本文主要讲述了车辆数字化技术,包括了数字地图,可见光的数字通讯,非公路车辆的数码相机技术等技术,对交通和车辆通讯方面有重要的影响。
可靠的定位系统对于智能车辆的开发至关重要。本文研究了对了解公路车辆现代定位系统至关重要的不同技术,研究的目的是作为车辆技术或智能交通系统领域的学生、工程师和研究人员的指南。作者提供了一个方便的密钥定义列表,以及一些最相关的基于位置的服务,介绍了基于GNSS的定位的基本原理,讨论了辅助技术,如里程表和惯性传感器,以及基于GNSS的混合定位技术。作者分析了数字地图、地图匹配和地图辅助定位的作用。最后介绍了GNSS的替代方案,例如视觉测距,并简要提及无线网络和RFID。
在定位系统的层面上,地图数据也可以直接受益于定位过程。全球导航卫星系统定位的两个主要原则:
一是在数据融合循环中使用2D地图数据。在这种情况下,数据融合算法使用描述道路形状以及可能的道路段或车道之间的关系的地图信息作为冗余信息源,其可以约束计算的定位解决方案的可行性(假设车辆在路上并遵循地图中存储的交通规则)或通过使用方向、速度限制等信息来支持估算定位。
二是使用3D地图数据进行病态卫星测量的故障检测和排除(FDE),提高解决方案的整体质量。这样,利用定位和数字地图165来分析环境知识,以分析某个卫星是否与接收器处于视线(LOS)中,并且其信息可用于定位计算,如文中图4.3。在该图像中,通过比较天线与周围建筑物之间的角度,天线与卫星SV3之间的角度(以红色突出显示),可以说SV3不在直接可见度范围内,因此接收器检测到的伪距测量是有偏差的。
在本文中,作者介绍了新数字通信的实现,使用可见光的技术,称为LlFI(光保真)或VLC(可见光通信),并将其应用于车与车通信。该通信可以通过允许车辆彼此容易地进行通信(V2V通信)来提高驾驶员的安全性。第一个单向VLC通信原型是在US⁃TOMB的信号和图像(LSI)实验室开发的。实验结果令人满意。
A.第一次实验
作者测量在给定距离处接收的光量。该光由提供有13.65V张力的LED发出,并且穿过强度为0.39A的电流。
B.第二次实验
该实验是第一个实验的重复,LED的电源电压为12.11 V,电流强度为0.23A。
C.第三次实验
使用勒克斯仪表,作者可以根据张力和电流来测量光量,并在20厘米的固定距离内接收。
在该实验中,车辆E由于障碍而停止并且发出LI⁃FI信号以通知车辆R该事件。该车辆以脉冲光的形式接收指示车辆E已经停止的消息。arduino微控制器对接收到的消息进行解码,停止车辆R并通过蜂鸣器发出警报信号。安全距离取决于两辆车的速度之间的差异。在本实验中,它约为30厘米(见文中Fig⁃ure 15)。当车辆E再次移动时,它停止发出LIFI信号,并且车辆R可以再次移动。如果它想要绕过它,编程了第二种选择,其中车辆R在接收到来自车辆E的消息时不停止。
在本文中,作者展示了使用新的LIFI技术进行车间通信的可行性,以提高车辆驾驶员的安全性。车辆之间交换的消息通过数据传输由LED发出的光进行数字传输。在接收侧,使用光电二极管将光信号转换成电信号,该电信号被解码以提取发送的数据。取得的成果令人鼓舞。作为很有前景的工作,作者计划将微型车辆的实验推广到真实车辆。
Figure 15:Distance from operation of AUTO-BREAK.
非公路车辆在即将从模拟视频摄像机技术(VCT)切换的边缘,这提供了更好的视频质量和新功能,但增加了系统的复杂性。本论文的目的是将数字VCT应用于用于非公路车辆的CCpilot VA显示计算机(见文中Figure 3.2)。在这个项目中,作者回顾了模拟和数字VCT之间的差异,然后在基于嵌入式Linux的显示计算机CCpilot VA上使用Qt和QML实现了一个显示实时数码相机视频输入的演示。
更具体地说,测试了不同的GStreamer管道,因为Qt使用GStreamer播放视频,并且使用ISO 17215标准更改了相机设置。该演示通过使用硬件解码的GStreamer管道,在VA上显示了高质量、低延迟和高帧速率的实时数码相机视频输入。结果表明,数码摄像机的性能优于模拟摄像机,主要是因为数码摄像机具有更好的视频质量。已经尝试同时显示由Qt创建的视频馈送和图形用户界面。然而,它们只是在视频性能不佳的情况下才成功。必须使用GStreamer管道的解码器和接收器元件之间的零复制链路来获得良好的视频性能。
Figure 3.2:The CCpilot VA.
