Percepcja infrastrukturalna
Jak działa
Stałe czujniki rozmieszczone w otoczeniu (np. LiDAR-y w infrastrukturze zakładu) na bieżąco skanują przestrzeń, lokalizując pojazdy z dokładnością centymetrową oraz wykrywając i klasyfikując obiekty. Zdalny stos autonomii realizuje percepcję, predykcję zachowania obiektów (modele uczenia maszynowego) oraz planowanie bezpiecznych trajektorii. Wyznaczone trajektorie są przesyłane bezprzewodowo do pojazdu z dużą częstotliwością (w rozwiązaniu Embotech 10 razy na sekundę, w pakietach ok. 150 bajtów), gdzie wykonuje je pokładowy układ sterowania (drive-by-wire). Nadrzędny system zarządzania flotą przydziela misje i orkiestruje ruch wielu pojazdów.
Rozwiązany problem
Autonomia pokładowa wymaga kosztownego zestawu czujników i mocy obliczeniowej w każdym pojeździe oraz ograniczona jest polem widzenia z perspektywy pojazdu (martwe pola). Przeniesienie percepcji i inteligencji do współdzielonej infrastruktury pozwala uruchamiać autonomiczny ruch nawet nieprzystosowanych pojazdów, obniża koszt na pojazd i daje szerszy, globalny obraz sceny.
Komponenty
Czujniki (np. LiDAR-y, kamery) zamontowane na stałe w otoczeniu, które obserwują przestrzeń roboczą, lokalizują pojazdy i wykrywają obiekty.
Obliczenia poza pojazdem realizujące percepcję, predykcję i planowanie trajektorii.
Bezprzewodowe łącze przesyłające wyznaczone trajektorie z infrastruktury do pojazdu w czasie rzeczywistym.
Warstwa nadrzędna przydzielająca misje pojazdom i orkiestrująca przepływ ruchu, zintegrowana z backendem obiektu.
Minimalny układ pokładowy wykonujący odebrane trajektorie poprzez elektroniczne sterowanie napędem, kierownicą i hamulcami.
Implementacja
Poniewaz czujniki sa zamontowane na stale w infrastrukturze, autonomia dziala tylko w instrumentowanej strefie; poza nia pojazd traci percepcje otoczenia.
Trajektorie sa przesylane bezprzewodowo do pojazdu, wiec opoznienie lub utrata lacza musza byc obslugiwane przez bezpieczna warstwe awaryjna.
Ewolucja
Rozwiazanie Automated Vehicle Marshalling firmy Embotech, oparte na modelu autonomii infrastrukturalnej i certyfikowane przez TUV SUD jako poziom 4, rozpoczelo prace w trybie 24/7 w produkcji seryjnej.
Hiperparametry (konfigurowalne osie)
Zasięg i geometria rozmieszczenia stałych czujników wyznaczają obszar, w którym możliwa jest autonomia.
Czestotliwosc wyznaczania i przesylania trajektorii do pojazdu.
Dopuszczalne opoznienie lacza pojazd-infrastruktura, krytyczne dla bezpieczenstwa sterowania w czasie rzeczywistym.
Wymagania sprzętowe
Zdalna percepcja (detekcja i klasyfikacja obiektow z LiDAR-ow i kamer) oraz modele predykcji zwykle dzialaja na serwerach brzegowych z GPU.