KURZUS: Járművek

MODUL: Autonóm járművek

1. lecke: Autonóm járművek szenzorrendszere

| Cél: A tananyag célja, hogy a hallgató ismerje meg a vezetéstámogató rendszerekhez és a kísérleti autonóm járművekhez használt szenzorok felépítését és működését.
Követelmények: Ön akkor sajátította el megfelelően a tananyagot, ha képes
felsorolni milyen szenzorok, érzékelők szükségesek egy autonóm járműhöz meghatározni a LIDAR technológia mérési módszerét ismertetni egy LIDAR által létrehozott 3D pontfelhő legfontosabb tulajdonságait kifejteni a videó alapú távolságbecslés 2 módszerét felsorolni a 3 radartípus jellemzőit meghatározni a radarok működési elvét ismertetni az ultrahangos szenzorok tulajdonságait kifejteni egy éjjellátó kamera észlelési módszertanát
Időszükséglet: A tananyag feldolgozásához 120 perc szükséges, a tevékenységek és az önellenőrző kérdések megválaszolására, további 120 percet javaslunk fordítani.
Kulcsfogalmak
autonóm jármű vezetéstámogatás közlekedésbiztonság LIDAR pontfelhő logikai képfeldolgozó videó alapú távolságbecslés digitális sugárképző egység Doppler-effektus ultrahang éjjellátó rendszer
1. LIDAR technológia mérési metódusa
Jegyezze meg a LIDAR berendezés mérési metódusát és az eszköz alapvető felépítését és az adatgyűjtés folyamatát!
A LIDAR (Light Detection and Ranging) egy lézer alapú távolságmeghatározásra használt berendezés. A LIDAR ultraibolya, látható vagy infravörös impulzusos lézerhullámokat használ a mérés során. Az autonóm járművek a lézerszkennelés technológiáját alkalmazzák, melynél egy adott terület térbeli mintázatát készíti el a számítógép, a pontos 3D ábrázolás biztosítása érdekében. A folyamat közben nagyon gyorsan nagyszámú távolságmérést (több százezer, akár millió 3D pont felvétele) végez az eszköz, így az autó teljes környezetét felméri a földfelszíntől az épületeken keresztül a közelben tartózkodó autókig, akadályokig és mindenféle tereptárgyig. A szenzor mintavételi sebessége átlagosan 150 kHz, ami másodpercenként (s) 150 000 impulzusnak felel meg. A LIDAR-ban használt hullámhosszak a 250 nm-től a 11 μm-ig terjednek. A beérkező fényjelet elektromos jellé alakítja a rendszer a beeső fény arányában. A transzimpedancia erősítő feszültségjellé, majd differenciáljellé módosítja az aktuális jelet. A készülék a lézerfény - speciálisan formált, meghatározott intenzitású és fókuszú lézerimpulzus - kibocsátásától a visszaverődésig eltelt időt méri és ez alapján kalkulálja ki a távolságot és a mérések összesítését követően, eredményképpen létrehozza az adott terület pontos, nagyfelbontású, háromdimenziós (3D) pontfelhő (pointcloud) térképét. Az ADC áramkörnek biztosítania kell a visszavert impulzusok digitalizálását a vevő végén. Az ADC-nek nagy, analóg bemeneti sávszélességre és gyors mintavételezési arányra van szüksége. A precíz mélységérzékelésnek köszönhetően a LIDAR a néhány centiméterre lévő tárgyaktól az akár 60, az újabb eszközök a 200 méterre elhelyezkedő objektumokat, épületeket is képesek azonosítani. A 3D pontfelhő következtében sokkal kisebb hibaszázalékkal adja meg a tárgyak távolságát, mint a kamera.
