Roboter-Autos zerreißen Track Hazard Response testen

Zwei Roboter Rallye Autos zerreißen sind ein Feldweg in Atlanta, in dem Bemühen von Forschern zu lernen, wie selbstfahrende Fahrzeuge in Kontrolle bleiben kann, wenn sie schieben, drehen oder springen.

Neben den selbstfahrenden Autos sicherer in Kollisionen und gefährlichen Straßenverhältnissen, die Arbeit auf andere Arten von autonomen Systemen, die möglicherweise Entscheidungen in sich schnell verändernden oder unstrukturierten Umgebungen angewendet werden, sagte der Forscher. Diese Systeme können Roboter in menschlichen Wohnungen oder Arbeitsplätze umfassen.

Jeder der beiden speziell angefertigte Roboter Rallye-Fahrzeuge trägt einen Quadcore-Computer mit einem leistungsfähigen Grafikprozessor. Dieser Computer führt die schwere Verarbeitung erforderlich durch die Software, die das Auto zu steuern. Nach vorn gerichtete Kameras, einen GPS-Empfänger, Trägheit Sensoren und Rad-Geschwindigkeits-Sensoren überwachen kontinuierlich die Position und die Flugbahn des Fahrzeugs. Jedes Auto misst etwa 3 Fuß (0,9 Meter) lang und erreichen Geschwindigkeiten von bis zu 90 mph (145 km/h). Ein verstärkter Aluminiumrahmen schützt die Ausrüstung vor Beschädigungen im Rollover. [Fotos: die Roboter-Entwicklung von selbstfahrenden Autos]

Die Forscher vom Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) in Atlanta, sagte, dass der Schlüssel für das Projekt einen Algorithmus entwickelt, der schnell Kontrolle mit begrenzter Rechenleistung und sehr begrenzte Zeit entscheiden kann.

Der Algorithmus namens "model predictive integraler Bahnsteuerung" (MPPI), das Rallye-Auto-onboard-Grafik-Prozessor verwendet, um Daten von den Sensoren in Echtzeit zu analysieren und vorherzusagen die Flugbahn des Fahrzeugs bis zu 2,5 Sekunden in der Zukunft. Dies geschieht durch den Vergleich von mehr als 2.500 möglicher Trajektorien in weniger als 1/60 einer Sekunde.

Einer der Lead-Forscher über das Projekt, Panagiotis Tsiotras, Maschinenbau-Ingenieur an Georgia Tech School of Aerospace Engineering erzählte Leben Wissenschaft, dass die Forscher begannen durch die Untersuchung, wie kompetente menschliche Fahrer Steuern Autos an den Rändern der Fahrzeuge Umgang mit Grenzen, die Momente kurz vor Autos ihre Haftung auf der Fahrbahn verlieren.

"Das interessante ist, dass menschliche Experte Fahrer wirklich gut in diese Art von Manöver sind", sagte Tsiotras. "Also dachten wir bitten um Hilfe von einige Experten Rallyefahrer, versuchen zu verstehen, wie die Fahrzeuge in diese Regime tätig. "Und wenn wir wie sie funktionieren verstehen, vielleicht werden wir in der Lage, das Fahrzeug in ähnlicher Weise, wie diese erfahrenen Fahrer das Fahrzeug steuern autonom zu kontrollieren."

Unter den Forschern Entdeckungen war eine mathematische Beschreibung des Gleichgewichts der Kräfte, die ein Fahrzeug zu "Power Slide" zu ermöglichen, oder drift unter Beibehaltung eines hohen Geschwindigkeit. Diese Forschung war das Thema einer Diplomarbeit von einem der Beteiligten auf der Suche nach Studenten gewesen.

Einige frühe Arbeit am Projekt wurde von der Ford Motor Company, finanziert, die die aktive Sicherheitssysteme wie Anti-Rutsch Bremsen auf Pkw des Unternehmens verbessern wollten. Für den letzten fünf Jahren sponsert die Arbeit durch die US Army Research Office, die in autonome Fahrzeuge interessiert ist, die im Gelände operieren können Tsiotras sagte. "Wir nennen es"aggressive Mobilität für autonome Fahrzeuge"." [Selbstfahrender Autos: 5 Probleme, die Lösungen]

"Dieser Algorithmus verwenden wir in sehr naher Zukunft vorherzusagen wie das Fahrzeug geht zu Verhalten, und dies ist nicht sehr anders aus als die Art und Weise der Mensch eine solche Planung", sagte Tsiotras.

Die Forschung hat Anwendungen für andere Roboter und autonome Systeme, nicht nur selbst Autofahren, fügte er hinzu.

"Die treibende Anwendung ist interessant – Menschen beziehen sich darauf, da gibt es ein Skill-Faktor. Aber es viele grundlegende Fragen im Zusammenhang gibt mit autonome Systemen im Allgemeinen zu kontrollieren", sagte Tsiotras. "Jede Zeit, die Sie wollen eine Entscheidung in Bezug auf die Erfassung, Wahrnehmung und Kontrolle, das muss mit begrenzten Mitteln und auf sehr schnellen Zeitskala vorgenommen werden. "Dies ist ein Beispiel, wo diese Algorithmen verwendet werden."

Die Roboter Rallye-Forschung an der Georgia Tech wird von Evangelos Theodorou, Spezialist für Robotik an der School of Aerospace Engineering geführt. Die Entwicklung des MPPI Regelalgorithmus wurde von Machine-Learning-Spezialist Jim Rehg, Professor am Georgia Tech School des interaktiven Computing geführt.

Eine Papier beschreibt die Forschung präsentierte sich auf der International Conference on Robotics and Automation, die in Stockholm, Schweden, im Mai stattfand. Die Ergebnisse wurden von der IEEE Robotics & Automation Society online im Mai veröffentlicht.