Sistem pengereman sangat penting untuk mobil swakemudi yang aman. Sensor mendeteksi bahaya, tetapi rem menghentikan mobil. Di lalu lintas, rem yang baik memastikan pergerakan yang mulus atau penghentian yang aman.
Hubungan antara kontrol mobil dan rem jelas. Algoritma memerintahkan rem, yang harus berfungsi dengan baik untuk kontrol otomatis dan manual.
AV mencari pengereman yang konsisten. Perusahaan seperti Waymo dan Tesla memastikan rem terintegrasi dengan sistem keselamatan untuk penghentian yang aman.
Di AS, regulator memeriksa rem sebelum mobil berada di jalan. Perusahaan memantau kinerja rem untuk memastikan keselamatan saat lebih banyak mobil mengemudikan diri mereka sendiri.
Dasar-dasar Sistem Rem untuk kendaraan otonom
Sistem rem sangat penting untuk kemampuan kendaraan otonom berhenti dengan aman. Memahami cara mengoperasikan dan menerapkan rem serta cara menggunakan sensor untuk mengukur kinerja memastikan bahwa kendaraan otonom berhenti dengan aman. Desainer ingin semua dua aplikasi rem terasa sama terlepas dari kendaraan atau kecepatan; cepat dingin, dan memberikan informasi diagnostik yang jelas untuk membantu keputusan yang dibuat oleh sistem kontrol elektronik.
Komponen inti: bantalan rem, rotor rem, kaliper rem, dan cairan rem
Bantalan rem memperlambat kendaraan dengan menggesek rotor rem. Insinyur memilih bahan bantalan yang tahan lama untuk berbagai suhu.
Rotor rem menyerap panas selama pemberhentian. Rotor yang ringan dan berventilasi mengurangi berat dan mencegah overheating.
Kaliper rem menerapkan tekanan pada bantalan. Kaliper tetap memberikan kontrol, sementara kaliper mengambang menghemat berat.
Cairan rem menyalurkan gaya dari silinder master ke roda, membutuhkan titik didih yang tinggi dan kebersihan untuk pengereman yang konsisten.
Preferensi Platform Otonom untuk rem cakram vs. rem tromol adalah sebagai berikut
Sebagian besar AV lebih memilih rem cakram karena lebih cepat mendingin dan lebih tahan terhadap penurunan performa dibandingkan rem tromol; oleh karena itu, rem cakram akan digunakan untuk sebagian besar sistem pengereman AV. Namun, beberapa AV mungkin masih menggunakan rem tromol pada poros belakang karena alasan ekonomi dan dapat mengalami masalah kinerja saat digunakan secara intensif, itulah sebabnya rem tromol hampir tidak pernah digunakan sebagai sistem pengereman utama kendaraan.
Bagaimana ABS berintegrasi dengan sistem kontrol otonom
ABS mencegah roda terkunci dan menjaga kendaraan tetap dapat dikendalikan saat pengereman mendadak, yang dianggap sebagai fitur keselamatan dasar.
ABS mengirimkan data kecepatan roda ke pengontrol kendaraan, menggabungkannya dengan LiDAR, radar, dan kamera untuk penyesuaian pengereman secara real-time.
Desainer menyeimbangkan ABS dan pengereman otonom, memastikan keselamatan bahkan dengan kegagalan sensor.
Integrasi sensor dan perangkat lunak dengan sistem pengereman
Sistem rem modern menggunakan sensor dan perangkat lunak. LiDAR, radar, dan kamera membantu menentukan kekuatan dan waktu pengereman. Sistem ini harus cepat, dapat diprediksi, dan toleran terhadap kesalahan untuk keselamatan.
Bagaimana LiDAR, radar, dan kamera memberikan informasi untuk keputusan pengereman
Gambar 3D yang disediakan oleh LiDAR memberikan informasi kepada algoritma tentang objek dalam hal jarak dan bentuk untuk membantu menentukan jumlah kekuatan pengereman yang diperlukan.
