Самохідні квадроцикли прийдуть

Команда дослідників з Університету Карнегі-Меллона (CMU) робить ще один крок до створення самохідних квадроциклів (ATV). Команда проїхала на квадроциклі через різні середовища, включаючи високу траву, гравій і болото, щоб зібрати дані про взаємодію квадроцикла з цими типами позашляхових умов.

Створення набору даних TartanDrive

Квадроцикл рухався агресивно зі швидкістю до 30 миль на годину. Він ковзав через повороти, піднімався і спускався по схилах і застряв у болоті, збираючи важливі дані, такі як відео, швидкість кожного колеса і подорожі амортизаторів від семи типів датчиків.

Після збору всіх даних вони були скомпільовані в набір даних під назвою TartanDrive. Він містить близько 200 000 реальних взаємодій, і команда вважає, що це найбільший реальний, багатомодальний, позашляховий набір даних про водіння. Ці дані можуть бути пізніше використані для навчання самохідного транспортного засобу для позашляхової навігації.

Веншан Ван є науковим співробітником Інституту робототехніки (RI).

“На відміну від автономного руху по вулицях, позашляхове рухування більш складне, оскільки потрібно зрозуміти динаміку місцевості, щоб рухатися безпечно і швидко”, – сказав Ван.

Було проведено деяку попередню роботу в цій галузі, але вона часто включала анотовані карти, які надавали мітки, такі як болото, трава, рослинність і вода. Ці мітки допомогли б роботизованому транспортному засобу зрозуміти місцевість, яку він проїжджав, але проблема полягає в тому, що така інформація часто важко зібрати. Це також досить загальна інформація. Наприклад, “болото” може означати середовище, яке можна проїхати або ні.

Будування моделей прогнозування

З допомогою багатомодальних даних датчиків, зібраних командою, вони могли побудувати моделі прогнозування, які перевершують моделі, розроблені з простих і нединамічних даних. При агресивному русі квадроцикла стало важливо зрозуміти динаміку його роботи.

Семюель Тріст – студент другого року магістратури з робототехніки і головний автор дослідження.

“Динаміка цих систем стає все більш складною, коли ви збільшуєте швидкість”, – сказав Тріст. “Ви рухаєтеся швидше, ви відскакуєте від більшої кількості речей. Багато даних, які нас цікавили, були пов’язані з більш агресивним рухом, більш складними схилами і густішою рослинністю, оскільки саме там простіші правила починають втрачати свою актуальність.”

Хоча більшість досліджень і робіт, пов’язаних з автономними транспортними засобами, спрямовані на рух по вулицях, дослідники стверджують, що перші застосування будуть, ймовірно, контрольовані позашляхові території. Це дозволяє зменшити ризик зіткнень.

Команда провела всі свої тести на контрольованому сайті біля Піттсбурга, де Національний центр робототехніки CMU тестує автономні позашляхові транспортні засоби.

Квадроцикл керувався людьми за допомогою системи “drive-by-wire”, щоб контролювати керування і швидкість.

“Ми змусили людину проходити через той самий інтерфейс управління, який би використовувався роботом”, – сказав Ван. “У такий спосіб дії людини можуть бути використані безпосередньо як вхідні дані для того, як повинен діяти робот.”

Дослідження буде представлено на Міжнародній конференції з робототехніки та автоматизації (ICRA) у Філадельфії.