KIA Auto SPEED sensor manufacturer

კამერა

კამერა ერთ-ერთიაყველაზე ინტუიციური და ყველაზე პოპულარული სენსორების ტიპები, ის არ გამოიყენება მხოლოდ ავტონომიურ მანქანებში.კამერისა და სხვა აპლიკაციების პოპულარობა მკვლევარებს საშუალებას აძლევს უზრუნველყონ მრავალი დამხმარე ტექნოლოგია.თავის მხრივ, იქ დამხმარე ტექნოლოგიები დახვეწილია სხვაშიბაზრების სფეროები და პრაქტიკა.როგორც ავტონომიური, ისე არაავტონომიური მანქანები იყენებენ მრავალ კამერას, მათ შორის წინა, უკანა, გვერდითი და ფართო დიაპაზონის ჩათვლით.ამრიგად, კამერის ტექნოლოგია კარგად იქნა გამოყენებული საავტომობილო ინდუსტრიაში.კამერის სიძლიერე, რომელიც ინახება სპეციალიზებული კამერის მხრის ჩანთაშიe დაბალი ღირებულებადა ეს ტექნოლოგია მომწიფებულია, რადგან ბევრი ადამიანია, ვინც ავითარებს ალგორითმებს კამერებით.სისუსტე ის არის, რომ კამერა შედარებით დიდად შემოიფარგლება ატმოსფერული შუქით და ძალიან რთულია ზუსტი სამგანზომილებიანი ინფორმაციის მიღება (მონოკულარული კამერები თითქმის შეუძლებელია, ასევე შემოთავაზებულია ბინოკულარული ან სამ თვალის კამერები).

 

გარიგება

კამერასთან შედარებით, Lidar უფრო მნიშვნელოვანია ავტონომიური მანქანებისთვის.ლაზერული რადარი ასევე ცნობილია, როგორც ოპტიკური რადარი, მოკლედ სახელწოდებით Lidar.ლაზერული რადარმა უნდა მიაღწიოს სამიზნის აღმოჩენას ლაზერული სხივის გამოსხივებით, მისი აღმოჩენის სიზუსტე უფრო მაღალია, აღმოჩენის დიაპაზონი უფრო ფართოა.თუმცა, ლიდარის ნაკლოვანებებიც აშკარაა.ლიდარი უფრო მგრძნობიარეა წვიმისა და თოვლის ნისლის ჰაერში ჩარევის მიმართ და მისი მაღალი ღირებულება ასევე არის მისი გამოყენების შეზღუდვის მთავარი მიზეზი.

 

პირადად, ყველაზე მნიშვნელოვანი მიზეზი, რის გამოც lidar ითვლება ავტონომიური მანქანების ერთ-ერთ ყველაზე მნიშვნელოვან სენსორად, არის მისი უპირატესობა სამგანზომილებიანი გარემოს მოდელების მშენებლობაში.ლაზერული რადარი გადასცემს მრავალძალიან ლაზერულ სხივებს, რათა შეაგროვოს გარემოსდაცვითი ინფორმაცია სხვადასხვა სიმაღლეზე და მისი შიდა მბრუნავი მოწყობილობის მეშვეობით, ინფორმაცია გროვდება 360 გრადუსის დიაპაზონში ჰორიზონტალური მიმართულებით.სიგნალის მიმღებ მოწყობილობას lidar-ზე შეუძლია აიღოს ლაზერული სხივები, რომლებიც არეკლილია სამიზნედან და გადააქციოს ისინი წერტილოვან ღრუბლებად.წერტილის ღრუბლოვანი მონაცემების დამუშავებით, მას შეუძლია დაასრულოს მიმდებარე გარემოს ინფორმაციის კლასიფიკაცია და იდენტიფიკაცია.თუმცა ყველაფერს აქვს თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები.რაც უფრო მეტ ძაფიან ლიდარს შეუძლია აღმოაჩინოს, რაც უფრო დიდია გარემო, მით უფრო დიდი იქნება ღრუბლოვანი მონაცემების რაოდენობა და მით უფრო მაღალია მოთხოვნები ტექნიკის დამონტაჟების მონაცემთა დამუშავების შესაძლებლობისთვის.გარდა ამისა, რადგან ლიდარის შიგნით მბრუნავ მოწყობილობას სჭირდება მუდმივად ბრუნვა და ლაზერული სხივების გამოსხივება, აპარატურას აქვს მაღალი ხარისხის salmosan azamethiphos მოთხოვნები აცვიათ წინააღმდეგობისა და სიზუსტისთვის, რაც ასევე იწვევს ლიდარის მაღალ ღირებულებას და ამით ზრდის ავტონომიური მანქანების ფასს. .თუმცა, როგორც ტექნოლოგია ვითარდება, ითვლება, რომ ლიდარის ღირებულება და ზომა მნიშვნელოვნად შემცირდება, ხოლო შესრულება მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდება.

