¿Seguirán funcionando los radares/lidar cuando todos los automóviles estén equipados con ellos?

Los automóviles autónomos dependen de cámaras, radares y lidar para reconocer el entorno que los rodea. Las cámaras, por supuesto, no interfieren entre sí, ya que son sensores pasivos. Dado que una señal recibida directamente de otro transmisor es mucho más fuerte que una señal reflejada de su propio transmisor, ¿qué impide que las señales transmitidas por un radar/lidar interfieran con el receptor de otro?

¿Seguirán funcionando los radares/lidar cuando todos los coches estén equipados con ellos? Suponiendo que lo hagan, ¿cómo se logrará esto?

¿Seguirán funcionando los radares/lidar cuando todos los coches estén equipados con ellos? Sí, si no están diseñados de tal manera que se eviten esos problemas. Así lo hacen (diseñarlos de tal manera que se eviten esos problemas).
No es necesariamente un problema si está captando otro emisor de radar. Esa es una señal bastante fuerte de que hay otro automóvil, y también está "activo", incluso si actualmente no se está moviendo, el uso del radar es una fuerte pista de que podría comenzar a moverse.
@MSalters: sin embargo, recoger otro emisor independiente no le da rango, ni sin buenos osciladores con referencia a estándares, incluso doppler. Hay muchos lugares en los que puede tener tráfico de frente hacia usted, que no colisionará cuando las calles se curven en el medio.
" Las cámaras, por supuesto, no interfieren entre sí, ya que son sensores pasivos " Pero no de noche.
@gre_gor nunca has oído hablar de las cámaras IR, ¿eh?
Lo que personalmente espero es que las comunicaciones pseudo-bluetooth de automóvil a automóvil surjan antes de que eliminemos por completo los anchos de banda del radar.
@CarlWitthoft Si todas las cámaras usan IR, entonces no es mejor.
@gre_gor no sé cómo decírtelo, pero en primer lugar, muchas cámaras iR son pasivas y, en segundo lugar, las cámaras son generadores de imágenes, a diferencia del radar.
@gre_gor Además, ¿cómo es que cuando dos autos con luces delanteras se acercan por la noche, no chocamos?
@CarlWitthoft Si por cámaras IR te refieres a cámaras termográficas, entonces sí. Y sé cómo funcionan las cámaras, pero si un sistema de cámara necesita iluminación para funcionar, entonces no es un sistema pasivo.
@ user71659 Porque los humanos suelen ser buenos para seguir teniendo sentido a partir de una visibilidad reducida. Además, mi punto era sobre la pasividad de un sistema que necesita iluminación para funcionar.
Esta es una buena pregunta, la cantidad de sistemas Radar/Lidar activos en la intersección de carreteras congestionadas con 5 carriles en cada dirección parece presentar problemas mucho mayores que el WiFi doméstico que, incluso en áreas urbanas densas, es estático.
¿Por qué se eliminó la última frase añadida? Obviamente estaba estrechamente relacionado con la pregunta original.
No estoy realmente seguro. Alguien más lo eliminó. En cualquier caso, no parecía que nadie se dirigiera a él.
@ crj11 No fui yo quien lo eliminó, pero si ingresa al historial de edición de cualquier pregunta, puede ver quién lo hizo. De todos modos, estoy de acuerdo con la edición: el punto planteado es interesante, pero introduce una nueva pregunta separada. Y la respuesta a eso sería inmensamente amplia. Debería publicar esto como una nueva pregunta separada, en lugar de una edición.
@MarcusMüller En realidad, es la misma pregunta, ya que las soluciones poco confiables nunca saldrían a la calle, no puede contar como respuesta alguna solución con otros defectos fatales. Ahora quiere una pregunta diferente para preguntar si su solución es lo suficientemente segura como para ser adoptada alguna vez.

Respuestas (6)

Te sorprenderias.

Este es en realidad un tema de investigación en curso y de varias tesis doctorales.

La cuestión de qué formas de onda de radar y algoritmos se pueden usar para mitigar la interferencia es una cuestión que se ha discutido durante mucho tiempo; en esencia, sin embargo, esto se reduce al mismo problema que tiene cualquier sistema de comunicación ad-hoc.