Az 1. ábra egy LIDAR eszköz, rendszer alapvető felépítését, működési elvét mutatja be. A lézersugár kibocsátó beilleszthető az adóegységen belülre, hogy mérsékelje a fénysugár divergenciáját. A vevő végén egy optikai detektor gyűjti össze a visszaérkező fénysugarakat. A következő lépés a meghatározott hullámhosszak és polarizációs állapotok kiválasztása, majd az optikai jel elektromos jellé transzformálása. Az adatgyűjtést és a beérkező jelek átalakítását a nagy számítási kapacitással rendelkező központi számítógép valósítja meg. Értelemszerűen a beérkező jel erőssége a lézersugár kibocsátásától eltelt időtől függ. A tárgy távolságát az impulzus kibocsátásától a visszaverődésig eltelt időből számítja ki a program. A legpontosabb távolságadatok és információk az adóval szemben elhelyezkedő objektumokról kaphatók.
LIDAR berendezés működésének felépítése
1. ábra
Forrás: Ifte Khairul Alam Bhuiyan: LIDAR Sensor for Autonomous Vehicle
A LIDAR mérés általában két térképréteget hoz létre: egy 3D pontfelhőt, amely a környezet geometriai információit tartalmazza és egy a forgalmi szabályokat magában foglaló szemantikai térképet, amely pontos adatokkal rendelkezik az út széléről, forgalmi sávokról, közlekedési táblákról. Az adatok feldolgozása előtt a program egy szűrést végez a kapott értékeken, amely az irreleváns és reflektivitási problémák miatt helytelen számokat törli az adathalmazból. A LIDAR technológiával létrehozott 3D pontfelhő szegmentálása és osztályozása mély - számítógépes - neurális hálózatokkal történik.
A detektálás során statikus és dinamikus objektumokat különböztetünk meg. Statikus tárgyak közé soroljuk a különböző közlekedési- vagy hirdetőtáblákat, oszlopokat, épületeket, tehát összességében minden olyan elemet, amelynek nem változik a pozíciója. Dinamikus objektumnak tekinthetjük az autókat, buszokat, gyalogosokat, kerékpárosokat, tehát azokat, akik aránylag rövid időn belül is változtatják térbeli elhelyezkedésüket. A 3D pontfelhő létrehozása során nagyon fontos a statikus és dinamikus szegmenseknek az elkülönítése egymástól, annak érdekében, hogy minél részletesebb képet kapjon a járműirányító algoritmus a gépkocsi környezetéről. A dinamikus régiók változásának lekövetése, illetve nyomon követése szintén lényeges a pontfelhő-térkép előállításához, továbbá a sikeres észleléshez és a tárgyak, közlekedők felismeréséhez, melyek által biztosítható az autonóm autók biztonságos közlekedése.
A gépjármű számítógépes szoftverének megtanított információkon kívül az öntanulási mechanizmusok teszik lehetővé az egyre pontosabb térképkészítést és az akadályok egyre gyorsabb és megbízhatóbb érzékelését. Az objektumok azonosításáért felelős program a személygépkocsival megtett kilométerek számának növekedésével folyamatosan fejlődik.
A 2. ábra egy LIDAR érzékelő háromdimenziós (3D) modelljét jeleníti meg a főbb komponenseinek feltűntetésével.
LIDAR érzékelő 3D struktúrája
2. ábra
Forrás: Ifte Khairul Alam Bhuiyan: LIDAR Sensor for Autonomous Vehicle
A pontfelhő (pointcloud) térkép legfontosabb jellemzői
Ismerje meg a LIDAR szenzor által létrehozott 3D pontfelhő térkép legfontosabb tulajdonságait, ismérveit!
1. | Teljes háromdimenziós térkép: A pontfelhő térkép tartalmazza a 360 fokban forgó LIDAR berendezés összes mérési eredményét minden irányból és nézőpontból. A tárgyakról, épületekről, autókról, emberekről, felületekről érkező pontok számának növekedésével részletesebb 3D térkép keletkezik, így több adat áll a gép rendelkezésére a környezetről, így a mozgás- és útvonaltervező az akadályokat kikerülve tervezheti meg az útirányt.
