Vehiculul Autonom
Team-Lux, companie ce coopereazã cu Ibeo şi Sick, a luat parte la competiţia numitã “Darpa Urban Challenge 2007” pentru prima oarã. Reyultatul este o metodã interesantã de a integra atât senzorii cât şi software-ul de specialitate într-un sistem de asistare ce poate conduce autonom un autovehicul. Soluţia acestei competiţii este robotul-vehicul Lux.

1. Introducere
În 2004 s-a organizat pentru prima oarã “Darpa Urban Challenge”. La a 3-a ediţie unsprezece echipe au luat startul pe 3 noiembrie 2007 în încercarea de a arãta lumii vehiculul lor complet autonom. Team-Lux din Woodstock, Maryland (SUA) a ajuns în semifinale. Ceea ce face aceastã cursã specialã este faptul cã toţi concurenţii (în persoana vehiculelor autonome) trebuie sã navigheze un traseu de 60 de mile (100 km) complet autonome în şase ore, fãrã ca la bordul lor sã se afle vreo persoanã sau sã fie comandate prin telecomandã. Pentru prima oarã, cursã din 2007 a avut loc pe teritoriu SUA, mai exact într-un oraş din aceastã ţarã, deci în condiţii de trafic urban obişnuite. Competiţia este susţinutã de Defense Advanced Research Projects Agency (Agenţia de Cercetare a Proiectelor de Apãrare – Darpa), organizaţia centralã de cercetare a Departamentului de Apãrare a Statelor Unite.
2. Tehnologia Scanãrii Laser
Vehiculul robot Tem-Lux, Figura 1, este bazat pe modelul VW Passat B6 echipat cu un motor de 2 litri TDI ce dezvoltã 103 kW (138 cp). Una din modificãrile interioare majore o reprezintã cele trei scanere laser ca mijloace primare de percepere a mediului înconjurãtor Figura 2. Una din ţintele echipelor este sã demonstreze cã deplasarea autonomã este posibilã doar cu ajutorul scanerelor laser. Pentru a detecta obstacole, dar şi marcajele benzilor, limitele şoselei dar şi alte vehicule, trei scanere lasere de mare rezoluţie sunt integrate caroseria vehiculului, oferindui acestuia o vedere de 360°, Figura 3. Douã sunt integrate în barã faţã, ceea ce permite un câmp vizual de pânã la 220°. Pentru observarea suprafeţei din spatele vehiculului, un al treilea scaner este integrat în barã spate cu un câmp vizual de aproximativ 150°. În plus, pentru control autonom, maşina a fost dotatã cu direcţie electronicã, frâne electronice şi actuatori electronici ai cutiei de viteze. Toţi senzorii şi actuatorii sunt complet integraţi în vehicul, ceea ce reprezintã un mare avantaj din punct de vedere al siguranţei, aspectul, sau mai bine zis limitele fizice ale maşinii rãmânând aceleaşi ca la un model normal. Ecolocatia precisã este una din funcţiile cheie ale deplasãrii autonome.
Vehiculul foloseşte trei senzori pentru localizare:
- Date rezultate din mãsurarea cu scanerele laser: informaţiile folosite pentru determinarea mişcãrii proprii. Obiectele staţionare sunt folosite pentru a calcula Δx, Δy şi ΔΨ, Figura 4.
- Datele GPS: un sistem GPS RTK este folosit pentru poziţionarea globalã precisã.
- Datele vehiculului: informaţii primite de la senzorii on board sunt procesate pentru a determina mişcarea localã a acestuia.
Pentru Darpa Urban Challenge, Team-Lux a folosit cele mai noi prototipuri de scanere laser, Figura 5. Raza de acţiune 100% sigurã a acestor scanere este de 200 de metri, cu toate cã alte obiecte cu grad mare de reflexie pot fi observate cu mult peste aceastã razã. În total, o scanare poate cuprinde 15.520 de aşa numite puncte de scanare. Fiecare laser scaneazã simultan în patru plane, aşa cum este prezentat în Figurã 6. Folosind data de la toate planele de scanare, atât înclinarea vehiculului cât şi panta şoselei pot fi compensate de software fãrã a se pierde urmãrirea obiectelor de interes. Fiecare scaner este montat în spatele unui plastic protector, dar pe care mizeria, praful sau zãpadã se pot depune în timpul operãrii. În acest caz, tehnologia Multi-Eco permite senzorului sã funcţioneze corespunzãtor chiar dacã acest plastic protector este foarte murdar, vizibilitatea prin el fiind aproape redusã la zero.
Scanerele laser mãsoarã pânã la patru distante consecutive cu fiecare undã laser. Aceastã tehnologie permite senzorului sã funcţioneze în parametrii normali chiar şi pe ploaie, ninsoare sau ceaţã. Fiecare punct de scanare este analizat de algoritmi de procesare, ca rezultat, fiecare punct de scanare este marcat în funcţie de sursa de provenienţa. Sursele se clasificã astfel:
- Obiecte;
- Marcajele benzilor;
- Suprafaţa;
- Praf;
- Ploaie şi zãpadã.
3. Procesarea datelor în urma scanãrii
Procesarea datelor scanate este efectuatã în mai multe etape. Sistemul de procesare a semnalului extrage punctele de scanare din mai multe surse înainte de funcţiile de rang înalt, cum ar fi urmãrirea obiectelor. În timpul procesãrii semnalului, rezultatul scanãrii este împãrţit în trei grupe: obiecte, teren (inclusiv marcajul benzilor) şi distorsionãri (inclusiv ploaie şi zãpada). Urmãtoarele etape de procesare pot decide ce informaţii prezintã interes pentru ce tip de sarcinã. Cu toate cã scanerele laser au capabilitãţi de procesare încorporate, toate vehiculele participante la Darpa Urban Challenge sunt dotate cu douã unitãţi electronice de procesare (ECU-uri). Dupã procesare, toate informaţiile de nivel înalt sunt trimise cãtre un al doilea ECU pentru o procesare ulterioarã. Pentru aceastã competiţie ECU-urile au fost îmbunãtãţite cu procesoare de 1.8 GHz. Urmãtorul pas presupune izolarea datelor scanate în aşa numite segmente. Fiecare din aceste segmente aparţin unui obiect, şi nici un segment nu conţine date decât despre un singur obiect. Fiecare segment are proprietãţi de bazã ca dimensiune şi poziţie. Pe baza acestor informaţii, date referitoare la mişcare sunt generate în pasul urmãtor.
4. Urmãrirea obiectelor
Urmãrirea obiectelor stã la baza procesãrii datelor reieşite din scanare. Se preia segmentul ca semnal de intrare şi se genereazã obiectul simulat. Obiectele sunt entitãţi virtuale ce sunt urmãrite de la scanare la scanare. Ca rezultat, un obiect scanat corespunde cu un obiect “real”, precum pietoni, maşini sau semne rutiere. Prin urmãrirea obiectelor de la o scanare la alta, parametrii dinamici precum viteza şi acceleraţia pot fi calculaţi pentru fiecare obiect. Aceşti parametrii devin mai exacţi cu cât obiectul este urmãrit un timp mai îndelungat. De unul singur, sistemul de urmãrire a obiectelor nu poate determina decât mişcarea relativã a acestora. Alte procesoare determinã de exemplu centrul de greutate sau conturul. Pentru Darpa Urban Challenge 2007, sistemul de urmãrire al centrului de greutate a fost ales deoarece este o sursã sigurã de informaţii despre obiecte ce necesitã o putere de procesare scãzutã.
Continuarea in nr. 6 al revistei AutoTehnica