Diferentes sistemas resuelven eso de manera diferente; puede hacer radares codificados, donde básicamente hace lo mismo que en los sistemas CDMA y divide su espectro dando a cada automóvil una secuencia de código libre de colisiones. El truco está en coordinar estos códigos, pero una fase de observación y detección de colisiones podría ser suficiente aquí.

Es más probable que tenga éxito la detección y evitación de colisiones a tiempo: simplemente observe el espectro de las ráfagas de radar de sus vecinos y (suponiendo cierta regularidad), extrapole cuándo no estarán transmitiendo. Usa ese tiempo.

Tenga en cuenta que wifi resuelve este problema inherentemente, como se describe anteriormente, de manera temporal. De hecho, puede usar dos veces sus paquetes Wifi como señales de radar y hacer una estimación de radar sobre su reflejo. Y dado que el radar automotriz (802.11p) es una cosa, y usted conoce los datos que enviaría y también son únicos, podría beneficiarse de las propiedades de correlación ortogonal de un radar codificado y la mayor densidad espectral y, por lo tanto, una mayor calidad de estimación de transmisión exclusiva en el tiempo.

Hay una disertación que en mi humilde opinión envejeció bien sobre eso, y es Martin Braun: OFDM Radar Algorithms in Mobile Communication Networks , 2014.

Tal vez esto sea obvio, pero ¿qué hay de cronometrar la señal reflejada e ignorar cualquier cosa fuera de esa ventana esperada? A 3E8 m/s, las ondas EM son realmente rápidas y, en términos generales, las muestras son muy poco frecuentes. Tal vez cada 250 ms. Entonces, el ciclo de trabajo resultante es menor que una fracción de un porcentaje. Las colisiones serían poco frecuentes y es posible que solo sea necesario detectarlas e ignorar la muestra. No mitigado y/o analizado para buenos datos.
Además de todo esto, también está la asignación de frecuencias. No sé las frecuencias exactas, pero apostaría a que hay una buena parte del ancho de banda asignado a este tipo de radar. Si los fabricantes de automóviles lo descomponen para que las subbandas se distribuyan entre los vehículos, entonces las colisiones de pulsos son aún menos probables.
Asignación de frecuencia de @DavidK: no. Necesitas ser adaptable. No se puede dar a cada coche potencial su propia banda, o incluso encontrar un método para cada coche en un radio determinado. Simplemente porque el radar es inherentemente un problema de ancho de banda intenso, y el espectro es muy escaso en estos días.
@st2000, ¿por qué diseñaría un radar para usar un ciclo de trabajo más pequeño de lo posible? cuanto mayor sea el ciclo de trabajo, más observaciones obtendrá para construir su modelo o mejor será su estimación única. Básicamente, esto es decir "si diseñamos un radar para que sea muy subóptimo, evitamos el problema de la colisión". (Tenga en cuenta que existe una legislación que dice que su ciclo de trabajo debe ser limitado, pero "una fracción de un porcentaje" realmente no le dará una baja probabilidad de colisión en un escenario lleno de gente... que, por cierto, es el escenario en el que quisiera un radar que funcione).
tenga en cuenta que la probabilidad de colisión no es solo el ciclo de trabajo. estocásticamente, te encuentras más con algo que se parece a la paradoja del cumpleaños para rangos de cumpleaños continuos.
Marcus, no puedes comparar la tecnología CDMA o Wifi con los requisitos de la industria automotriz. ¿Realmente vas a apostar tu vida asumiendo que todos los demás autos o dispositivos serán amables y permanecerán en su lugar? Un automóvil autónomo necesita estos datos de manera oportuna, a diferencia de una línea de comunicación que puede soportar una interrupción de un segundo.
@Dorian, la industria automotriz especificó IEEE802.11p. IEE802.11p es de hecho muy, muy, muy similar a IEEE802.11a, conocido como WiFi. Tu argumento es invalido.
Es entonces cuando se utiliza el espectro con sensatez.
@MarcusMüller Parece que CDMA también es una posibilidad para lidar. Consulte ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27828217
@st2000 ¿Cómo sabe cuándo abrir la ventana? Tendrías que saber la distancia al objetivo, ¿y no es para eso para lo que sirve el lidar?
Buena pregunta @ LastStar007, asumí que el LIDAR o RADAR de un automóvil solo estaría interesado en el entorno inmediato. Digamos, 10 x la regla de los 2 segundos con un mínimo de 10 yardas. Entonces, aproximadamente significaría que un automóvil a 100 mph miraría 0.25 millas o ~ 1320 pies por delante. La luz tarda 0,00000268666 segundos en llegar tan lejos y reflejarse. Así que abres la ventana durante al menos ese tiempo. Incluso si toma una muestra 100 veces por segundo, su ventana solo estaría abierta el 0,0268666 por ciento del tiempo. Sería raro tener colisiones.

