Ahogy az emberi sofőrök is többféle érzékelést, a látást a hallást és a tapintást is használják vezetés közben, az önvezető járműveknél sem egyfajta szenzor működik a környezet feltérképezésére. A kamera, a radar és a lidar (light detection and ranging, egyfajta 3D lézerszkenner) mind más szempontból lényegesek az alkatrész-beszállítással foglalkozó gyártóknak, de milyen különbséget jelentenek az autonóm vezetésnél, és vajon melyik technológia uralja majd a jövőt? 

LIDAR

Ez a megoldás fény- és lézersugarak segítségével méri a távolságokat és készít nagyfelbontású térképeket. Több mint 100 méteres távolságra "lát" el minden irányba, és mivel nem képet, hanem komplex térbeli modellt készít, sokkal pontosabban tudja elválasztani a háttértől a különböző akadályokat és más közlekedőket. Fel sem merülhet így például az a szituáció, hogy a fényviszonyok miatt nem tűnik fel a világos háttér előtt egy kamion világos színű platója, mint a tavaly történt Tesla-balesetben.

Hátránya viszont, hogy komplexitása miatt jóval drágább, mint a kamera vagy a radar. Ráadásul hatalmas mennyiségű adatot gyűjt be, ezek azonnali feldolgozása szintén drágító tényező, így a szűk büdzsével dolgozó alkatrész-beszállítók kétszer is meggondolják, hogy ezt használják-e. Talán, ha a jövőben több cég is beszáll a gyártásába, az előállítása is olcsóbbá válhat.

Radar

A radart sok évtizede használjuk az élet szinte minden területén, az űripartól kezdve a tengeralattjárókig, a jól bevált technológia pedig ideális a sofőr nélküli technológiában. A LIDAR-hoz hasonlóan, ez is a tárgyak távolságát – és elhelyezkedését – méri, a fény helyett rádióhullámokat használva.  Azon kívül, hogy sokkal olcsóbb, mint a fény- és lézersugaras technológia, az is nagy előnye, hogy kevesebb adattal dolgozik, így ezek feldolgozásához nincs szükség szupererős processzorokra. Ráadásul a radarokat a vezető iparági cégek, mint a NXP, komplett rendszerként árulják, így az alkatrészeket beépítő cégeknek nem kell például külön érzékelőket es feldolgozó egységet megvásárolni.

Érdemes hozzátenni, hogy működését, ellentétben a kamerákkal és a LIDAR-ral, az időjárási és a látási körülmények sem befolyásolják. Így hiába nem mai találmány, biztos helye van a legmodernebb autonóm gépekben is.

Kamerák

Más iparágak, mint például a robotika már évek óta használja a kamerákat virtuális leképezésre. Elméletileg ideálisak lennének az autonóm autókhoz is, segítségükkel a rendszer ugyanazt "láthatja", mint az emberi szem. A viszonylag olcsón megvásárolható, nagyfelbontású kamerákkal akár körbe is építhető az egész jármű, ezzel minden irány lefedhető, ráadásul az előbbi két megoldással ellentétben a kamera érzékelői a színeket is megkülönböztetik, ami hatalmas előnyt jelent a vezetésnél.

Kicsit árnyalja ugyanakkor a képet, hogy a gigantikus mennyiségű, képenként akár több millió pixel feldolgozásához persze szükség van erős processzorra és elegendő memóriára is.

Érthető tehát, miért szerelik fel a gyártók sokszor mindhárom fajta érzékelővel az önvezető autókat, a különböző technológiák, más árfekvésben ugyan, de különböző tulajdonságaik révén járulnak hozzá az információ begyűjtéséhez. 

A szenzorok hatékonyan működnek együtt más, például a V2X (vehicle-to-x) technológiával, így pontos információkat szolgáltathatnak a vezető nélküli rendszerek számára a közlekedési lámpákról, a megkülönböztető jelzést használó járművekről vagy a közelítő gyalogosokról. 

Segítségükkel az önvezető autók a lehető legtöbb információt gyűjtik be a környezetükből, és ha valamelyik fajta érzékelő az adott helyzetben nem ideális – például a LIDAR korlátozottan működik ködös, havas időben –, vagy éppen felmondja a szolgálatot, még mindig elegendő adat áll rendelkezésre a biztonságos közlekedéshez.

Forrás: IoT Now