Un equipo de investigación del Instituto de Tecnología de Georgia ha ideado una forma novedosa de ayudar a mantener un vehículo sin conductor bajo control mientras maniobra al límite de sus límites de manejo. El enfoque podría ayudar a hacer que los autos autónomos del futuro sean más seguros en condiciones de carretera peligrosas.
Investigadores de la Escuela de Ingeniería Aeroespacial AE Daniel Guggenheim de Georgia Tech y de la Escuela de Computación Interactiva IC han evaluado la nueva tecnología al competir, deslizarse y saltar autos de una quinta escala, totalmente autónomos, en autos de rallyequivalente a 90 mph. La técnica utiliza algoritmos avanzados y computación a bordo, junto con los dispositivos de detección instalados, para aumentar la estabilidad del vehículo mientras se mantiene el rendimiento.
El trabajo, probado en las instalaciones de carreras autónomas de Georgia Tech, está patrocinado por la Oficina de Investigación del Ejército de los EE. UU. Se presentó un documento que cubre esta investigación en la reciente Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización ICRA, celebrada del 16 al 21 de mayo.
"Un vehículo autónomo debería ser capaz de manejar cualquier condición, no solo conducir en la carretera en condiciones normales", dijo Panagiotis Tsiotras, un profesor de AE que es experto en las matemáticas detrás del control de las carreras de coches de rally ".los objetivos principales son infundir algunas de las técnicas expertas de los conductores humanos en los cerebros de estos vehículos autónomos ".
Explicó Tsiotras. Las técnicas tradicionales de vehículos robóticos utilizan el mismo enfoque de control, ya sea que un vehículo esté conduciendo normalmente o al borde de la adhesión a la carretera. El método Georgia Tech, conocido como modelo de control integral de ruta predictiva MPPI, se desarrolló específicamentepara abordar la dinámica no lineal involucrada en el control de un vehículo cerca de sus límites de fricción.
Utilizando conceptos avanzados
"La conducción agresiva en un vehículo robótico - maniobrar en el borde - es un problema de control único que involucra un sistema altamente complejo", dijo Evangelos Theodorou, profesor asistente de AE que dirige el proyecto. "Sin embargo, al fusionar la física estadística"con la teoría del control y utilizando la computación de vanguardia, podemos crear una nueva perspectiva, un nuevo marco para el control de sistemas autónomos ".
Los investigadores de Georgia Tech utilizaron una capacidad estocástica de optimización de trayectoria, basada en un enfoque integral de ruta, para crear su algoritmo de control MPPI, explicó Theodorou. Utilizando métodos estadísticos, el equipo integró grandes cantidades de información relacionada con el manejo, junto con datossobre la dinámica del sistema vehicular, para calcular las trayectorias más estables a partir de innumerables posibilidades.
Procesado por la unidad de procesamiento de gráficos GPU de alta potencia que lleva el vehículo, el algoritmo de control MPPI muestrea continuamente datos provenientes del hardware del sistema de posicionamiento global GPS, sensores de movimiento inercial y otros sensores. El sistema de hardware y software a bordorealiza análisis en tiempo real de una gran cantidad de trayectorias posibles y transmite decisiones de manejo óptimas al vehículo momento por momento.
En esencia, el enfoque MPPI combina la planificación y la ejecución de decisiones de manejo optimizadas en una sola fase altamente eficiente. Es considerada como la primera tecnología en llevar a cabo esta tarea computacionalmente exigente; en el pasado, las entradas de datos de control óptimo no podíanser procesado en tiempo real
Vehículos totalmente autónomos
Los dos vehículos de auto-rally de los investigadores, construidos a medida por el equipo, utilizan motores eléctricos especiales para lograr el equilibrio adecuado entre peso y potencia. Los autos llevan una placa base con un procesador de cuatro núcleos, una GPU potente yuna batería.
Cada vehículo también tiene dos cámaras orientadas hacia adelante, una unidad de medición de inercia y un receptor GPS, junto con sensores sofisticados de velocidad de la rueda. El equipo de potencia, navegación y computación está alojado en un robusto recinto de aluminio capaz de soportar volcamientos violentosCada vehículo pesa aproximadamente 48 libras y mide aproximadamente tres pies de largo.
Estos robots rodantes pueden probar los algoritmos de control del equipo sin necesidad de dispositivos o cómputo fuera del vehículo, a excepción de un receptor GPS cercano. La GPU integrada permite que el algoritmo MPPI muestree más de 2,500 trayectorias de 2.5 segundos de largo enmenos de 1/60 de segundo
Un aspecto importante en el enfoque de control autónomo del equipo se centra en el concepto de "costos", elementos clave de la funcionalidad del sistema. Se deben combinar cuidadosamente varios componentes de costos para lograr un rendimiento óptimo.
En el caso de los vehículos de Georgia Tech, los costos consisten en tres áreas principales: el costo de permanecer en la pista, el costo para lograr la velocidad deseada y el costo del sistema de control. También se incluyó un costo de ángulo de deslizamiento lateralagregado para mejorar la estabilidad del vehículo.
El enfoque del costo es importante para permitir que un vehículo robótico maximice la velocidad mientras se mantiene bajo control, explicó James Rehg, profesor de la Escuela Tecnológica de Computación Interactiva de Georgia que está colaborando con Theodorou y Tsiotras.
Rehg dijo que es un acto de equilibrio complejo. Por ejemplo, cuando los investigadores redujeron un término de costo para tratar de evitar el deslizamiento del vehículo, descubrieron que tenían un mayor comportamiento de deriva.
"De lo que estamos hablando aquí es de usar el algoritmo MPPI para lograr la minimización de la entropía relativa, y ajustar los costos de la manera más efectiva es una gran parte de eso", dijo. "Para lograr la combinación óptima de control yel rendimiento en un vehículo autónomo definitivamente es un problema no trivial "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Georgia . Original escrito por Rick Robinson. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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