本文的目的是回顾模拟和数码摄像机之间的差异,并研究是否可以将数码相机连接到显示器计算机CCpilot VA,并显示高质量、低延迟和高帧率的实时摄像机输入在CPU上加载太多负载。如果可以显示良好的摄像机馈送,则最终目标是将视频馈送实现为在软件Qt中创建的图形用户界面的一部分。
在论文中已经提出了用于完成将相机馈送集成到Qt的最终目标的四种不同选项,并且已经尝试了使用第二帧缓冲器的选项。虽然尝试没有成功,但它可能是最简单的方法。应该调查通过ioctl调用激活第二帧缓冲的可能性以及激活帧缓冲的其他方法。当第二个帧缓冲区被激活时,QtMultimedia中的高度和宽度函数应该适应于改变视频输入帧缓冲区的高度和宽度,而不是当时不存在的QVideoSurface。如果不能直接定位帧缓冲器,则可以通过在视频输入周围具有透明边框的全屏帧缓冲器并相对于全屏正确定位馈送来实现相同的效果。
近年来,所有主要的北美和欧洲商用车OEM都为其公路车队引入了基于电子视界的预测功能。这是一个系统概念,可以让车辆知道前方道路上发生的事情,并允许他们在没有驾驶员参与的情况下对该信息做出反应。当电子地平线用于重型卡车时,作为关键应用,可以显着降低燃料消耗。这通过优化发动机控制单元,变速器控制装置或车辆中的其他控制单元中的算法来实现,车主有明确的商业案例。
在本文中,作者回顾了从早期导航技术到称为电子地平线的车载传感器的长期发展。作者从几个角度概述了不同的架构,以及商用车的多个用例。此外,作者展望了未来,电子地平线将能够保存与位置相关的车辆数据,并将其传输到云端或为前方道路提供动态数据,如交通拥堵、事故或天气状况。最后,作者研究了电子视界与未来重要创新的相关性,例如联网动力系统和自动驾驶。
将地图视为传感器的想法产生电子地平线的概念(见文中Figure 53),让车辆知道前方道路上发生的事情,并允许他们在没有驾驶员参与的情况下对该信息做出反应,以提高燃油效率、舒适性和安全性,从而实现当今的半自动系统和未来的完全自动驾驶系统。
本文重点关注北美和欧洲商用车市场,并重点介绍了提高燃油效率的一些可能应用,如预测巡航控制和预测换档等。
本文概述了作为传感器的地图的历史和未来,该传感器从存储在录音带上的导航应用的第一个数字地图,到将作为初步、最终存储在云中的地图。作者已经看到传感器将如何通过自学习和群资源方法进行自校准,最终完成了数字高清地图的自学习。它将来会导致像“实时谷歌街景”这样的东西吗?
Figure 53.Electronic Horizon Block Diagram[Source:Continental]
在未来几年,这些技术将受到半自动或全自动卡车发展的强烈推动。作为人工智能的新技术将彻底改变许多应用,并能够以极高的带宽和大量数据的可用性连接每辆车。卡车的技术复杂性将急剧增加,但整个物流价值链将会对驾驶员和社会产生重大影响而发生深远变化。
基于虚拟道路标志和汽车屏幕上的路灯信号的交通控制的新网络技术文化是人类的未来。作者提出了一种实现上述文化的网络物理系统(CPS)智能云交通控制,它的特点是具有数字化的监管规则、车辆、基础设施组件、以及准确的监控,对道路使用者的主动云路灯无网络控制、交通信号灯、运行监管行动的自动输出(虚拟交通标志和交通信号)来监控每辆车。网络物理系统的主要组成部分如下:基础设施、道路使用者和规则,它们在网络空间中具有数字表示,以实现基于数字监控和云移动控制的路线。作者提供创新服务、实施数字监控和云控制,作为全球系统的可扩展原型,使用以下技术:移动和静止物体的精确定位、数字地图、网络物理系统和物联网、高级无线通信和大数据分析。
基本思想是通过实施基于数字监控和主动云网络控制的流量度量规则来提高流量的质量和安全性,以及使用智能虚拟交通灯和标志,从而提供显著改善舒适性,减少时间和路线执行成本,详见文中Fig.3。
(1)智能是基于自学习定义与可寻址系统组件在其自身与环境之间的时间和空间中的网络交互相关联的过程或现象。
(2)智能网络物理系统是一组通信连接到数字化度量空间中的网络可寻址虚拟和真实组件,具有足够的物理监控,最佳云控制和实时自学习的功能,以实现其目标。
(3)物联网是一种网络物理系统的结构,它结合了大数据、知识、服务和应用的中心,通过使用传感器执行器来提供高水平的生活和拯救地球环境,来监控和控制数字化物理空间中的智能过程和现象。
(4)计算是知识的一个分支,专注于系统、网络和云移动服务的研究、设计和应用,用于监控和控制网络物理过程和现象。随着计算的发展,其主要功能是网络控制,只应与真实或物理世界一起考虑,其中一部分是人性。两个世界之间存在着真实的和虚拟的互动:人类总是很难管理现实世界,因此创造计算机作为他的助手。作为一种完美的机制,计算可以控制人类的技术过程。
(5)没有物理基础设施,交通信号灯和道路标志的全球云服务的市场可行性至少为1 000亿美元,包括牌照在内的网络空间道路基础设施转移的经济效应是每年5 000亿。