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Course de robots autonomes dans des tunnels de MIT

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Une nouvelle activité offerte pendant janvier ? la période indépendante d'activités de s (IAP) a présenté le 1:10 entièrement autonome - voitures modèles de balance dirigeant par les tunnels souterrains du MIT dans une course de robot

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Les véhicules de concurrence du robot d'Ackermann-direction de Complexe-Environnement autonome rapide (RACECAR) ont comporté un ordinateur incorporé à rendement élevé, une suite riche de sonde, un cadre de logiciel de robotique d'ouvrir-source, et étudiant-ont développé les algorithmes d'autonomie qui ont permis aux voitures de diriger le MIT ? tunnels de s aussi rapidement comme possible. L'équipe de gain ? le véhicule de s a exécuté une course presque impeccable à une vitesse moyenne de 7.1 Mph.

La classe a été divisée en quatre équipes d'étudiant. Fourni en robot assemblé et infrastructure de base de logiciel, chaque équipe a été chargée avec concevoir, mettre en application, et des algorithmes de essai d'autonomie pour guider le véhicule par le MIT ? s perce un tunnel aux vitesses tout en évitant le contact avec des murs, des portes, et d'autres obstacles. Avec le département de MIT de l'aide d'équipements pour dégager l'environnement, chaque équipe a démontré ses algorithmes par l'intermédiaire d'une course de robot dans le réseau de tunnel au-dessous du centre de Stata.

Le châssis de robot a été basé sur un 1:10 - mesurez racecar radio-controlled modifié pour accepter la commande à bord de ses déclencheurs de direction et de commande de puissance. Pour percevoir son mouvement et l'environnement local, le robot a été équipé d'un ensemble hétérogène de sondes, y compris un télémètre de laser de balayage, un appareil-photo, une unité de mesure à inertie, et un odomètre visuel. Des données de sonde et les algorithmes d'autonomie ont été traités à bord avec un ordinateur incorporé par K1 de NVIDIA Jetson Tegra. Le processeur de Tegra K1 comporte une unité de traitement d'usage universel de 192 graphiques de noyau. L'activité du MIT IAP était une de la première pour intégrer les ordinateurs géants incorporés naissants dans un événement éducatif.

Le robot ? le logiciel de s accroît le cadre du système d'exploitation de robot (ROS) pour faciliter le développement rapide. Le ROS est une collection de conducteurs, d'algorithmes, d'outils, et de bibliothèques d'ouvrir-source employées couramment par des chercheurs et industrie de robotique. Les étudiants ont intégré les modules de logiciel existants, tels que des conducteurs pour des données de sonde de lecture, à côté de leurs algorithmes faits sur commande pour composer rapidement un Autonomous System complet.

Un défi principal pour les étudiants développait des algorithmes capables de craquer les données de toutes les sondes en temps réel et de prendre des décisions rapides pour accélérer, freiner, ou tourner la voiture sans commande perdante. Chaque équipe a poursuivi sa propre solution, bien que les la plupart aient convergé aux approches de planification réactives utilisant le garde forestier de laser pour dépister ses à murs relatifs de couloir de position.

À la différence d'un laboratoire plus traditionnel s'exerce dans quels étudiants travaillent à l'équipement dans le laboratoire pendant des heures de laboratoire, la classe a comporté ? laboratoire inversé ? expérience dans laquelle des étudiants ont été donnés les voitures de sorte qu'ils aient eu accès à elles à tout moment ; par conséquent, ils pourraient pratiquer leurs qualifications dans de petits défis de hackathon-modèle contre un autre.

La classe a comporté sept conférences sur la robotique algorithmique. Les matières ont inclus le robot du système d'exploitation ; matières choisies en robotique algorithmique, telle que des algorithmes de détection, de perception, de commande, et de planification ; et plusieurs études de cas. Les conférences ont été suivies d'un hackathon de deux jours dans lequel la majeure partie du développement de logiciel a eu lieu.

Trois sur quatre équipes ont avec succès accompli le cours de course du pied 515. La voiture de meilleur-exécution a accompli la voie en moins de 50 secondes à une vitesse moyenne de plus de 7 M/H, rudement équivalent à un humain ? vitesse courante de s.

La classe a été conjointement développée par le département de l'aéronautique et de l'astronautique (AeroAstro) et du laboratoire de MIT Lincoln. Les instructeurs étaient AeroAstro et laboratoire pour information et professeur de systèmes de décisions Sertac Karaman et Michael Boulet, Owen Guldner, et parc de Michael de laboratoire de Lincoln.

Les instructeurs disent qu'un aspect important de la classe augmentait les systèmes et l'éducation inclus de robotique au MIT. Ils envisagent de tenir la classe encore en 2016, probablement augmentant la concurrence à un véhicule autonome ? exploration de s d'une plus grande section de MIT ? s réseau de tunnel de 1.5 kilomètre.