Появляются беспилотные квадроциклы

Группа исследователей из Университета Карнеги-Меллона (CMU) приближает нас на один шаг к созданию беспилотных вездеходов (ATV). Команда проехала на квадроцикле по различным средам, включая высокую траву, рыхлый гравий и грязь, чтобы собрать данные о том, как квадроцикл взаимодействует с этими типами бездорожья. 

Создание набора данных TartanDrive

Квадроцикл агрессивно управлялся со скоростью до 30 миль в час. Он скользил по поворотам, поднимался и спускался по холмам и застревал в грязи, собирая важные данные, такие как видео, скорость каждого колеса и ход амортизатора подвески с семи типов датчиков. 

После сбора всех данных они были скомпилированы в набор данных под названием TartanDrive. Он включает в себя около 200,000 XNUMX реальных взаимодействий, и команда считает, что это самый большой реальный, мультимодальный набор данных о вождении по бездорожью. Позже эти данные можно будет использовать для обучения беспилотного автомобиля навигации по бездорожью. 

Вэньшань Ван — научный сотрудник Института робототехники (RI).

«В отличие от автономного вождения по улицам, вождение по бездорожью является более сложным, потому что вы должны понимать динамику местности, чтобы безопасно и быстро двигаться», — сказал Ван. 

Ранее в этой области выполнялась некоторая работа, но она часто включала аннотированные карты с такими метками, как грязь, трава, растительность и вода. Эти метки помогли роботу понять местность, по которой он двигался, но проблема в том, что такую ​​информацию часто трудно собрать. Это также довольно общая информация. Например, «грязь» может означать среду, которая либо пригодна для движения, либо нет. 

Построение моделей прогнозирования

Используя данные мультимодальных датчиков, которые собрала команда, они смогли построить модели прогнозирования, которые превосходят модели, разработанные с использованием простых и нединамических данных. При агрессивном вождении квадроцикла стало крайне важно понять динамику его характеристик. 

Сэмюэл Триест — студент второго курса магистратуры по робототехнике и ведущий автор исследовательской работы. 

«Динамика этих систем, как правило, становится более сложной, когда вы увеличиваете скорость», — сказал Триест. «Вы едете быстрее, вы отскакиваете от большего количества вещей. Многие данные, которые мы хотели собрать, касались более агрессивного вождения, более сложных склонов и более густой растительности, потому что именно здесь начинают нарушаться некоторые из более простых правил».

Хотя верно то, что большая часть исследований и работ, связанных с автономными транспортными средствами, нацелена на вождение по улицам, исследователи говорят, что первые приложения, скорее всего, будут в контролируемых зонах бездорожья. Это позволяет снизить риск столкновений. 

Команда провела все свои тесты на контролируемой площадке недалеко от Питтсбурга, где Национальный инженерный центр робототехники CMU тестирует автономные внедорожники. 

Квадроцикл управлялся людьми с использованием системы электропривода для контроля рулевого управления и скорости. 

«Мы заставляли человека проходить через тот же интерфейс управления, что и робот», — сказал Ван. «Таким образом, действия, предпринимаемые человеком, могут напрямую использоваться как входные данные для того, как должен действовать робот».

Исследование будет представлено на Международной конференции по робототехнике и автоматизации (ICRA) в Филадельфии.