Щоб автономні автомобілі могли керувати, їхні оптичні датчики, такі як камери та лазер, потребують чіткого огляду. Тепер дослідники з Університету Еребру успішно покращили точність радарних датчиків для навігації до такого ступеня, що датчики можна використовувати в автономних автомобілях, що робить їх безпечними за будь-якої погоди.
«Перевага радара полягає в тому, що він працює за будь-яких погодних умов і може «бачити» крізь дим і пил», — каже Даніель Адольфссон, докторант інформатики в Університеті Еребру.
За допомогою цього нового методу автономний автомобіль, який проїхав 100 метрів, може визначити, куди він проїхав з точністю до 1 метра. Це покращення системи позиціювання радарних датчиків на 1 метр.
«Зменшення рівня похибки з 2% до 1% — це величезний крок вперед. Цей метод є дуже швидким і точним, що є лише запорукою безпечної взаємодії автономних роботів з людьми та іншими роботами», — каже Даніель Адольфссон.
Сьогодні автономні транспортні засоби найчастіше орієнтуються за допомогою лазерних датчиків. Завдяки цьому новому методу радарне позиціювання наближається до того типу точності, якого можна досягти за допомогою лазера. Це означає, що радарні датчики можуть замінити лазерні датчики на автомобілях, які повинні працювати в умовах поганої видимості, оскільки радарні датчики мають здатність проникати через дим, пил і туман.
«Наша робота над підвищенням точності радарних датчиків може призвести до того, що автономні автомобілі зможуть безпечно керувати незалежно від погодних умов. Це також може виявитися корисним у будівельній та гірничодобувній промисловості, де автономне важке обладнання має працювати в умовах. з великою кількістю пилу».
Створення карт, важлива частина головоломки
Використовуючи радарні датчики, тепер автономні роботи також можуть створювати власні карти — важлива частина головоломки для створення надійних роботів, які сприймають навколишнє середовище. Ці карти також відіграють важливу роль для здатності роботів спілкуватися один з одним.
«Мета полягає в тому, щоб створити карти, які ці роботи могли б зрозуміти та позиціювати на них, лише використовуючи радарні датчики», — каже Даніель Адольфссон.
У рамках свого докторського проєкту він також вивчає, як запобігти помилкам, коли роботи створюють карту свого оточення.
«Зрештою, будуть деякі помилки. Важливо те, що ми створюємо надійні системи, які можуть виявляти та виправляти їх, коли вони трапляються».
Знання того, що впливає на навігацію
Новий метод дослідників опубліковано в журналі IEEE Transactions on Robotics. Вони також представили, які частини алгоритму насправді впливають на точність навігації.
«Ми вивчили кожну частину нашого алгоритму, щоб точно зрозуміти, наскільки великий вплив мають різні частини на точність позиціювання. Ці знання можуть стати в нагоді іншим вченим, коли вони створюватимуть подібні алгоритми».
