L’istituto di tecnologia della Georgia ha ideato un nuovo sistema di guida autonoma in situazioni stradali pericolose utilizzando tecniche di controllo matematiche e sistemi hardware GPU. La tecnica utilizza algoritmi di calcolo avanzati, con dispositivi di rilevamento a bordo per aumentare la stabilità veicolare e garantire ottime prestazioni. Il metodo della Georgia Tech - noto come modello di percorso predittivo a controllo integrale (MPPI) dall’inglese Model Predictive Path Integral control (MPPI) - è stato sviluppato specificamente per affrontare le dinamiche non lineari coinvolte nel controllo di un veicolo in prossimità dei suoi limiti di attrito.
Introduzione
Un veicolo a guida autonoma dovrebbe essere in grado di gestire qualsiasi condizione, non solo in autostrada e in condizioni normali, ma soprattutto in situazioni critiche derivanti da un manto stradale in non perfette condizioni o in altre circostanze che possano compromettere la stabilità. La guida aggressiva in un veicolo robot è un problema di controllo che coinvolge un sistema altamente complesso. Tuttavia, attraverso la fusione di fisica statistica con la teoria di controllo, e utilizzando il calcolo all'avanguardia, è stato possibile creare una nuova prospettiva, un nuovo quadro per il controllo di sistemi autonomi. I veicoli autonomi sondano vari sistemi quali GPS e radar con tecniche di feedback per individuare percorsi appropriati. Il controllo del sistema prevede un modello matematico che mette a punto i segnali di uscita in relazione ai sensori disposti nell'intorno della macchina. I ricercatori della Georgia Tech hanno utilizzato una capacità di ottimizzazione stocastica, basata su un approccio di percorso integrale, per creare il loro algoritmo di controllo MPPI. Utilizzando metodi statistici, il team ha utilizzato grandi quantità di informazioni insieme ai dati sulla dinamica del sistema veicolare, per calcolare le traiettorie più stabili da una miriade di possibilità. Attraverso un’unità di elaborazione grafica ad alta potenza (GPU), l'algoritmo di controllo MPPI campiona continuamente i dati provenienti dal sistema hardware di posizionamento globale (GPS), con sensori di movimento inerziale (al seguente link potete consultare tanti articoli riguardo la tecnologia GPS). I nuovi sensori che il mercato attuale mette a disposizione garantisce eccellenti rilevazioni con un basso grado di rumore, al fine di permettere lo sviluppo di applicazioni di controllo autonomo. Il sistema hardware-software di bordo esegue l'analisi in tempo reale di un vasto numero di possibili traiettorie e trasmette le decisioni ottimali al veicolo. In sostanza, l'approccio MPPI combina sia la pianificazione che le decisioni ottimizzate. I ricercatori utilizzano motori elettrici speciali per ottenere il giusto equilibrio tra peso e potenza. Le vetture sono dotate di una scheda madre con un processore quad-core, una GPU e una batteria. Ogni veicolo ha anche due telecamere per individuare il senso di marcia, un'unità di misurazione inerziale, e un ricevitore GPS, insieme a sofisticati sensori di velocità. Il sistema di navigazione e le apparecchiature di calcolo sono ospitate in un case di alluminio robusto in grado di resistere a scontri violenti. Ogni veicolo pesa circa 48 kg ed è lungo circa 90 cm con [...]
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Tipico progetto dove è essenziale avere una forte base di matematica per quanto riguarda la controllistica dei sistemi, e una conoscenza per l’elaborazione dati con le GPU. Potrebbe rappresentare una buona soluzione per tutte quelle situazioni non facilmente raggiungibili dall’essere umano.
Indubbiamente la matematica e lei a comandare, complesso algoritmi gestiti da GPU di ultima generazione, fanno sì che oggi si può raggiungere mete prima inimmaginabili soprattutto in questo settori, dove si richiede una velocità e capacità di calcolo unico nel suo genere.