Este es un problema bastante antiguo en la ingeniería de radares, que data de la era de los aviones a reacción que transportaban armas y misiles supersónicos. Este artículo de Wikipedia sobre la compresión Chirp brinda algunas pistas sobre cómo el problema podría abordarse igualmente a velocidades de automóviles.

Bienvenido a EE.SE. Si bien se considera bueno vincular recursos de larga duración como Wikipedia, no es tan bueno no escribir información en la respuesta en sí. Proporcione un breve resumen de lo que es relevante del artículo wiki para facilitar la lectura y hacer que la búsqueda en EE.SE sea exitosa.

Hay sistemas militares de sonar y radar que ven el mundo que los rodea usando reflejos del radar/sonar del "otro tipo". Existían en los días de los 286 procesadores Intel... por lo que se puede hacer mucho más barato hoy en día cuando un SOC ARM de $5 es tan poderoso como un Cray XMP-48 de 1983 (la máquina que manejaba entonces...)

Entonces, si bien es útil usar todo el dominio del tiempo y la multiplexación del dominio del código, también es posible calcular la ubicación del otro emisor y luego usar su señal para ver el mundo que lo rodea.

Sé que esto existió en la década de 1980 porque conocía al ingeniero que lo construyó para el ejército y visité su taller. Era secreto entonces, ahora no tanto.

Básicamente, llame a múltiples emisores una "característica" y siga adelante.

¿Manejaste un cray en los años 80? ¡No soy digno de estar en este reino!

En un nivel primitivo de explicación, los radares funcionan enviando una secuencia definida de pulsos (firma) y luego esperando que se reciba una secuencia similar. Esto proporciona una alta selectividad en presencia de interferencias o ruidos significativos.

Al hacer que las firmas de radar sean lo suficientemente largas y únicas, es posible permitir que varios radares coexistan en el mismo entorno, donde cada radar puede distinguir su propia firma incluso si otras firmas están presentes simultáneamente en la señal.

¿No parecerán dos conjuntos simultáneos de pulsos en el mismo rango de frecuencia como una mezcla irreconocible?
Sin embargo, los pulsos Lidar deben ser muy cortos, ya que los de los escenarios de conducción autónoma envían millones de pulsos por segundo. Me pregunto cuántos datos puede codificar realmente en un pulso tan corto para crear un identificador único y al mismo tiempo proporcionar suficiente potencia para detectar la señal reflejada.
@cHao No. La correlación cruzada hace maravillas. Bueno, el diseño de código adecuado sí lo hace.

No creo que confíen demasiado en la tecnología de radar, creo que esto es solo un parche hasta que las cámaras y la IA sean lo suficientemente avanzadas como para asumir el control por completo (que si alguna vez la tecnología será lo suficientemente segura como para ser adoptada en una gran escala).

Imagínese que podría cegar silenciosamente a todos los autos a su alrededor. Los recursos de piratería serán ilimitados. ¿Qué puedes hacer para evitar que alguien haga eso?

Por supuesto, puede cegar una cámara o incluso al conductor, pero él (o el pasajero) lo sabrá y tomará medidas.