Radar mengumpulkan data kecepatan ketika visibilitas buruk, yang penting untuk menentukan seberapa banyak kekuatan pengereman dan kapan harus diterapkan.
Kamera mengumpulkan informasi tambahan (misalnya, lampu lalu lintas, pejalan kaki, dll.) tentang lingkungan yang memberikan detail tambahan tentang bagaimana sistem secara keseluruhan memahami sekitarnya. Menggabungkan data dari sensor yang berbeda (fusi sensor) mengurangi kesalahan dalam keputusan pengereman dan meningkatkan integrasi komponen sistem.
Sistem brake-by-wire dan redundansi perangkat lunak
Sistem brake-by-wire menggunakan perintah elektronik untuk pengereman yang lebih cepat dan presisi.
Untuk keselamatan, terdapat redundansi perangkat lunak dan fail-safe, memastikan fungsi pengereman bahkan jika terjadi kegagalan.
Pemrosesan data waktu nyata untuk pengereman darurat
Pengereman darurat membutuhkan tindakan cepat. Pengereman waktu nyata memerlukan pemrosesan data yang cepat untuk pengereman yang aman.
Platform seperti NVIDIA Drive menjalankan proses ini, memprioritaskan pesan pengereman.
Pengujian mengevaluasi kecepatan reaksi sistem, mengonfirmasi pengereman yang aman dalam situasi nyata.
Kemampuan | Sensor Utama | Kekuatan | Peran dalam Pengereman |
Jarak dan Bentuk | LiDAR | Geometri 3D Resolusi Tinggi | Hitung jarak henti dan kontur objek untuk waktu pengereman yang presisi |
Kecepatan dan Kecepatan Dekat | Radar | Pengukuran kecepatan yang kuat dalam cuaca buruk | Berikan masukan kecepatan dekat untuk mengatur gaya pengereman dan menghindari tabrakan |
Konteks Semantik | Kamera | Klasifikasi Objek dan Pemahaman Adegan | Identifikasi pejalan kaki, lampu lalu lintas, dan garis jalur untuk memutuskan perlunya pengereman |
Kontrol Aktuasi | Rem-by-wire | Kontrol torsi elektronik yang cepat | Eksekusi profil pengereman yang direncanakan dengan presisi dan pengulangan |
Pelapisan Keamanan | ECU dan Sensor Redundan | Jalur Failover Independen | Pertahankan fungsi pengereman di bawah kegagalan parsial melalui redundansi perangkat lunak |
Respons Deterministik | Edge compute + RTOS | Pemrosesan skala milidetik | Pastikan pengereman waktu nyata keputusan memenuhi persyaratan waktu |
Validasi kinerja dan keselamatan rem
Pengujian dan validasi adalah kunci kepercayaan pada pengereman otonom. Para insinyur memeriksa jarak henti, waktu henti, dan seberapa cepat mobil melambat. Mereka juga melihat seberapa konsisten pengeremannya.
Untuk membandingkan rata-rata, pengujian rem darurat akan dilakukan dalam kondisi terkontrol, pengujian di tempat-tempat seperti M-City, untuk faktor-faktor termasuk kinerja rem dan panas, mengonfirmasi persyaratan visa untuk suku cadang.
Beberapa jenis pengujian akan dilakukan. Misalnya, simulasi memungkinkan kami menguji berbagai kondisi dan mengubah spesifikasi digital sebelum kami mengujinya.
Pengujian akan dilakukan dengan kendaraan sebenarnya di jalan umum, memberikan informasi tentang apa yang akan berfungsi paling baik dalam kondisi jalan biasa dan cara meningkatkan produk kami, memastikan bahwa produk tersebut memenuhi standar FMVSS dan NHTSA untuk keandalan dan keselamatan.
Setiap negara bagian telah mengembangkan peraturan yang mengatur pengujian mobil swakemudi untuk memastikan bahwa produsen akan memberikan data kecelakaan dan bukti bahwa sistem mereka andal. Oleh karena itu, produsen harus memberikan informasi atau data dari pengujian atau simulasi untuk membuktikan kepatuhan terhadap peraturan negara bagian, sehingga menghasilkan metode pemantauan dan kontrol yang efisien.
