Придуманы дорожные радары, которые устраняют слепые зоны автономных автомобилей

Исследователи Rice University представили компактный радарный сенсор EyeDAR, который монтируется на уличную инфраструктуру и передаёт автономным транспортным средствам данные о дорожной обстановке в режиме реального времени.

Разработка размером с апельсин использует миллиметровые волны и 3D-печатную линзу Люнеберга для отслеживания объектов в условиях, где традиционные камеры и лидары теряют эффективность: туман, ливень, сумерки. Сенсор устанавливается на фонарные столбы и светофоры, формируя распределённую сеть наблюдения, которая компенсирует «слепые зоны» бортовых систем беспилотников.

Принцип работы устройства основан на аналоговой обработке сигнала: физическая структура линзы, состоящей из более чем 8 000 микросегментов, естественным образом фокусирует отражённые радиоволны без участия цифровых процессоров. Такой подход позволяет сократить вычислительную нагрузку и ускорить определение направления на цель — в тестах скорость обработки превысила показатели стандартных цифровых радаров примерно в 200 раз.

EyeDAR работает в двустороннем режиме: он не только детектирует объекты, но и модулирует отражённый сигнал, кодируя данные в последовательность, аналогичную азбуке Морзе. Это позволяет сенсору одновременно выполнять функции обнаружения и передачи информации — интеграция, которая ранее не реализовывалась в компактных маломощных решениях.

Система способна выявлять скрытые угрозы: пешеходов за грузовиком, транспорт, приближающийся к перекрёстку с ограниченным обзором, или препятствия за поворотом. Полученные данные транслируются напрямую в бортовые системы автономных автомобилей, расширяя их восприятие за пределы прямой видимости и повышая надёжность принятия решений.

Технология не требует размещения дорогостоящего оборудования внутри транспортных средств — вычислительная логика переносится на уровень городской инфраструктуры. Это снижает себестоимость внедрения и упрощает масштабирование: сенсоры можно размещать на существующих опорах освещения и сигнализации без масштабных строительных работ.

Помимо автомобильного сектора, разработка потенциально применима в системах навигации дронов, мобильных роботов и носимых устройств, где требуется устойчивое восприятие окружения при ограниченных ресурсах энергопотребления и вычислительной мощности.

Источник: interestingengineering