仿真到地表以下

作者:Byron Stanley,美国萨默维尔WaveSense公司首席技术官,同时也是Ansys Advantage编组成员

尽管自动驾驶汽车行驶道路下方有什么看似不重要,但WaveSense的工程师还是通过运用Ansys HFSS电磁解决方案研发出一款系统,来绘制路面下的特征,从而实现在各种条件下都可以进行精准的定位验证。

在将自动驾驶变成现实的技术研发竞争中,大多数工程师都纷纷专注于获得一款能从路面上对物体进行检测、解析并作出反应的传感器。但是当喷绘的道路标识不再清晰,或是因为积雪、雾气和雨水变得模糊时,保持车辆在车道中行驶成为最棘手的难题之一,为了解决这一难题,WaveSense工程师将其雷达设备指向地下。这样的雷达定位系统同样广泛应用于室内外停车场和立交桥。

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simulation underground

scanning subsurface

车辆行驶之时,通过扫描地表下并即刻将扫描结果与先前的地图相匹配,以完成定位

这一方案是使用探地雷达(GPR)以每秒大约100次的频率进行扫描,检测地表下10英尺深度物体的不同类型土壤、岩石、管道、钢筋、树根等特殊雷达标记。收集生成的雷达“指纹”结果,以创建特殊道路延伸的雷达地图。借助存储在机载计算机中的雷达地图,配备GPR技术的自动驾驶汽车能够将该地图与实时雷达信号进行对比,以确定其位置,误差小于1英寸,如此高的分辨率足以确定车辆是否偏离车道。

这一概念由MIT林肯实验室研究人员大约在2009年首次提出。GPR最先于2013年在阿富汗部署至9吨重的军用自动驾驶车辆上,阿富汗地区道路界限标记通常并不明显,偏移车道可能会有生命危险。2017年,脱离于MIT的企业WaveSense由原班研究人员创立,专为乘用车与卡车市场设计消费级GPR设备。WaveSense团队利用Ansys HFSS优化雷达性能,同时降低成本并加速向市场投放产品。该公司作为Ansys初创公司计划成员成功获得了HFSS的使用。

wavesense

该公司能测量并记录从地下管道、根茎、岩石和土壤反馈的数据,并且不断更新WaveSense的地图数据库

绘制世界道路的神来之笔

虽然为全球生成足够多的通用道路地下数据地图似乎困难重重,然而WaveSense能提供行之有效的方法。首先,他们从价值最高的区域开始绘制⸺大型叫车服务市场、主要室内外停车场以及最大的货运路线。这些区域地图从一开始就极具价值,无需全面覆盖全球所有街道和高速公路。高价值区域绘制完毕之后,随后就会扩展至更小的交通干线。而且,由于地表下的结构普遍比较稳定,大多数地图数年乃至数十年都无需更新。

WaveSense并不打算亲自绘制所有地图。除了其自身的车队之外,该公司还将与早已运营大量卡车和汽车的公司合作。WaveSense支持零工经济,同时还在商议与叫车服务机构合作,并最终大规模生产装有地图数据更新系统的消费类车辆。完善地图的方法多种多样,WaveSense计划博采众长。

工程与教育挑战

作为一款原理验证设备,第一代军用GPR元件甚至与车辆本身一样宽。WaveSense如今正在开展产品设计,利用总计不到100美元的多种材料,在商用车和卡车下方实现0.5英尺x1英寸的安装。由于汽车制造商普遍关注重量与空间,WaveSense必须在不影响分辨率和准确性的基础上最大限度地缩小雷达天线及相关电磁元件的尺寸,同时还要对其进行优化。HFSS允许其对不同几何结构的配置开展参数化的虚拟原型设计,并利用优化线路找到性能可以接受的理想几何结构。

另一挑战则是理解不同环境下的雷达接收模式。HFSS正在帮助工程师理解雷达模式如何受到附近大量金属(汽车或卡车车身,以及道路材质特征及检测到的地表下的特征)的影响。

radar positioning system

雷达定位系统广泛用于室内外停车场和立交桥

地表下的仿真

WaveSense GPR系统会发射UHF到VHF频率范围的信号。在这些波长下,雷达能够反馈地下特性,使大量特性显而易见。道路上任何电磁特性的改变都会产生独特的足迹,这对于创建让该技术可行的雷达地图而言至关重要。虽然看起来机载雷达地图似乎需要庞大的数据存储空间,但其实际占用的数据存储空间仅为自动驾驶汽车上其他系统所需空间的一小部分。

WaveSense工程师利用仿真技术能够更加及时地实现设计要点,成本也更加合理。

工程师利用HFSS仿真不同的雷达天线尺寸和配置,以及雷达传输能量的形态及其如何耗散至环境中,这将用于确定不同物理环境和地面条件下的性能。到目前为止,他们已经使用具备参数扫描、地面和车辆影响研究以及基础设施和材料研究等亚波长特征的自动网格剖分方式运行过数千次仿真。根据复杂度的不同,32核服务器上的仿真可能花费数小时或数天。Ansys工程仿真技术帮助WaveSense更好地了解优化设计参数、材料和整体性能。在设计每个版本之前进行仿真,能够大幅节约时间和精力。与构建和测试物理原型相比,WaveSense工程师利用仿真能够更加及时地实现设计要点,成本也更加合理。

wavesense maps

WaveSense首先绘制高价值区域⸺大型叫车服务市场、主要室内外停车场、以及最大的货运路线

在天气晴好时使用GPR

在自动驾驶汽车装载摄像头无法在恶劣天气捕捉车道标记时,GPR则能大显神通。然而事实却是,即便天气晴好,地面视觉摄像头、激光雷达或是其他传感器最终都会失效,因此拥有独立的GPR元件是个好主意。GPR与更加标准的自动传感器融合,能够大幅降低自主系统的整体故障率。

WaveSense在雨雪雾晴等任何情形之下都能继续利用Ansys HFSS优化探地雷达技术来绘制驾驶道路下方大多数人无法想象的地图。

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