Veículos Todo-Terreno Autônomos Estão Chegando

Uma equipe de pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon (CMU) está nos levando um passo mais perto de alcançar veículos todo-terreno autônomos. A equipe pilotou um veículo todo-terreno em diferentes ambientes, incluindo grama alta, cascalho solto e lama, para coletar dados sobre como o veículo interagia com esses tipos de ambientes off-road.

Criando o Conjunto de Dados TartanDrive

O veículo todo-terreno foi pilotado agressivamente a velocidades de até 30 milhas por hora. Ele deslizou em curvas, subiu e desceu colinas e ficou preso na lama enquanto coletava dados importantes, como vídeo, velocidade de cada roda e viagem de choque da suspensão de sete tipos de sensores.

Depois de coletar todos os dados, eles foram compilados em um conjunto de dados chamado TartanDrive. Ele inclui cerca de 200.000 interações do mundo real, e a equipe acredita que é o maior conjunto de dados de condução off-road multimodal do mundo real. Os dados podem ser usados posteriormente para treinar um veículo autônomo para navegação off-road.

Wenshan Wang é um cientista de projeto no Instituto de Robótica (RI).

“Ao contrário da condução autônoma em ruas, a condução off-road é mais desafiadora porque você precisa entender a dinâmica do terreno para dirigir com segurança e para dirigir mais rápido”, disse Wang.

Houve algum trabalho anterior realizado nessa área, mas ele geralmente envolvia mapas anotados que forneciam rótulos como lama, grama, vegetação e água. Esses rótulos ajudaram o robô a entender o terreno que ele estava navegando, mas o problema é que essas informações são frequentemente difíceis de coletar. Além disso, essas informações são bastante genéricas. Por exemplo, “lama” pode significar um ambiente que é dirigível ou não.

Construindo Modelos de Previsão

Com os dados de sensores multimodais que a equipe coletou, eles puderam construir modelos de previsão que são superiores aos modelos desenvolvidos com dados simples e não dinâmicos. Ao pilotar o veículo todo-terreno agressivamente, tornou-se crucial entender a dinâmica do seu desempenho.

Samuel Triest é um estudante de mestrado de segundo ano em robótica e autor principal do artigo de pesquisa.

“A dinâmica desses sistemas tende a se tornar mais desafiadora à medida que você adiciona mais velocidade”, disse Triest. “Você dirige mais rápido, você salta mais. Muito dos dados que estávamos interessados em coletar era essa condução mais agressiva, encostas mais desafiadoras e vegetação mais densa, porque é onde algumas das regras mais simples começam a quebrar.”

Embora seja verdade que a maioria da pesquisa e do trabalho em torno de veículos autônomos seja direcionada à condução em ruas, os pesquisadores dizem que as primeiras aplicações provavelmente serão em áreas off-road controladas. Isso permite menos risco de colisões.

A equipe realizou todos os seus testes em um local controlado perto de Pittsburgh, onde o Centro Nacional de Engenharia Robótica da CMU testa veículos off-road autônomos.

O veículo todo-terreno foi pilotado por humanos usando um sistema de condução por fio para controlar a direção e a velocidade.

“Estávamos forçando o humano a passar pelo mesmo interface de controle que o robô faria”, disse Wang. “Dessa forma, as ações que o humano toma podem ser usadas diretamente como entrada para como o robô deve agir.”

A pesquisa está programada para ser apresentada na Conferência Internacional de Robótica e Automação (ICRA) em Filadélfia.