Регистрация / Вход
Прислать материал

Спинтронная система технического зрения для роботизированной платформы автономного вождения

ФИО
Звездин Константин Анатольевич
Surname Name
Zvezdin Konstantin
Организация
Институт общей физики им. А.М.Прохорова РАН; Московский физико-технический институт; Российский квантовый центр
Область наук
Физика и астрономия
Название доклада
Спинтронная система технического зрения для роботизированной платформы автономного вождения
Project title
Spintronic machine vision system for autonomous driving platform
Резюме
В докладе обсуждается разработка высокоэффективных, малогабаритных и дешевых методов обнаружения и классификации препятствий для систем автономного вождения, основанных на спинтронной технологии спиновых диодов.
Ключевые слова
спинтроника, наномагнетизм, машинное зрение, автономное вождение
Тезисы

Спинтронная система технического зрения для роботизированной платформы автономного вождения

Звездин К.А.1,2,3,4, Лещинер Д.Р.1, Медников А.М.1, Кузьмичев А.Н.1,3, Чепков Г.Н.1, Скирдков П.Н.1,2,3, Лобачев А.В.1, Perlo P.P.4, Попков А.Ф.1

 

1Московсий физико-технический институт

141701, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский переулок, д.9.

2Институт общей физики им. А.М.Прохорова РАН

119991, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский переулок, д.9.

3Российский квантовый центр

Московския область, дер.Сколково, улица Новая дом 100, БЦ "Урал"

4Torino e-district

10098, Via Simioli, 23, Rivoli(TO), Italy

 

В автомобилестроении сейчас происходят изменения, наиболее кардинальные за всю историю отрасли. Основные тренды происходящей технической революции - переход к автомобилям на электрической тяге и внедрение роботизированных систем автономного вождения. Ведущие автомобильные OEM, а также такие гиганты, как Google, Siemens, Continental, Bosch ведут активные работы по разработке и внедрению систем автономного управления автомобилем, которые постепенно берут на себя все больше водительских функций. Масштабный проект в этой области реализуется и в РФ, на базе КАМАЗ. Одной из наиболее серьезных трудностей на этом пути является задача надежного и безошибочного обнаружения препятствий для движения. Сегодня неотъемлемым техническим компонентом ее решения является лидар (активный дальномер оптического диапазона). Однако высокая стоимость таких устройств - в настоящее время она варьируется от $6000 до $60000, в зависимости от модели и требуемых параметров - препятствует их широкому использованию в автомобилях массового потребительского класса. В то же время точность опознания объектов с помощью лидара зачастую невысока, в связи с высоким уровнем помех и невозможностью полного сканирования объекта - возможности лидара ограничены измерением дальности до поверхностей в зоне его прямой видимости. Также большим недостатком лидаров являются серьезные ограничения эффективности их применения в условиях сильных осадков. Все это диктует необходимость разработки надежных, компактных и экономически эффективных устройств для динамического обнаружения и распознавания объектов, окружающих автономно управляемое транспортное средство в различных дорожных сценариях и погодных условиях.

Большими перспективами для решения этой проблемы обладает технология спиновых диодов (рис.1). Принцип работы этих устройств основан на возбуждении динамики намагниченности системы микроволновым спин-поляризованным токовым сигналом и выпрямлении входного сигнала за счет эффекта туннельного магнетосопротивления. В работе [1] было показано, что спиновые диоды могут превзойти по чувствительности полупроводниковые аналоги (диоды Шоттки), а отношение сигнал/шум для них ограничивается фактически термодинамическим пределом. Недавно была предложена [2] принципиально новая технология обнаружения препятствий на основе спиновых диодов, позволяющая обнаруживать в том числе скрытые (не находящиеся в зоне прямой видимости) объекты с помощью техники голографического микроволнового зондирования (microwave holographic imaging). Таким образом, не только поверхность объекта, но также и свойства материалов, из которых состоит объект, как находящихся на его поверхности, так и скрытых под ней, становятся доступными для наблюдения. Это открывает совершенно новые возможности в детектировании и классификации препятствий, в частности в распознавании людей и животных (что представляет собой одну из наиболее проблемных областей в безопасности автономного вождения). Преимуществом данного подхода является то, что микроволновое излучение может распространяться на значительные расстояния и обладает лишь незначительным затуханием при прохождении через такие среды, как одежда, пластик, почва, песок и скалы. Таким образом, дистанционное зондирование скрытых от прямого наблюдения объектов может оказаться доступным. Другим привлекательным свойством этого метода является его всепогодность, что является важным преимуществом по сравнению с традиционными технологиями, основанными на использовании лидаров и телекамер.

В докладе обсуждаются работы по созданию прототипа устройства голографического восстановления изображений и алгоритмов машинного зрения и машинного обучения с возможностью интеграции в современные автомобильные системы автономного вождения. В качестве платформы для опробования и тестирования системы обнаружения предлагается использовать активно развивающуюся платформу электромобиля потребительского класса туринского исследовательского центра Torino e-district (рис.1). Для успешного выполнения этой задачи требуется решение двух основных проблем: 1. Разработка и адаптация алгоритмов голографического восстановления изображений (microwave holographic imaging) и алгоритмов машинного зрения и машинного обучения для их анализа, применительно как к задаче автономного вождения, так и к конкретной используемой технике получения изображений. 2. Адаптация спиновых диодов на базе многослойных туннельных структур (MTJ) для голографического восстановления изображений. В Российском квантовом центре разработана уникальная технология спиновых диодов, позволяющая оптимизировать частотные и резонансные свойства этих структур для использования в различных приложениях. 

 

Рис.1. Конструкция спинового диода

 

Рис.2. Электромобиля потребительского класса туринского исследовательского центра Torino e-district

 

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (Проект 16-19-00181)

 

 

[1] S. Miwa, S. Ishibashi, H. Tomita, T. Nozaki, E. Tamura, K. Ando, N. Mizuochi, T. Saruya, H. Kubota, K. Yakushiji, T. Taniguchi, H. Imamura, A. Fukushima, S. Yuasa & Y. Suzuki, Nature Materials 13, 50–56 (2014).

[2] L. Fu, Y. S. Gui, L. H. Bai, H. Guo, H. Abou-Rachid, and C.-M. Hu, Microwave holography using a magnetic tunnel junction based spintronic microwave sensor, Journal of Applied Physics 117, 213902 (2015); doi: 10.1063/1.4921887

Summary of the project
The report discusses the development of high-performance, small-sized and low-cost methods for the detection and classification of obstacles for autonomous driving systems based on spintronic technology of spin diodes.
Keywords
nanomagnetism, spintronics, machine vision, autonomous driving