2. | Nagy pontsűrűség: A mai modern LIDAR-oknál az átlagos pontsűrűség: 4-16 pont/m2. A nagy pontsűrűség lehetővé teszi a magas felbontású alakzatokat a 3D pontfelhő-térképen. A nagyobb felbontás részletesebb adatokkal szolgál a jármű körüli környezetről. A berendezések vízszintes irányú szögfelbontása átlagosan 0.08-0.1°, míg vertikális szögfelbontása 0.2-0.4-0.7°, a LIDAR típusától, tulajdonságaitól és az árától függően.
3. | Szemantikai térkép: A pontfelhő mellett a másik térképréteg magában foglalja a közlekedési szabályokkal kapcsolatos szemantikai térképet. Ez a réteg tartalmazza többek között az útfelületeket, fákat, létesítményeket is. A mérésekből létrehozott pontfelhő-térképek és szemantikai térképrétegek együttesen alkotják a környezet háromdimenziós - térbeli modelljét. Az egyik rétegen hiányos vagy nehezen értelmezhető pontokat segít meghatározni a másik térképréteg. Például a pontfelhő-térképen fákként megjelölt 3D pontokat segít megérteni, felismerni a szemantikai térkép. A LIDAR mérések során a fák levelei általában zajosak, homályosak, így nehéz definiálni a jelentésüket, ehhez nyújt támogatást a másik térképréteg.
4. | Nincsenek vakfoltok a térképen: A 360 fokban elvégzett mérések által sokkal pontosabb térképet biztosít a LIDAR a kamerákkal szemben, így kevesebb vakfolt alakulhat ki a statikus 3D pontfelhőn. Minden irányból többszörös távolságmérést végez a berendezés és folyamatosan frissíti az aktuális térképet, ezáltal igyekszik minimalizálni a lehetséges hibákat.
5. | Rendezetlen, szabálytalan pontfelhő: A 3D pontok rendezetlenül helyezkednek el a létrehozott térképen. A folyamatos és nagyszámú LIDAR méréseknek köszönhetően egy teljes ponthalmaz milliós nagyságrendű adattal rendelkezik és egy idő után a lézersugarak elveszíthetik az azonosítószámukat, így szabálytalan 3D térképszerkezet alakulhat ki.
Pontfelhő térkép a győri egyetemi campus területéről
3. ábra
Forrás: Széchenyi István Egyetem - Járműipari Kutatóközpont munkatársai által készített pontfelhő térkép
ZalaZONE egyetemi tesztpálya GPS pontok alapján eltolt 3D LIDAR pontfelhő térképe, modellje
4. ábra
Forrás: Széchenyi István Egyetem - Járműipari Kutatóközpont munkatársai által készített pontfelhő térkép
2. Stereo Videokamera képfeldolgozási mechanizmusa
Jegyezze meg a járműdetektáláshoz és környezetérzékeléshez használt kamerák működési elvét és főbb jellemzőit!