Pertimbangan pemeliharaan untuk armada otonom
Armada otonom memerlukan pemeliharaan yang cermat untuk perangkat keras dan perangkat lunak. Telematika dan model prediktif membantu menghindari kerusakan. Manajer armada menggunakan data untuk perencanaan dan audit.
Memantau keausan pada
kampas remdan cakram dengan telematika
Sistem telematika melacak keausan rem, memeriksa ketebalan kampas dan penggunaan energi. Peringatan menunjukkan kapan rem memerlukan perhatian.
Diagnostik jarak jauh mendeteksi cakram yang tidak rata atau kaliper yang longgar, yang sangat penting untuk shuttle dan van listrik.
Shuttle dan van listrik menggunakan pengereman regeneratif, mengurangi keausan bantalan rem, tetapi rem gesekan masih diperlukan untuk keadaan darurat.
Manajemen dan interval servis cairan rem
Cairan rem menyerap kelembapan dan kehilangan titik didihnya. Pemeriksaan rutin sangat penting untuk keselamatan. Armada mengganti cairan rem setiap dua hingga tiga tahun.
Pengingat otomatis menjaga pemeliharaan tetap berjalan. Log servis mencatat penggantian cairan dan hasilnya untuk regulator.
Pemeliharaan prediktif mencegah kegagalan
Pemeliharaan prediktif menggunakan machine learning pada telemetri untuk memprediksi kegagalan komponen dan melacak kesehatan sensor.
Analitik mendeteksi degradasi, memungkinkan perangkat lunak untuk membatasi operasi kendaraan atau meminta servis.
Area Pemeliharaan | Input Telemetri Utama | Interval Tipikal | Tindakan Armada |
Kampas rem | Ketebalan kampas, jumlah aktuasi, energi per pengereman | Bervariasi; ganti saat ambang batas tercapai | Jadwalkan penggantian, catat servis |
Cakram rem | Tanda getaran, pengukuran run-out, lonjakan suhu | Periksa saat penggantian kampas atau jika ada peringatan | Perbaiki permukaan atau ganti, perbarui riwayat rotor |
Cairan rem | Kadar kelembapan, uji titik didih | Setiap 2–3 tahun atau sesuai OEM | Kuras dan isi ulang, dokumentasikan di platform |
Kesehatan sensor dan ABS | Varians kecepatan roda, kode kesalahan, hilangnya sinyal | Pemantauan berkelanjutan dengan validasi berkala | Jalankan diagnostik, perbaiki atau ganti suku cadang |
Pemeliharaan prediktif | Telemetri historis, data lingkungan, usia komponen | Pembaruan model berkelanjutan | Prioritaskan perbaikan, kurangi waktu henti |
Tantangan operasional dan implikasi keselamatan publik
Kendaraan otonom (AV) menghadapi tantangan seperti kinerja rem yang konsisten, perlu menangani jalanan licin dan hujan lebat. Hal ini memerlukan kontrol adaptif untuk mengurangi risiko.
Sensor dapat terhalang oleh salju atau kotoran, menyebabkan penundaan dan pengereman mendadak untuk memastikan keselamatan.
Manajemen armada menambah kompleksitas. Pemeliharaan, suku cadang, dan pelatihan teknisi adalah kunci; jika tidak ditangani dengan baik, pengereman akan terpengaruh, meningkatkan risiko kecelakaan dan membahayakan keselamatan publik.
Aturan yang jelas untuk pengoperasian AV sangat penting untuk keselamatan dan akuntabilitas.
Transparansi dalam pelaporan insiden membangun kepercayaan, yang krusial untuk penerimaan AV dan prioritas keselamatan.
Untuk meningkatkan keselamatan AV, kami menggunakan beberapa lapisan perlindungan, termasuk sensor dan perangkat lunak, serta menetapkan batas operasional dalam cuaca buruk. Kolaborasi dengan otoritas setempat sangat penting.