С улучшением различных технологий сенсорики и вычислительных возможностей компьютеров, системы помощи в вождении и беспилотные системы управления постепенно становятся реальностью.
Ключевые технологии интеллектуального вождения можно разделить на три части: восприятие, планирование и контроль, при этом восприятие транспортным средством с помощью датчиков является основой интеллектуального вождения. Датчики, установленные на транспортных средствах, можно разделить на три категории: датчики позиционирования, датчики самоиндукции и датчики окружающей среды. Датчики позиционирования позволяют получать абсолютное положение транспортных средств в мире и локально, обычно используя GPS или слияние GPS с данными других датчиков для позиционирования; датчик самоиндукции использует одометр, ИНС и т.д. для получения текущего состояния скорости, ускорения и угла поворота транспортного средства; датчики окружающей среды используют внешние датчики, такие как ультразвуковые, лазерные и видео, для восприятия информации, такой как дорожные знаки, положение препятствий, дорожные указатели, а также расстояния до других транспортных средств и их скорости движения. Различные датчики объединяются для принятия решений, после чего транспортное средство контролируется для выполнения автоматического вождения.
Учитывая опасность недостаточно разработанных функций интеллектуального вождения и большой объем пространства, необходимый для испытаний реальных автомобилей, Чанчуньская компания FAW-Volkswagen разработала песочницу для модели управления городской интеллектуальной транспортной системой, чтобы удовлетворить потребности в демонстрации системы интеллектуального вождения. Модельные автомобили оснащены различными датчиками, используемыми реальными транспортными средствами, которые имитируют поведение интеллектуального вождения, такое как автоматическое включение и выключение двигателя, автоматическое распознавание сигнальных огней, автоматическое обнаружение персонала, распознавание препятствий, автоматическая смена полосы и обгон в реальных дорожных условиях. Поскольку GPS не может предоставить информацию о позиционировании автомобилей в помещении, система интеллектуального вождения на песочнице использует оптическую 3D систему захвата движения NOKOV для предоставления информации о реальном положении модельных автомобилей в реальном времени.
Оптическая 3D система захвата движения NOKOV может в реальном времени получать 3D координаты маркеров на модели автомобиля, а затем определять информацию о положении, скорости и ускорении твердого тела модели автомобиля. Инженеры объединяют данные захвата движения в качестве данных позиционирования с данными других датчиков для демонстрации интеллектуального управления моделью автомобиля на песочнице.
Городская система интеллектуального транспорта Changchun FAW использовала пять моделей автомобилей для совместной демонстрации. Система захвата движения может различать транспортные средства, идентифицируя их маркеры, и поддерживает синхронный сбор данных более чем с 30 моделями автомобилей (твердых тел) одновременно.
Применение систем захвата движения в изучении технологии интегрированной внутренней позиционирования
Гибкий робот для реабилитации верхних конечностей с использованием технологии виртуальной реальности
Пожалуйста, свяжитесь с нами
-
Мы прилагаем все усилия для того, чтобы помочь вам в ваших запросах и предоставить полную информацию.
Поделитесь с нами своими проблемами, и мы быстро направим вас к наиболее эффективному решению.
-
-
- Объем захвата * m m m
-
Объекты для отслеживания *
- Количество целей (необязательно)
-
Тип камеры (по желанию)
-
Количество камер (необязательно)
- Отправить