A két leggyakrabban járművekbe szerelt típus a Bosch Stereo Video Camera és a Continental MFS430 Multi Function Stereo Camera. A gépi látásért mindkét készülékben a lencserendszer és a 2 darab CMOS (fém-oxid félvezető) színes képalkotó felel, melyeknek felbontása 1280 × 960 pixel. A horizontális tengelyen 50°, a vertikális tengelyen 28° a látószöge. A sztereo kamera nagy kontrasztú felvételt is képes elemezni, így az emberi szem által látható teljes hullámhossz-tartományt vizsgálja. A bal és jobboldali felvételek - információk - összehasonlítása alapján az elektronika képes háromdimenzióban leképezni a gépjármű környezetét és így pontosabb távolságbecslést ad, mint a mono camera. Minden objektum méretét, sebességét és távolságát meg tudja állapítani. A rendszer a színes képalkotó által különbséget tud tenni a színek között, ami hozzájárul a közlekedési táblák és az eltérő színű útfelfestések felismeréséhez. A program tulajdonképpen az ismert színek közötti átmeneteket azonosítja, így következtet belőle, hogy hol helyezkednek el a forgalmi sávok felfestései. Felismeri a sárga (prioritás), fehér, kék és piros színű folytonos vagy szaggatott jelöléseket. Az újabb rendszerek a padkákat és az aszfalt-fű átmenetet is beazonosítják. Fontos kiemelni, hogy a sárga vonalak mindig elsőbbséget élveznek, hiszen azok veszélyhelyzetre vagy terelésre hívják fel a vezető vagy éppen az autonóm autó figyelmét. A Lane Boundary Detection számítógépes program kiszámítja a sávközepet és ott próbálja tartani a járművet. A Bosch és a Continental technológiája két lencsét tartalmaz, melyeknek köszönhetően a két felvétel kiértékelésével a számítógép háromdimenziós kép létrehozását képes megvalósítani. Az optika a beérkező fényt a CMOS színes képalkotóra fókuszálja és elektromos jelekké alakítja a bejövő fényerősség adatokat és színértékeket, majd a digitális jeleket a logikai képfeldolgozó (FPGA - Field Programmable Gate Array) és egy mikroprocesszor analizálja. A rendszer kellő biztonsággal tudja meghatározni a gyalogosokat, kerékpárosokat, gépjárműveket és a közlekedési táblákat. Előre definiált osztályokba sorolja be az észlelt "dolgokat" és így dönti el, hogy személyautót vagy teherautót lát, esetleg gyalogost vagy kerékpárost. A videokamerák általánosságban az 50-100 méterre lévő objektumokat képesek beazonosítani. A sikeres detektáláshoz gépjárművekre jellemző tulajdonságokat keres az elektronika: szimmetriatengely, rendszám, lámpák száma, csillogás az autóüvegen. A különböző méretű objektumokat a kép átméretezésével tudják detektálni. Az érzékelt objektumoknak meghatározza a távolságát, sebességét, azt, hogy járművünktől milyen szögben halad, illetve kiszámítja a lehetséges ütközésig hátralévő időt is. A közlekedési táblákat egy a számítógépbe táplált adatbázissal hasonlítja össze. Az automatikus fényszóróvezérlés is a Stereo Camerát használja a működéséhez, mely során az algoritmus a személygépjárművek azonosításához 2 erős fénypontot keres, melyek egy irányba mozognak azonos sebességgel, míg a teherautók felismeréséhez 4 erős fénypontot keres, melyek szintén azonos irányba haladnak egyenlő sebességgel. A modernebb lámpák az úgynevezett kitakarásos módszert is alkalmazzák, mely során az elektronika lekapcsolja azokat a LED-eket, amelyek elvakíthatják a szemből érkező közlekedőket. Ez az algoritmus a járművek távolsága mellett a horizontális és vertikális szöghelyzetet méri, hogy hol helyezkedik el a másik közlekedő fényforrása. A lámpaburában lévő LED-ek kapcsolgatásával akadályozza meg a szemből érkezők elvakítását. A legmodernebb esetekben 32 darab LED-et helyeznek el egy lámpaburában. Az autógyártók a kamerát rendszerint az elülső szélvédő felső részének közepén helyezik el, a belső visszapillantó tükör mögött.
A CAN, FlexRay és Ethernet hálózatok lehetővé teszik a könnyű integrálhatóságát minden gépjárműbe.
Video alapú távolságbecslésre 2 különböző módszer létezik. Az egyik a tárgy vetületének képi pozíciója alapján következtet a távolságra, míg a másik az észlelt jármű valós szélességéből.
A távolság meghatározása az azonosított gépjármű vetületének képi pozíciója alapján:
d=f− H b−Z
Az érzékelt autó longitudinális távolsága: d Kamera fókusztávolsága pixelben: f A tárgy képi pozíciójának alsó éle pixelben: b A horizont képi magassága pixelben: Z A kamera beépítési magassága: H
Az összefüggés segítségével kijelenthető, hogy minél távolabb van az objektum a kamerától, képi vetülete annál messzebb van a kép szélétől és közelebb a horizonthoz.
