剑桥大学开发微型汽车系统 探索未来无人车在道路上协同驾驶

为了使未来的道路更加高效，在一条微型公路上建造了一条类似scalextricas的测试跑道，使用16辆模型汽车进行测试。

自动驾驶的Cambridge Minicar只有8英寸长，其设计初衷是创建一个低成本的系统，测试自动驾驶汽车如何协同工作。

在现实生活中，这种协同驾驶的实验是昂贵的，因为它们需要汽车在有多条车道的可控环境中行驶。

这个微型系统可以让研究人员测试不同的策略和智能软件，这些软件通过无线电和互联网连接向车辆发送信号。

智能和协同驾驶系统允许自动驾驶汽车做出改变车道等决定而不是排队等候。

汽车可以将其传达给系统中的其他车辆，以便它们进行调整以帮助进行类似的个别操作。

它们的路线规划和导航系统使用的算法，依赖于来自外部运动捕捉系统的定位反馈

该系统还将改变其行为，以避免排队，并使群体作为一个整体朝着这一目标行动。

利用这些数据，一台计算机工作站计算所有车辆的速度和转向控制输入，这些车辆通过宽带和无线电传送到每辆车。

剑桥大学的团队Amanda Prorok博士开发了剑桥微型汽车系统，他说：“协同驾驶策略对交通的未来有很大的希望。”

“但是，为了真正从实验室环境过渡到现实世界，还需要做更多的工作。”

模型中使用的汽车宽度为3英寸，高度为3.2英寸(7.5厘米)，长度为7.8英寸(19.7厘米)。

它们每个重16盎司(450克)，售价77美元(58英镑)

Prorok博士补充说：“我们的主要目标是制造一种低成本、多用途的汽车，这种汽车易于维护，也便于新算法的原型化。”

“特别是，我们感兴趣的是测试并切实展示协同驾驶对多车道道路地形的好处。”

自动驾驶汽车如何'看'?

自动驾驶汽车通常使用普通二维摄像机和深度感应“LiDAR”装置的组合来识别周围的世界。

在Waymo使用的LiDAR(光检测和测距)扫描中，一个或多个激光器发出短脉冲，当它们撞到障碍物时会反弹。

这些传感器不断扫描周围区域寻找信息，充当汽车的“眼睛”。

虽然这些单元提供深度信息，但由于分辨率较低，在没有与之实时相连的普通相机的帮助下，很难探测到遥远的小物体。

去年11月，苹果公司透露了其无人驾驶汽车系统的细节，该系统使用激光从远处探测行人和骑自行车的人。

苹果公司的研究人员表示，他们通过LiDAR数据在发现行人和骑车人方面取得“非常令人鼓舞的结果”。

其他自动驾驶汽车通常依赖于摄像头、传感器和激光器的组合。

沃尔沃的自动驾驶汽车就是一个例子，它依赖于大约28个摄像头，传感器和激光器。

计算机网络处理信息，其与GPS一起生成环境中移动和静止物体的实时地图。

汽车周围的十二个超声波传感器用于识别靠近车辆的物体并支持低速自动驾驶。

放置在挡风玻璃上的波浪雷达和摄像头可以读取交通标志和道路的曲率，并可以检测道路上的物体，例如其他道路使用者。

前后保险杠的四个雷达也可以定位物体。

保险杠上的两个远程雷达用于探测从远处接近的快速移动车辆，这在高速公路上很有用。

四个摄像头 - 两个位于后视镜上，一个位于格栅上，一个位于后保险杠上 - 监控靠近车辆和车道标记的物体。