Barris e cones marcam um campo aberto em Saline, Michigan, formando uma pista de obstáculos para um veículo modificado. Um motorista conduz o veículo remotamente através do curso a partir de uma localização próxima como pesquisador observa. Ocasionalmente, o pesquisador orienta o motorista a manter a roda reta - uma trajetória que parece colocar o veículo em rota de colisão com um barril. Apesar de acções do condutor, o veículo dirige-se em torno do obstáculo, a transição de controle de volta para o motorista, uma vez que o perigo passou. (Crédito: Cortesia da imagem do Massachusetts Institute of Technology)
Marcam um campo aberto em Saline, Michigan, formando uma pista de obstáculos para um veículo modificado. Um motorista conduz o veículo remotamente através do curso a partir de uma localização próxima como pesquisador observa.Ocasionalmente, o pesquisador orienta o motorista a manter a roda reta - uma trajetória que parece colocar o veículo em rota de colisão com um barril.Apesar de acções do condutor, o veículo dirige-se em torno do obstáculo, a transição de controle de volta para o motorista, uma vez que o perigo passou.
A chave para a manobra é um novo sistema de segurança semi-autônomo desenvolvido pela Sterling Anderson, um estudante de doutoramento no departamento do MIT de Engenharia Mecânica, e Iagnemma Karl, um cientista principal do grupo do MIT Mobilidade Robotic.
O sistema usa uma câmera onboard e telêmetro a laser para identificar os riscos no ambiente de um veículo. A equipe desenvolveu um algoritmo para analisar os dados e identificar zonas seguras - evitando, por exemplo, em um campo de barris, ou outros carros em uma estrada. O sistema permite que um controlador para controlar o veículo, tendo apenas a roda quando o condutor está prestes a sair uma zona de segurança.
Anderson, que vem testando o sistema no Michigan desde setembro do ano passado, o descreve como um "inteligente co-piloto" que monitora o desempenho de um motorista e faz com que por trás das cenas ajustes para manter o veículo colidir com os obstáculos, ou dentro de um cofre região do meio ambiente, tais como uma pista ou área aberta.
"A verdadeira inovação está permitindo que o carro de compartilhar [controle] com você", diz Anderson. "Se você quer dirigir, ele só vai ... certifique-se de não bater em nada."
O grupo apresentou detalhes do sistema de segurança recentemente no Intelligent Vehicles Symposium, na Espanha.
Fora do caminho batido
Robótica investigação centrou-se nos últimos anos no desenvolvimento de sistemas - de carros a equipamentos médicos para máquinas industriais - que pode ser controlada tanto por robôs ou seres humanos. Para a maior parte, estes sistemas operam ao longo de caminhos pré-programados.
Como exemplo, Anderson aponta para a tecnologia por trás de estacionamento auto-carros. Para paralelo parque, um motorista engata a tecnologia por apertar um botão e tirar as mãos do volante. O carro então parques se, seguindo um caminho pré-planejado com base na distância entre os carros vizinhos.
Enquanto um caminho planejado pode funcionar bem em uma situação de estacionamento, Anderson diz que quando se trata de condução, um ou mesmo vários caminhos é muito limitante.
"O problema é que os seres humanos não pensam dessa maneira", diz Anderson. "Quando você e eu dirijo, [não] escolher apenas um caminho e segui-lo obsessivamente. Normalmente você e vejo uma faixa ou um estacionamento, e dizemos: 'Aqui é o campo de uma viagem segura, aqui está toda a região da estrada eu posso usar, e eu não vou me preocupar sobre o restante em uma linha específica, enquanto eu estou em segurança na estrada e eu evitar colisões ".
Anderson e Iagnemma integrou esta perspectiva humana em seu sistema robótico. A equipe veio com uma abordagem para identificar zonas seguras, ou "homotopias," ao invés de caminhos específicos de viagem. Em vez de traçar caminhos individuais ao longo de uma estrada, os pesquisadores dividiram ambiente de um veículo em triângulos, com as bordas do triângulo certos representando um obstáculo ou uma fronteira Lane.
Os pesquisadores desenvolveram um algoritmo que "restringe" obstáculo adjacentes, bordas, permitindo um driver para navegar em qualquer borda triângulo, exceto aqueles que são limitados. Se um motorista corre o risco de atravessar uma margem limitada - por exemplo, se ele está adormecido ao volante e está prestes a correr em uma barreira ou obstáculo - o sistema assume, dirigindo o carro de volta para a zona segura.
Construção de confiança
Até agora, a equipe foi executado mais de 1.200 testes do sistema, com poucas colisões, a maioria deles ocorreu quando falhas na câmera do veículo não conseguiu identificar um obstáculo. Para a maior parte, o sistema tem ajudado com sucesso condutores evitar colisões.
Benjamin Saltsman, gerente de tecnologia inteligente caminhão veículo e inovação a Eaton Corp, diz que o sistema tem várias vantagens sobre variantes totalmente autónomos, tais como os carros de auto-condução desenvolvidos pelo Google e Ford. Tais sistemas, diz ele, são carregados com sensores caros e exigem grandes quantidades de computação para planejar rotas seguras.
"As implicações do sistema [Anderson] é que o torna mais leve em termos de sensores e os requisitos computacionais do que o que é um veículo totalmente autônomo exigiria", diz Saltsman, que não estava envolvido na pesquisa. "Essa simplificação torna muito menos dispendioso, e mais perto em termos de aplicação potencial."
Em experimentos, Anderson também tem observado uma resposta interessante humana: Aqueles que confiam no sistema tendem a ter melhor desempenho do que aqueles que não o fazem. Por exemplo, quando pediu para segurar o volante em linha reta, mesmo em face de uma possível colisão, os motoristas que confiaram no sistema percorreram o curso mais rapidamente e com confiança do que aqueles que ficaram preocupados com o sistema.
E o que o sistema se sentir como alguém que não sabe que ele é ativado? "Você provavelmente só acho que você é um piloto talentoso", diz Anderson. "Você diria: 'Ei, eu puxei isso fora', e você não saberia que o carro está mudando as coisas nos bastidores para garantir que o veículo continua a ser seguro, mesmo se as suas entradas não são."
Ele reconhece que este não é necessariamente uma coisa boa, especialmente para as pessoas começando a aprender a conduzir; iniciantes pode acabar pensando que eles são melhores motoristas do que realmente são. Sem feedback negativo, esses drivers podem realmente tornar-se menos qualificados e mais dependente da ajuda ao longo do tempo.Por outro lado, diz Anderson condutores de peritos podem sentir cercado por o sistema de segurança. Ele e Iagnemma agora estão explorando maneiras de ajustar o sistema às vários níveis de experiência de condução.
A equipe também está esperando para aparar o sistema para identificar os obstáculos usando um celular único. "Você poderia manter seu telefone celular no painel, e ele iria usar a câmera, acelerômetros e giroscópios para fornecer o feedback necessário para o sistema", diz Anderson. "Eu acho que nós vamos encontrar melhores maneiras de fazê-lo de que será mais simples, mais barato e permitir que mais usuários o acesso à tecnologia."
Esta pesquisa foi apoiada pelo Gabinete de Investigação Exército dos Estados Unidos e da Defense Advanced Research Projects Agency. A plataforma experimental foi desenvolvido em colaboração com a Quantum sinal LLC com a ajuda de James Walker, Peters e Steven Karumanchi Sisir.
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