A távolság megállapítása a detektált tárgy valós szélessége alapján:
d=f− W 3 D W 2 D
A felismert gépjármű longitudinális távolsága: d Kamera fókusztávolsága pixelben: f A tárgy mért képi szélessége pixelben: W 2 D Az objektum becsült térbeli szélessége: W 3 D
A képlet által következtethető, hogy minél távolabb van az azonosított autó a kamerától, képi vetülete annál kisebbnek látszik.
Az autók, gyalogosok, kerékpárosok és egyéb akadályok érzékeléséhez jól alkalmazható a Stereo Video Camera, azonban a pontosabb távolság- és sebességértékek meghatározásához fontos a radarok használata az autonóm gépjárművekben. A Stereo Videokamerát az esetek döntő többségében az elülső szélvédő felső részének közepén helyezik el, a belső visszapillantó tükör mögött. A kamera működését az időjárási jelenségek nagyban befolyásolják, hiszen működési elve megegyezik az ember szemével és gondoljunk csak bele mi is sokkal nehezebben ismerjük fel a formákat, tárgyakat, embereket sötétben, ködben, esőben, hóesésben.
Az alábbi ábra a 4. generációs Continental MFS430 Multi Function Stereo Camera felépítését ábrázolja.
Continental Stereo Camera
5. ábra
Forrás: https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd36f61
3. Radarok típusai és működésük jellemzői
Ismerje meg a radarok típusait és releváns tulajdonságaikat!
A vezetést segítő rendszerek különböző radarokat, kamerákat használnak, hogy figyelemmel tudják követni a közlekedés eseményeit és időben azonosítsák a forgalom többi résztvevőjét. A következő ábra egy autóban lévő radarok lehetséges típusait mutatja meg.
Gépjárművekben lévő radarok típusai
6. ábra
Forrás: https://www.bmw-drivers.de/threads/40360-der-rollende-bodyguard-die-neue-e-klasse
Alapvetően 3 jól elkülöníthető típus létezik, melyek a rövid, közepes vagy hosszú hatótávolságú radarok. Napjainkban már van lehetőség egy radaron belül kombinálni a mérési módokat - a független vételi csatornák számának az emelésével, mely során a távolság növelésével csökken a radar látószöge, azonban a legpontosabb értékek továbbra is külön eszközök segítségével érhetők el. Egy szenzor az esetek többségében 4 csatornával és egy digitális sugárképző egységgel (DBF - Digital Beam Forming) van felszerelve. A három piacvezető termék a Continental ARS 404-21 és 408-21, valamint a Bosch LRR4 radar. A rövid hatótávolságú szenzorok 100 méteres távolságig mérnek, ahol ±75°-os látószöggel rendelkeznek, míg a közeli tartományban ±90°-ban végeznek vizsgálatokat. A közepes hatótávolságú érzékelők 160 méterre is "ellátnak", de csak ±5-6°-os látómezővel, azonban közelebb ±40°-ban ismerik fel az akadályokat. A hosszú hatótávolságú radarok a járműtől akár a 250 méterre lévő objektumokat is detektálják, szintén ±5-6°-os látószöggel, de 5 méteres távolságban ±20°-ban érzékelik az út szélét.
A szenzorok 77 GHz-es frekvencián bocsátanak ki radarhullámokat és a Doppler-effektus alapján a radarhullámnak a tárgyról történő visszaérkezéséig eltelt időt méri az elektronika, figyelembe véve a késleltetési időt. A négy antennával mért radarjelek amplitúdóinak, illetve fázisainak összehasonlításával lehet következtetni a tárgy aktuális helyzetére. Egy magassági antenna meg tudja mérni az érzékelt tárgyak magasságát, így stabilabban és biztonságosabban tudja kezelni a rendszer a legtöbb fellépő forgalmi helyzetet. Az eljárás abban az esetben alkalmazható, amennyiben az adó és vevő egy helyen található az autón. A legtöbb esetben a radarkészülék egy kompakt egység, tehát az adó és a vevő egy házon belül helyezkedik el. Többnyire egy irányszöget (azimuth) és egy távolságot mér a gépjárműbe beépített érzékelő, de lehetőség van az emelkedési szög és az autó sebességének megállapítására is.
