Într-un raport publicat în 2015, WHO (Organizația Mondială a Sănătății) a declarat că peste 1,2 milioane de oameni mor anual în accidente rutiere, în timp ce 20 până la 50 de milioane suferă răni non-fatale. Se prevede, de asemenea, că, în jurul anului 2030, accidentele rutiere vor deveni a cincea cauză de deces pe plan mondial. Cu toate că s-au făcut progrese în ultimii 8 ani pentru îmbunătățirea siguranței rutiere, WHO și alte organizații importante sunt de acord că ritmul schimbărilor este prea lent.
Se estimează că peste 80% din accidentele rutiere sunt cauzate de șoferi distrași într-un fel sau altul. Creșterea utilizării telefoanelor mobile pe plan mondial, în special vorbitul la telefon și scrisul mesajelor în timpul șofatului, au crescut semnificativ riscul accidentelor. Numai în Statele Unite, Departamentul Transporturilor a raportat că telefoanele mobile sunt implicate în 1,6 milioane de accidente în fiecare an, cauzând o jumătate de milion de răniți și 6000 de decese anuale. Cum putem noi, ca ingineri proiectanți să contribuim la a face străzile și vehiculele mai sigure? Se află răspunsul în aplicarea unor standarde îmbunătățite școlilor de șoferi? Legile care interzic utilizarea telefonului în timpul șofatului cu siguranță nu par să convingă oamenii. Oare sunt oamenii așa de încăpățânați încât să trebuiască să facem mașinile mai inteligente?
Dezvoltarea curentă a tehnologiei ADAS (Sistem Avansat de Asistență a Șoferului) este văzută ca o soluție primară pentru îmbunătățirea siguranței străzilor. Introducând îmbunătățiri în mecanismele senzorilor și prin scăderea costurilor asociate cu implementarea acestora, ADAS a reușit să se dezvolte și dincolo de mașinile de lux, către clasa mijlocie sau chiar mai joasă.
Conform Global Market Insights, piața echipamentelor ADAS este estimată să crească de la 28,9 miliarde USD în 2017, la 67 miliarde USD în 2024 – mai mult decât dublu, într-o perioadă de doar 7 ani. S-a precizat, de asemenea, că reglementările guvernamentale riguroase cu privire la siguranța vehiculelor, incluzând instalarea obligatorie a tehnologiilor de siguranță (precum frâne autonome de urgență și senzori de parcare) vor contribui la progresul ADAS.
Figura 1: Cipsetul Melexis de imagistică ToF
ADAS – o vedere de 360° asupra drumului
Sistemul ADAS este capabil să utilizeze o combinație de tehnologii de senzori – infraroșii (IR), ultrasonici, radar, senzori de imagine, LiDAR și altele – în scopul automatizării sarcinilor dinamice implicate în condus, cum ar fi virarea, frânarea și accelerarea. Într-un studiu al tendințelor pieței publicat vara trecută, Gartner prognozează că senzorii de imagine din industria auto vor reprezenta în 2022, 1,8 miliarde USD din valoarea totală anuală a afacerii, iar acest fapt va fi datorat cu predominanță tehnologiei ADAS.
Dezvoltarea de camere mai bune a fost cheia scăderii costurilor asociate cu sistemul ADAS, în consecință acesta devenind mai accesibil pieței de masă. Fiind principalele resurse în captarea de informații pentru sistemele ADAS moderne, camerele sunt utilizate pe scară largă în aplicații cu orientare frontală (front-facing) sau cu orientare spre exterior (outward-facing), dar, de asemenea, tot mai adesea și în sisteme orientate spre șofer (driver-facing). Camerele frontale sau spre exterior pot implementa numeroase funcții. Cele mai notabile dintre acestea sunt alerte în legătură cu benzile despărțitoare, monitorizarea proximității mașinilor, recunoașterea semnelor de circulație, asistență parcare, înlocuirea oglinzilor retrovizoare, detectarea zonelor oarbe și recunoașterea pietonilor/obstacolelor. Pe de altă parte, implementările de sisteme orientate spre șofer asigură că șoferul este capabil să ia decizii critice (în caz contrar, ADAS va trebui să activeze frânele, să dirijeze o manevră evazivă etc.). Sarcinile principale în acest caz sunt monitorizarea oboselii (detectarea clipitului) și a distragerii de la condus (direcția în care se orientează capul șoferului).
Pentru a îmbunătăți siguranța în funcționare a tehnologiilor ADAS, producătorii de componente electronice, cum ar fi ON Semiconductor, dezvoltă senzori de imagine care funcționează bine și în condiții de lumină scăzută sau foarte puternică. AR0230AT este un dispozitiv CMOS, într-un format 1/2.7’’ cu o matrice de pixeli activi de 1928×1088, care captează imagini în mod linear sau HDR (high dynamic range) cu citire continuă.
Acesta suportă operarea în cadre individuale sau video și include funcții de cameră. Conceput atât pentru luminozitate scăzută, cât și pentru performanțe HDR, acest senzor eficient energetic este programabil printr-o interfață simplă serială cu două fire.
Având în prim plan implementările în aplicații cu orientare spre șofer, modelele Melexis MLX75X23 oferă o soluție completă pentru imagistică 3d ToF (time-of-flight). Modelele dispun de o rezoluție QVGA de 320×240 pixeli ToF, bazați pe tehnologia pixelilor DepthSense și prezintă o rezistență puternică față de lumina solară. Cipul companion MLX75123 cu calificare AEC-Q100, controlează senzorul ToF și unitatea de iluminare, precum și fluxul de date către procesorul gazdă. Aceste cipset-uri oferă performanță, flexibilitate și simplitate în design într-o cameră 3D foarte compactă.