Un pequeño fallo de una red CDMA o Wifi puede pasar desapercibido. Un automóvil no puede esperar un segundo hasta que vuelva a obtener datos, los requisitos son mucho más altos.

Actualizar En realidad, no veo un futuro para la conducción autónoma . Muchos dispositivos "inteligentes" hacen que nuestra vida sea menos segura y menos privada día a día.

Creo que al final habrá una conducción centralizada, caminos más bien inteligentes que guiarán a cada coche en el tráfico.

Aparte de eso, veo que muchos ignoran el poder del procesamiento de imágenes, incluso no creo que los autos se manejen usando solo cámaras.

En primer lugar, una cámara tiene una gran redundancia. No veo cómo un ojo de insecto puede ser mejor que un ojo humano.

  • "El radar puede leer la velocidad"

La cámara (una o más) también puede leer la velocidad de un objeto. En 3 direcciones.

  • "El radar puede leer la velocidad con una gran precisión"

No estoy seguro de este punto. Realmente no puedo saber la velocidad sin mirar el velocímetro (que no es nada preciso) y sigo conduciendo bien.

  • "Las cámaras no pueden ver en la niebla"

Es cierto. Luego conduzca despacio a través de la niebla. Un peatón o un perro tampoco ven en la niebla que se acerca su automóvil inteligente.

Es gracioso cómo CDMA o Wifi se dan como ejemplo de compartir el mismo ancho de banda para el radar de un automóvil. ¿Está utilizando Arduino para ejecutar su ABS?

Impulsar los autos de conducción inteligente es más un movimiento de marketing. No hará que las calles sean más seguras en el futuro cercano y las habilidades de conducción de las personas serán cada vez más bajas. Ni siquiera sé cómo funcionará esto, no lo harás. No necesito una licencia de conducir, ¿el automóvil lo llevará a todas partes?

También veo en el documento de Marcus Brown vinculado por Marcus Muller cómo los autos inteligentes cooperarán de manera amable y honesta para evitar obstáculos y también compartir el ancho de banda del radar. ¡Qué maravilloso futuro!

¿Eso significa que un coche hacker ruso podría hacer que mi coche salte fuera de la carretera a 100 km/h como una mejor opción que chocar contra una pared que solo él ve?