A jármű sebességének meghatározásához a kibocsátott és a visszavert radarhullám frekvenciájának megváltozása használható fel a Doppler-effektus elve alapján, amennyiben az érzékelt autó a hullám terjedési irányában mozog. A terjedési irányhoz képest merőlegesen mozgó objektum sebességét nem lehetséges definiálni, tehát az oldalról érkező gépjárműveket a radar csak detektálni képes, azonban a sebességük mérésére nem alkalmas.
A gyors adatátvitelről a központi számítógépbe a CAN és FlexRay hálózatok gondoskodnak. Autonóm járművek esetén a radarlencsék fűtése kritikus pont, hiszen jegesedés, hó, eső esetén is működőképesnek kell maradnia a berendezésnek, azonban így is elmondható, hogy a manapság beépítésre kerülő eszközök közül a radarok a legkevésbé érzékenyek az időjárási körülményekre, viszontagságokra.
Audi A3 beépített radarérzékelő
7. ábra
Forrás: Csikor Dániel - saját készítésű fénykép - Porsche Hungaria
4. Ultrahangos szenzor detektálási lehetőségei
Jegyezze meg a parkolássegítő rendszerekhez alkalmazott ultrahangos érzékelők jellemzőit és működését!
Az ultrahang használatán alapuló szenzorok az impulzus-visszhang elv szerint érzékelik a tárgyakat, mely során ultrahangos impulzusokat bocsátanak ki egy membránra rögzített piezo-kristály által, amelyeket az autó közvetlen környezetében lévő objektumok visszavernek. A Bosch Ultrasonic Sensor 35 dB-es hanghullám segítségével ±70°-ban detektál. Több szenzor együttes alkalmazásával 360°-os lefedettség érhető el, sajnos azonban például az állatok szőre elnyeli az ultrahangot, ezért őket képtelen érzékelni ez a fajta technológiai megoldás. Az elektronika a küldés és fogadás között eltelt időt méri és ez alapján határozza meg a tárgyak távolságát. Az ultrahang terjedési sebessége 340 m/s. Az előre beprogramozott távolságértékek elérésekor különböző típusú hangjelzésekkel figyelmezteti a járművezetőt az akadályokra. A detektálási távolság 15 centimétertől általában 5,5 méterig terjed. Az érzékelőt főként a parkolási balesetek megelőzésére fejlesztették ki, de az autonóm járművek önálló parkolásához is fontos információkat szolgáltatnak a számítógép számára.
Bosch Ultrasonic sensor
8. ábra
Forrás: https://www.motoreport.de/ausprobiert-park-distance-control-der-6-generation/
5. Éjjellátó kamerával a biztonságunkért
Ismerje meg a legújabb akadályfelismerést támogató rendszert, az éjjellátó kamerát!
"A Német Útügyi Kutatóintézet (BAST) statisztikái szerint éjszaka ötször annyi gyalogos hal meg az utakon, mint napközben." (http://autopult.hu/hirek/megujult-a-mercedes-ejjellato-rendszere.html) A kutatási eredmények fényében rendkívül fontos az éjszakai vezetést segítő rendszerek kifejlesztése. Az éjjellátó berendezések leggyakrabban alkalmazott típusa a hőkamera (termo-kamera) vagy más néven az infrakamera, melynek segítségével lényegesen könnyebb a sötétségben történő környezetmegfigyelés az autóvezető és a gépjármű rendszerei számára is. A fényszóró által nem megvilágított területeken keresi a veszélyforrásokat. A Mercedes-Benz Night Vision Assist technológiája nemcsak megjeleníti a központi kijelzőn az éjjellátó képét, hanem a vezérlőegység utasítása alapján az adaptív fényszóróval megvilágítja az akadályokat. A 9. ábra illusztrálja egy Mercedes személygépjármű kijelzőjén a hőkamera felvételén látható élőlényeket.