Învățând mașinile să vadă mai bine decât oamenii
Senzorii care detectează obiecte în jurul vehiculului trebuie să funcționeze împreună cu tehnologiile de identificare/clasificare a obiectelor. În general, acestea constau în procesoare alimentate de mașină sau soluții de învățare (deep learning) care permit sistemului ADAS al vehiculului să recunoască în mod eficient mișcarea, modelele, oamenii, alte vehicule, semnele stradale și obstacolele potențiale. Un exemplu este S32V234 de la NXP Semiconductors, un procesor de vizualizare și fuziune senzorială, care este proiectat să susțină aplicațiile de procesare a imaginii cu calcul intensiv. Acesta include un procesor cu senzor de imagine încorporat, o unitate puternică de procesare grafică 3D, acceleratoare de vizibilitate dublă APEX-2, plus securitate integrată. Parte a programului NXP SafeAssure, acest dispozitiv este potrivit pentru aplicațiile ADAS conforme cu ISO 26262 ASIL B, cum ar fi detecția pietonilor, avertizarea părăsirii benzii de circulație, comanda inteligentă a fascicolului și recunoașterea semnelor de trafic. Procesorul integrează patru nuclee ARM Cortex-A53 pe 64-biți care rulează până la 1GHz cu un co-procesor NEON și un procesor ARM Cortex-M4. Cortex-M4 permite sistemelor de operare pentru automobile să interfereze cu dispozitive externe separate de procesor.
În mod similar, seria de sisteme pe cip TDA3x SoC de la Texas Instruments cuprinde dispozitive extrem de optimizate și scalabile, proiectate să îndeplinească cerințele ADAS. Aceste sisteme SoC posedă o combinație optimă de funcționare cu putere redusă, performanță ridicată (cu o viteză de procesare a semnalului de până la 745MHz) factori de formă mai mici și prelucrare analitică a vizualizării ADAS, care conduc la o autonomie mai puternică a vehiculelor. Suportând semnal video Full HD (rezoluție 1920 × 1080 la 60 cadre pe secundă), sistemele permit funcții sofisticate de vizualizare încorporate, cum ar fi vedere înconjurătoare, cameră frontală, cameră din spate, radar și fuziunea senzorilor pe o singură arhitectură scalabilă.
Figura 2: MCU radar S32Rx de la NXP
Radar pentru industria auto
Microcontrolerele (MCU) mai inteligente care utilizează rază lungă de acțiune, radar de înaltă rezoluție, vor fi cheia dezvoltării noilor generații de sisteme critice de siguranță. Microcontrolerele radar S32Rx de la NXP sunt dispozitive pe 32-biți care îndeplinesc cerințele de calcul de înaltă performanță cerute de sistemele radar moderne de modelare a fasciculului, cu radar I/F și procesare, plus nuclee duale e200z și memorie de sistem de capacitate satisfăcătoare. Disponibile în capsule AEC-Q100 clasa 1 și 257 MAPBGA, acestea sunt concepute pentru aplicații cum ar fi controlul adaptiv al navigării, frânarea autonomă de urgență și alerta de trafic din spate.
Proiectarea unui viitor pentru vehiculele autonome
Deși există în prezent un sentiment de extaz asupra conducerii automate a autoturismelor, trebuie să ne amintim că suntem încă în faza incipientă a acestei tehnologii. Societatea inginerilor din industria auto (SAE – Society of Automotive Engineers) a definit cinci niveluri de automatizare – de la nivelul 0, însemnând nicio automatizare, până la nivelul 5, complet autonom. Vehiculele moderne de astăzi, atunci când vine vorba de un anumit grad de autonomie (de exemplu, cu ajutorul funcției Autopilot Tesla) sunt încă la nivelul SAE 2. Cu toate că s-au înregistrat progrese semnificative în tehnologiile de detectare a imaginilor și recunoaștere a obiectelor în ultimul deceniu, suntem departe de vehiculele complet autonome. Se estimează că vor trece cel puțin încă 15 ani înainte ca nivelul SAE 5 să fie implementat în mașina obișnuită. Cu toate acestea, termenele ambițioase ale OEM-urilor pentru atingerea unor grade înalte de conducere automată accelerează implementarea componentelor ADAS care stau la baza acestei tehnologii.
Volkswagen, Mobileye și Champion Motors au anunțat recent o înțelegere pentru a implementa servicii de autovehicule autonome în Israel – cu o lansare programată pentru 2019, urmată de o dezvoltare care ar trebui să se desfășoare pe scară largă în 2022. Volkswagen va oferi o platformă electrică pentru vehiculele în care Mobileye va integra tehnologii software și hardware la cheie pentru a permite automatizarea, în timp ce Champion Motors se va ocupa de managementul performanțelor și de aspectele legate de întreținere. ABI Research prognozează că, în 2025, industria automobilelor va livra 8 milioane de vehicule de uz larg, care vor conține tehnologii SAE de nivelul 3 și 4 – în care șoferii vor fi totuși necesari, dar unde se pot trece complet funcțiile critice de siguranță către vehicul, în anumite condiții.
Viteza cu care vor intra vehiculele complet autonome pe piață va depinde de sentimentul de siguranță al oamenilor față de mașini în care nimeni nu se află la volan. De asemenea, trebuie să se rezolve preocupări juridice complexe cu privire la cine (sau ce) ar fi tras la răspundere atunci când se produce un accident în cazul unui vehicul autonom. Deși drumul este presărat cu multe incertitudini, este clar că zilele în care omul era implicat direct in activitatea de condus vor fi lăsate curând în urmă.
Author:
Mark Patrick
Mouser Electronics
Authorised Distributor
www.mouser.com