Samoriadené štvorkolky prichádzajú

Tím výskumníkov z Carnegie Mellon University (CMU) nás posúva o krok bližšie k dosiahnutiu samoriadiacich terénnych vozidiel (ATV). Tím jazdil na štvorkolke cez rôzne prostredia vrátane vysokej trávy, voľného štrku a blata, aby zhromaždil údaje o tom, ako štvorkolka interagovala s týmito typmi terénneho prostredia. 

Vytvorenie súboru údajov TartanDrive

Štvorkolka jazdila agresívne rýchlosťou až 30 míľ za hodinu. Kĺzal cez zákruty, stúpal a klesal z kopca a uviazol v blate, pričom zbieral dôležité údaje, ako je video, rýchlosť každého kolesa a dráha tlmiča odpruženia zo siedmich typov snímačov. 

Po zhromaždení všetkých údajov boli skompilované do súboru údajov s názvom TartanDrive. Zahŕňa približne 200,000 XNUMX interakcií v reálnom svete a tím verí, že ide o najväčší multimodálny súbor údajov o jazde v teréne v reálnom svete. Údaje by sa mohli neskôr použiť na výcvik samoriadiaceho vozidla na navigáciu v teréne. 

Wenshan Wang je projektový vedec v Inštitúte robotiky (RI).

„Na rozdiel od autonómnej pouličnej jazdy je jazda v teréne náročnejšia, pretože musíte pochopiť dynamiku terénu, aby ste mohli jazdiť bezpečne a rýchlejšie,“ povedal Wang. 

V tejto oblasti sa už vykonali nejaké predchádzajúce práce, ale často zahŕňali anotované mapy, ktoré obsahovali štítky ako blato, tráva, vegetácia a voda. Tieto štítky pomohli robotovi pochopiť terén, v ktorom sa pohyboval, ale problémom je, že tento typ informácií je často ťažké získať. Je to tiež pomerne všeobecná informácia. Napríklad „blato“ môže znamenať prostredie, v ktorom sa dá jazdiť alebo nie. 

Vytváranie predpovedných modelov

S údajmi z multimodálnych senzorov, ktoré tím zhromaždil, mohli vytvoriť predikčné modely, ktoré sú lepšie ako modely vyvinuté s jednoduchými a nedynamickými údajmi. Agresívnou jazdou na štvorkolke sa stalo kľúčovým pochopiť dynamiku jej výkonu. 

Samuel Triest je študentom druhého ročníka magisterského štúdia robotiky a hlavným autorom výskumnej práce. 

„Dynamika týchto systémov má tendenciu byť náročnejšia, keď pridávate vyššiu rýchlosť,“ povedal Triest. „Jazdíte rýchlejšie, odrážate viac vecí. Veľa údajov, ktoré sme chceli zhromaždiť, bola agresívnejšia jazda, náročnejšie svahy a hustejšia vegetácia, pretože tu sa začínajú rúcať niektoré jednoduchšie pravidlá.“

Aj keď je pravda, že väčšina výskumu a práce okolo autonómnych vozidiel je zameraná na jazdu na ulici, vedci tvrdia, že prvé aplikácie budú pravdepodobne kontrolované v teréne. To umožňuje menšie riziko kolízií. 

Tím vykonal všetky svoje testy na kontrolovanom mieste neďaleko Pittsburghu, kde Národné centrum robotického inžinierstva CMU testuje autonómne terénne vozidlá. 

Štvorkolku riadili ľudia pomocou systému drive-by-wire na ovládanie riadenia a rýchlosti. 

"Nútili sme človeka, aby prešiel rovnakým ovládacím rozhraním ako robot," povedal Wang. "Takto akcie, ktoré človek vykoná, môžu byť priamo použité ako vstup pre to, ako by mal robot konať."

Výskum má byť prezentovaný na Medzinárodnej konferencii o robotike a automatizácii (ICRA) vo Philadelphii.