自动驾驶:蜻蜓项目进入下一阶段

头灯中的 LiDAR 车距测量能够改善自动环境识别

在大约一年前,ZKW 推出了“蜻蜓”科研项目。在该项目中,灯光系统专家在一台测试车辆的头灯中集成了光学传感器,以便实现自动化的行驶功能。现在,为系统增加了 LiDAR_——一种用于光学车距和速度测量的方法。即使是在夜间,它同样也能够实现精确的车距测量、提升灯光控制,继而可以显著提高交通安全性。“蜻蜓项目可以借助传感器实现全景视野,而这对于自动驾驶而言是最根本的。研究项目的目的是进一步提高道路交通的安全性”,ZKW 集团首席执行官 Oliver Schubert 解释道。

作为未来灯光技术的数字化头灯
除了高分辨率的摄像头以外,现在,ZKW 同样也在蜻蜓项目测试车辆的主头灯中集成了 LiDAR (light detection and ranging) 传感器。这样一来,同样也可以在夜间显著扩大视野范围。无论是前车、对面来车,还是横向来车,都可以更早地识别到。头灯会位于策略上理想的位置,以便借助传感器系统在车辆周围实现 360 度的视野,就如同蜻蜓的眼睛一样。“借助人工智能技术,蜻蜓系统可以识别其他交通参与者和交通标志、计算车距以及车速,并且在此基础上生成车辆控制指令。借助分辨率高达 130 万像素的 ZKW 智能灯光,传感器系统可以为自动驾驶提供支持”,ZKW 集团前期开发负责人 Gerald Böhm 说到。

灯光和传感器之间更加协调
在去年,ZKW 在奥地利四条获得批准的测试车道上使用蜻蜓演示车辆行驶了 1,000 多公里。测试的地点包括 Ybbs 附近的 A1 公路、Steinhäusl 附近的 A21 公路、Vösendorf 附近的 S1 公路以及 Schwechat 附近的 A4 公路。结果表明,凭借 LiDAR,灯光和传感器之间更加协调,继而大大提高了安全性。精准的车距测量显著提升了例如针对对面来车的自动防眩目功能或者针对行人和动物的关灯功能等自动灯光功能的精度。这是因为,LiDAR 能够扩大传感器视野,并且针对性地控制照向对象识别区域的灯光。这样一来,就可以提前识别例如车道上的鹿或者行人等障碍物,或者也可以识别不清晰的弯道。“测试结果表明,集成的灯光系统可以显著优化环境感知能力。这样一来,我们就在高度自动化驾驶方面做出了重要的贡献”,Böhm 说到。

逐步集成传感器
到年底,会在演示车辆的头灯中增加新研发的数字灯光模块。此外,我们还计划使用额外的红外和雷达传感器以及其他摄像头来实现 360 度视野。“对于 3 到 5 级的自动驾驶,根据具体制造商的说明而定,需要在车辆上安装 30 到 50 个传感器。目的是将传感器集成到采用智能化设计的头灯中。这样一来,我们就可以充分发挥例如供电、数据总线连接、电子控制器、解凝/解冻和清洁等协作效应。今天,ZKW 生产出了可以让驾驶员获得最佳照明效果的头灯。而在将来,我们同样也可以为传感器提供最佳照明效果”,Gerald Böhm 解释道。

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