劍橋大學開發微型汽車系統 探索未來無人車在道路上協同駕駛

為了使未來的道路更加高效，在一條微型公路上建造了一條類似scalextricas的測試跑道，使用16輛模型汽車進行測試。

自動駕駛的Cambridge Minicar只有8英寸長，其設計初衷是創建一個低成本的系統，測試自動駕駛汽車如何協同工作。

在現實生活中，這種協同駕駛的實驗是昂貴的，因為它們需要汽車在有多條車道的可控環境中行駛。

這個微型系統可以讓研究人員測試不同的策略和智能軟體，這些軟體通過無線電和互聯網連接向車輛發送信號。

智能和協同駕駛系統允許自動駕駛汽車做出改變車道等決定而不是排隊等候。

汽車可以將其傳達給系統中的其他車輛，以便它們進行調整以幫助進行類似的個別操作。

它們的路線規劃和導航系統使用的演算法，依賴於來自外部運動捕捉系統的定位反饋

該系統還將改變其行為，以避免排隊，並使群體作為一個整體朝著這一目標行動。

利用這些數據，一台計算機工作站計算所有車輛的速度和轉向控制輸入，這些車輛通過寬頻和無線電傳送到每輛車。

劍橋大學的團隊Amanda Prorok博士開發了劍橋微型汽車系統，他說：「協同駕駛策略對交通的未來有很大的希望。」

「但是，為了真正從實驗室環境過渡到現實世界，還需要做更多的工作。」

模型中使用的汽車寬度為3英寸，高度為3.2英寸(7.5厘米)，長度為7.8英寸(19.7厘米)。

它們每個重16盎司(450克)，售價77美元(58英鎊)

Prorok博士補充說：「我們的主要目標是製造一種低成本、多用途的汽車，這種汽車易於維護，也便於新演算法的原型化。」

「特別是，我們感興趣的是測試並切實展示協同駕駛對多車道道路地形的好處。」

自動駕駛汽車如何"看"?

自動駕駛汽車通常使用普通二維攝像機和深度感應「LiDAR」裝置的組合來識別周圍的世界。

在Waymo使用的LiDAR(光檢測和測距)掃描中，一個或多個激光器發出短脈衝，當它們撞到障礙物時會反彈。

這些感測器不斷掃描周圍區域尋找信息，充當汽車的「眼睛」。

雖然這些單元提供深度信息，但由於解析度較低，在沒有與之實時相連的普通相機的幫助下，很難探測到遙遠的小物體。

去年11月，蘋果公司透露了其無人駕駛汽車系統的細節，該系統使用激光從遠處探測行人和騎自行車的人。

蘋果公司的研究人員表示，他們通過LiDAR數據在發現行人和騎車人方面取得「非常令人鼓舞的結果」。

其他自動駕駛汽車通常依賴於攝像頭、感測器和激光器的組合。

沃爾沃的自動駕駛汽車就是一個例子，它依賴於大約28個攝像頭，感測器和激光器。

計算機網路處理信息，其與GPS一起生成環境中移動和靜止物體的實時地圖。

汽車周圍的十二個超聲波感測器用於識別靠近車輛的物體並支持低速自動駕駛。

放置在擋風玻璃上的波浪雷達和攝像頭可以讀取交通標誌和道路的曲率，並可以檢測道路上的物體，例如其他道路使用者。

前後保險杠的四個雷達也可以定位物體。

保險杠上的兩個遠程雷達用於探測從遠處接近的快速移動車輛，這在高速公路上很有用。

四個攝像頭 - 兩個位於後視鏡上，一個位於格柵上，一個位於後保險杠上 - 監控靠近車輛和車道標記的物體。

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