Mercedes-Benz hőkamera képe a műszerfalon
9. ábra
Forrás: https://www.engineering.com/story/standardizing-the-adas-lexicon
Az éjjellátó technológiáknak két változatát különböztetjük meg. Az egyik változat 0,9 mikrométer hullámhosszú közeli infravörös sugarakat bocsát ki, melyek az emberi szemnek láthatatlanok. Egy számítógép segítségével valósághű képet állít elő a vezető számára. A rendszer látótávolsága gyártótól függően 80-100 méter között van. A hőkamera, mely nem bocsát ki saját fényt a 6 - 12 mikrométer hullámhosszú tartományban üzemel. "A rendszer az élőlények saját infravörös, vagyis hősugárzását érzékeli." (Kőfalusi Pál - Dr. Antal Ákos - Dr. Varga Ferenc - Kádár Lehel - Dr. Fodor Dénes: Járműfedélzeti elektronika, 119. o.) A távoli infravörös sugárzást, vagyis a hősugárzást kihasználó termo-kamera hatótávolsága több száz méter is lehet. A felvételeket egy processzor elemzi és az érzékelt hőmérséklet különbségek alapján figyelmezteti a járművezetőt a közelben lévő emberekre és állatokra, ezáltal biztonságosabbá teszi az éjszakai vezetést.

| Feladatok
1. Sorolja fel milyen hullámhosszú lézerhullámokat használ a LIDAR mérőeszköz!
2. Sorolja fel egy LIDAR berendezés részeit!
3. Sorolja fel milyen típusú objektumokat különböztetünk meg az érzékelés során!
4. Sorolja fel egy LIDAR mérés által létrehozott 2 térképréteget!
5. Sorolja fel egy 3D LIDAR pontfelhő térkép 5 legfontosabb tulajdonságát!
6. Sorolja fel, hogy a kamera melyik kettő eleme felelős a gép látásért!
7. Sorolja fel milyen két módszer létezik videó alapú távolságbecslésre!
8. Sorolja fel milyen paraméterek szükségesek a távolság meghatározásához az azonosított gépjármű vetületének képi pozíciója alapján!
9. Sorolja fel milyen paraméterek szükségesek a távolság megállapításához a detektált jármű valós szélessége alapján!
10. Sorolja fel a radarok 3 típusát!
Önellenőrző kérdések
1. Átlagosan mennyi a LIDAR szenzor mintavételi sebessége?
| 150 MHz
| 150 kHz
| 50 GHz
| 20 kHz
2. Hány méter a legújabb LIDAR eszközök hatótávolsága?
| 200 m
| 20 m
| 500 m
| 400 m
3. Mekkora a mai modern LIDAR szenzorok átlagos pontsűrűsége?
| 500-600 pont/m2
| 80-100 pont/m2
| 4-16 pont/m2
| 1-2 pont/m2
4. Mekkora a videokamerák átlagos detektálási hatótávolsága?
| 50-100 m
| 10-20 m
| 600-700 m
| 200-300 m
5. Nevezze meg minek a rövidítése az FPGA!
6. Nevezze meg minek a rövidítése a DBF!
7. Nevezze meg milyen elv alapján mérnek a radarok!
8. A radarhullám terjedési irányára merőlegesen mozgó objektum melyik jellemzőjét lehet meghatározni?
| nem lehet detektálni, így a sebességét sem lehet meghatározni
| detektálni lehet és a sebességét is meg lehet határozni
| sebességét
| csak detektálni lehet
9. Hány dB-es hanghullámot bocsát ki az ultrahangos szenzor?
| 15 dB
| 5 dB
| 100 dB
| 35 dB
10. Az élőlények saját hősugárzását érzékelő hőkamera milyen hullámhosszú tartományban üzemel?
| 6-12 nm
| 6-12 μm
| 20-100 nm
| 20-100 μm