¿Y cómo vería una cámara de noche?
@Galaxy Exactamente como se ve en la noche. Solo señalé que debería ser algo que un supervisor humano pueda detectar fácilmente.
Solo estaba señalando que los casos de uso y la confiabilidad de las cámaras son muy sensibles a las condiciones ambientales, ya sea falta de luz (noche) o niebla, etc. La precisión de un sistema de cámara para calcular la distancia depende en gran medida de esas condiciones, por lo tanto, no No veo que el radar sea reemplazado por completo por cámaras, ya sea que se les conecte una IA o no.
@Galaxy Si me preguntas, no creo que nunca sea así, miles de autos con cerebro conduciendo solos por la ciudad. Más bien una red de sensores que los guía.
@Galaxy Humans no tienen radares, tienen ojos. Nuestro sistema de carreteras está construido para la luz visible. No hay forma de usar el radar para leer las marcas de carril y las señales de tráfico, por ejemplo. Por eso, instalamos faros, luces traseras y farolas.
@Dorian, no puedes ver a través de la niebla con luz. La física está en tu contra.
@Dorian también, ignora el hecho de que necesita información de velocidad relativa mucho más exacta que el posicionamiento exacto. La velocidad es muy fácil de obtener con el radar: Doppler es el efecto físico y es fácil de estimar. Su sistema de cámara podría, en el mejor de los casos, funcionar tan bien como un radar de microondas automotriz mucho más fácil, más confiable y, lo que es más importante, más económico. Para ser honesto, piensas muy bien de los sistemas de cámara. "Un fallo breve puede pasar desapercibido" disparate. Si su computadora de a bordo detecta que el radar ha fallado, reaccionará, al igual que usted reacciona cuando está cegado. Solo con 1/1000 de la latencia.
El crecimiento de los negocios de mi empresa desmiente sus afirmaciones.
@CarlWitthoft Hay requisitos muy diferentes entre no chocar contra personas/automóviles/objetos y conducir de manera sensata en el tráfico normal. Los sistemas de radar ni siquiera pueden manejar las funciones de advertencia de salida de carril que tenemos hoy.
@CarlWitthoft Sí, todos los empleados de Enron tuvieron la misma respuesta en 1995.
Su respuesta realmente se esfuerza por justificar su preferencia por los sistemas visuales, ignorando las limitaciones físicas de la luz. Además, los múltiples miles de millones de radares automotrices construidos cada año y las estadísticas que dicen que salvan vidas ya son cientos cada año , aunque el radar obligatorio para camiones es algo relativamente nuevo en la UE. ¿Mencioné que el radar es obligatorio para los camiones en la UE? Además, su escenario de atacante ignora que los enfoques de aprendizaje automático de los últimos diez años han llevado a algoritmos que pueden confundirse fácilmente con el ojo humano...
... Patrones inofensivos, que fueron generados por las llamadas redes antagónicas. Estos hacen que la computadora vea cosas que no están ahí u oculte cosas que sí están. Sí, ya existe una rica teoría y un campo científico sobre cómo atacar sus sistemas de cámara. Y ya que estamos en: Estoy completamente de acuerdo con los riesgos de los autos interconectados. Lo único es que los automóviles nuevos en la UE y Rusia deben estar equipados con un equipo de llamada a casa de emergencia, que incluye una tarjeta SIM... Su red peligrosa ya está ahí, y es obligatoria para millones de automóviles.
No estoy seguro de este punto. Realmente no puedo saber la velocidad sin mirar el velocímetro (que no es nada preciso) y sigo conduciendo bien. exactamente mi punto. Tienes ojos. No un radar.
@MarcusMüller No mezcle fallas que amenazan la vida con características triviales. Estás poniendo la lógica al revés. Todas las características que afirmas que salvan vidas se agregan a la conducción humana. Un radar obligatorio o un sistema de llamada de emergencia salvará una vida solo cuando exista un peligro. Una tasa de éxito del 90 % salvará el 90 % de las vidas en peligro. Una falla de un vehículo autónomo matará a alguien que no estaba en peligro.
@MarcusMüller Mi punto era que no necesito una precisión de radar para la velocidad.
Obligatorio xkcd: xkcd.com/1958 ;)
@Hakaishin O esto: xkcd.com/1966
@dorian, sobreestimas enormemente la capacidad de la persona promedio para juzgar las velocidades relativas. Los seres humanos son realmente malos para adivinar si el coche que cambia de carril es 20, 30 o 50 km/h más lento que el propio. Las estimaciones humanas dependen en gran medida del nivel de estrés y la "sensación" del vehículo... Realmente, es tan malo que la UE obligue a los camioneros, las personas que conducen como profesión , a tener radares para tomar el control en los casos en que no puedan reaccionar adecuadamente.
@MarcusMüller Aún insistes en mostrarme ejemplos de conducción asistida. Por supuesto, el cinturón de seguridad, el ABS, el ESP, etc., ayudan. Estoy de acuerdo en que son buenos. Pero usted habla de una cosa diferente aquí. Si el sistema tiene una tasa de error del 1%, esto podría pasar desapercibido y obviamente es un gran beneficio para salvar vidas. Pero si confía en un sistema que tiene una tasa de error del 0,01% para conducir su automóvil sin asistencia, estoy bastante seguro de que morirá en 2 o 3 años como máximo en un accidente automovilístico. (Si quiero cambiar de carril, me aseguro de que todos los autos estén lo suficientemente lejos. Nadie murió esperando)

Creo que las oportunidades para que ellos cooperen cuando están muy cerca superan con creces las dificultades que se causan entre sí. Un simple apretón de manos cuando se reconocen y luego algo de información compartida, así como asignaciones de recursos... Seguramente cualquier construcción en cualquier densidad tendrá que incluir algún intercambio de protocolo. Cooperarán, no competirán.

¿Seguirán funcionando los radares/lidar cuando todos los automóviles estén equipados con ellos?
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