Sensorer sensorer!

En rad olika sensorer ligger till grund för utvecklingen mot självkörande system som kan känna av, visualisera och förstå sin omgivning på ett precist sätt. Olika tillverkare och fordonstyper har olika tillvägagångssätt och prioriteringar vad gäller vilka sensorer som används där följande uppsättning ingår i den självkörande skyttel som används i projektet.

  • GNSS

Genom GNSS positionering kan fordonet avgöra sin position i kart-representation av omvärlden vilket motsvarar dess position längst vägen. 

  • LiDAR 

Genom att använda laserteknik för att mäta avstånd kartlägger Lidarsensorer bilens omgivning, vilket inkluderar att upptäcka hinder samt avgöra fordonets exakta position inom dessa omgivningar.

  • Kameror

Även kameror analyserar fordonets omgivning, särskilt vägskyltar och trafikljus. De bidrar också till att upptäcka och identifiera hinder.

  • Odometer

En odometer uppskattar och bekräftar fordonets läge och hastighet medan den rör sig.

  • IMU

IMU-sensorn (inertial measurement unit) beräknar skyttelns rörelser för att uppskatta dess riktning, hastighet och position

SAE nivåer av automation

Standardiseringsorganisationen SAE klassificerar fordonsautomation i fem olika nivåer, nämligen:

  • Nivå 5 – Full automation (ingen förare)
  • Nivå 4 – Hög automation (ingen hjärna)
  • Nivå 3 – Villkorad automation (inga ögon)
  • Nivå 2 – Partiell automation (inga händer)
  • Nivå 1 – Förarassistans (inga fötter)

Genrellt sett kan man säga att det i nivå 1-3 handlar om automatisering av delar av (eller hela) köruppgiften med hjälp av olika förarstödsystem (ADAS), och att det i nivå 4-5 är autonoma system som helt och hållet hanterar och tar ansvar över köruppgiften. På så sätt är det en betydande skillnad mellan nivå 3 och nivå 4, både vad gäller tekniska krav men även vad gäller rollen för användaren av dessa fordon. Sedan är den betydande skillnaden mellan nivå 4 och nivå 5 att ett nivå 5 system helt och hållet ersätter en mänsklig förare vid alla typer av vägar, väder, situationer och andra förhållanden.

För att verkligen kategorisera vad ett automatiserat fordon kan göra är det viktigt att ha en förståelse för:

  1. Vilken förarens roll är.
  2. Vilken systemets roll är.
  3. Graden av uppkoppling i fordonet.
  4. Operativ designdomän (ODD) – de specifika förhållanden ett automationssystem är utformat för att fungera i, som exempelvis på motorväg eller i ett geografiskt område.

De självkörande skyttelbussar som testas inom ramen för S3 projektet är exempel på tidiga fordon med system och sensorer att klara nivå 4 autonomi. Dock sker detta på specifikt kartlagda sträckor i lägre hastigheter.

Färdplan Drive Sweden

http://outlook.drivesweden.net/

Navya ARMA (http://navya.tech/en/autonom-en/autonom-shuttle/)

  • Max hastighet 45 km/h.
  • 2400 kg, L: 475 cm, H: 265 cm; B: 211 cm.
  • 11 sittplatser, ca 4 stående .
  • Ca 100 km (8h) räckvidd.
  • Svänger med båda hjulparen.
  • Ingen skillnad på framåt/bakåt riktning – men för körning i Sverige görs vissa skillnader på fram och bak (bl.a. lyktor)

Perception
Sensorer uppfattar händelser i sin omgivning och identifiera objekt.

Beslut
Beräknar och tar beslut om färdvägen.

Agerande
Fullföljer systemets planerade beslut.

3D karta och virtuell räls

Innan skytteln kan köra behöver den önskade rutten och dess omgivning respresenteras i en 3D karta och en slags virtuell räls som kan användas som referens och guide under körningen. Detta sker genom att skytteln långsamt körs längst den planerade rutten samtidigt som den scannar av omgivningen med sina olika sensorer. Därefter bearbetas sensordata manuellt för att ta fram en platsspecifik modell som kan användas av systemet.