 

ულტრაბგერითი რადარი

ულტრაბგერითი რადარი არასაკმარისად შეფასებული სენსორია.ულტრაბგერითი რადარის ორი გავრცელებული ტიპი არსებობს.პირველი დამონტაჟებულია მანქანის წინა და უკანა ბამპერზე, რომელიც გამოიყენება მანქანის უკანა და უკანა დაბრკოლებების გასაზომად.ამ რადარს ინდუსტრიაში UPA ჰქვია.მეორე ტიპი, რომელიც ინდუსტრიაში ცნობილია როგორც APA, არის ულტრაბგერითი რადარი, რომელიც დამონტაჟებულია მანქანის გვერდზე, რათა გაზომოს მანძილი გვერდით დაბრკოლებამდე.ორივე გამოვლენის დიაპაზონი და UPA და APA-ს ფართობი განსხვავებულია.UPA-ს აღმოჩენის მანძილი ზოგადად 15-250 სმ-ს შორისაა, ძირითადად გამოიყენება მანქანების წინ და უკან მდებარე დაბრკოლებებისთვის, APA-ის მანძილი არის დაახლოებით 30-500 სმ.APA-ს გამოვლენის დიაპაზონი უფრო ფართოა და ღირებულება უფრო მაღალია.

 

მიზეზი იმისა, თუ რატომ აღვნიშნე, რომ ულტრაბგერითი რადარი არასაკმარისად შეფასებული სენსორია, არის ის, რომ მას შეუძლია ბევრი სხვა რამის გაკეთება, გარდა დაბრკოლებების აღმოჩენისა, როგორიცაა პარკირების ადგილების გამოვლენა და მაღალი სიჩქარით გვერდითი დახმარება.

 

სენსორების მნიშვნელობა ავტონომიურ მანქანებში

უახლესი ტექნოლოგიების განვითარების დაჩქარებასთან ერთად, როგორიცაა ავტონომიური მართვა, ასევე მუდმივად უმჯობესდება სენსორების მნიშვნელობა და შეღწევადობის მაჩვენებელი.თვითმართვადი მანქანების აბსოლუტური უმრავლესობა უნდა დაეყრდნოს სხვადასხვა ტიპის სენსორების გამოყენებას სხვადასხვა გამოსახულების ამოცნობისთვის, რაც არის მანქანის მუშაობისა და უსაფრთხოების უზრუნველსაყოფად ძირითადი საფუძველი.ამიტომ, ავტონომიური მართვის სფეროს ამჟამინდელ სწრაფ განვითარებაში, სენსორების მნიშვნელობა სულ უფრო თვალსაჩინო ხდება.ეჭვგარეშეა, რომ ავტონომიური მართვა მომავალში ერთ-ერთი მთავარი ინდუსტრია იქნება და მისი ბაზრის ზომა შეიძლება წარმოვიდგინოთ.ამ თვალსაზრისით, სენსორების მომავალი ბაზრის პოტენციალი ასევე ძალიან დიდი იქნება.

 

Შემაჯამებელი

ჩვენ ვიცით სხვადასხვა სენსორების გამოყენება და მნიშვნელობა ავტონომიური მანქანისთვის.YASEN არის შესანიშნავი მიმწოდებელი სენსორების უზრუნველსაყოფად.ის გთავაზობთ ყველა სახის სენსორს სხვადასხვა ტიპის მანქანებისთვის, როგორიცაა KIA Auto SPEED სენსორი.ნებისმიერი დაინტერესების შემთხვევაში, შეგიძლიათ დაუკავშირდეთ მას.

 

 

 


გამოქვეყნების დრო: ნოე-24-2021