CoCar NextGen: Avançando a Pesquisa em Direção Automatizada

Testes no mundo real são super importantes pro sucesso da direção automatizada. Muitas empresas criam veículos especiais pra testar, mas a gente construiu uma plataforma modular que pode se adaptar a vários cenários. Essa plataforma, chamada CoCar NextGen, tem hardware avançado que pode LiDAR com usos futuros. O número grande de Sensores permite desenvolver métodos que funcionam com diferentes tipos de sensores. A capacidade de usar isso em estradas públicas torna ela uma ferramenta de pesquisa única que ajuda a levar a direção automatizada pro nível mais alto de segurança (SAE Nível 5).

#Importância dos Veículos de Teste para Direção Autônoma

Os veículos de teste pra direção autônoma são chave pra inovação nessa área. Eles vêm com os sensores mais modernos que ajudam a ver e entender o entorno. Não são só montagens de hardware; funcionam como laboratórios do mundo real. Ajudam a conectar teorias com aplicações práticas, oferecendo um espaço controlado onde os sistemas de direção podem ser testados, refinados e validados. Pra avaliar esses sistemas, precisamos de uma plataforma que funcione em condições reais. Isso inclui vários componentes, de sensores a softwares complexos pra planejamento e percepção.

O CoCar NextGen foi apresentado pela primeira vez em uma conferência em Bilbao, mostrando suas capacidades avançadas. Enquanto grandes fabricantes podem usar vários veículos de teste especializados, uma instituição de pesquisa como a nossa geralmente opera com apenas um veículo pra lidar com diversos cenários de pesquisa. Isso nos levou a projetar um veículo com máxima flexibilidade, focando em interfaces padronizadas.

#Casos de Uso do CoCar NextGen

Nossa plataforma foi projetada pra várias tarefas, incluindo:

• Coletar dados do mundo real
• Testar software de direção automatizada em um loop controlado
• Comunicar com infraestrutura inteligente
• Estudar como os usuários aceitam e experienciam essas tecnologias

Pra suportar essas tarefas variadas, a configuração de hardware do nosso veículo é complexa. Não deve ser vista como uma configuração básica pra direção automatizada; na verdade, é uma plataforma pra pesquisa contínua. Essa capacidade extensa oferece oportunidades pra estudar diferentes tipos de sensores trabalhando juntos.

#Veículos de Teste Existentes na Indústria

O setor dos veículos automatizados mudou rapidamente. Várias organizações, como universidades e fabricantes tradicionais de carros, estão ativamente pesquisando novas tecnologias. Além disso, há um interesse crescente de startups, grandes empresas de tecnologia e outros players que buscam desenvolver carros autônomos.

Nesse campo, existem várias estratégias pra criar veículos e configurações de sensores. Muitos fabricantes estabelecidos e startups focam em designs de veículos mais simples. Seus protótipos geralmente são construídos pra parecer veículos de produção, já que têm interesses comerciais em mente. Um exemplo notável é a Tesla, que eliminou alguns sensores caros pra reduzir custos.

Até fabricantes bem conhecidos têm protótipos que exploram tecnologias menos convencionais. No entanto, muitos detalhes sobre esses veículos permanecem em sigilo. Em contraste, startups que se mostram ao público, como Waymo e Cruise, dão uma ideia dos seus designs de veículos, mostrando múltiplos sensores que cobrem seu entorno. Esses veículos servem tanto como protótipos quanto como ferramentas de coleta de dados.

Veículos de pesquisa de universidades e organizações sem fins lucrativos geralmente visam pesquisa básica em vez de uso prático imediato. Eles costumam ser construídos pra tarefas específicas. Por exemplo, o AnnieWAY, que coleta dados pra datasets bem conhecidos, tem uma configuração focada em percepção e localização. Outro exemplo é a Bertha, desenvolvida pelo Instituto de Tecnologia de Karlsruhe e pela Daimler, que buscava navegar por uma rota específica de forma autônoma.

Esses exemplos mostram que veículos especializados geralmente resolvem desafios singulares. Eles podem não apoiar pesquisas amplas em diferentes cenários. Por outro lado, o veículo EDGAR da Universidade Técnica de Munique foi criado como uma plataforma de pesquisa de propósito geral. Sua configuração robusta de sensores permite várias tarefas, embora tenha algumas limitações na capacidade computacional para aplicações complexas.

#Considerações de Design para o CoCar NextGen

O trabalho da nossa instituição abrange vários aspectos da direção autônoma, incluindo navegação, percepção e planejamento. Assim, precisávamos de um veículo que pudesse lidar com uma ampla gama de tarefas. Essas tarefas incluem:

• Coletar dados de sensores
• Testar componentes de software
• Direção cooperativa com outros veículos e infraestrutura

Nossos cenários de direção vão incluir tudo, desde áreas urbanas até rodovias. Isso requer uma configuração de sensor que funcione bem em várias condições e ambientes. O veículo também deve operar sem sinais de GPS, e queremos realizar testes em todas as condições climáticas, incluindo chuva e neblina. Além disso, o veículo precisa ser aprovado pra uso nas estradas.

O software que será implantado no veículo vai variar de aplicações de alto desempenho a algoritmos de aprendizado de máquina. Nosso software é modular, então é importante ter uma plataforma de computação flexível capaz de processar os dados recebidos. Essa plataforma precisa ser de uso geral, permitindo que vários softwares rodem de forma eficiente.

Estamos buscando um design que atenda às necessidades de pesquisa atuais e do futuro próximo. Isso significa que o veículo deve ser modular o suficiente pra acomodar futuras atualizações com facilidade. Escolher o veículo base certo é essencial pra atingir nossos objetivos.

Restrições de espaço foram uma consideração significativa, já que precisávamos de espaço pra vários componentes. A maior parte dos nossos testes acontece em áreas urbanas com alturas de garagem baixas que limitam o tamanho dos veículos. Portanto, SUVs costumam ser altas demais, levando-nos a escolher um veículo maior do tipo perua. Esse design permite melhor resfriamento dos componentes e mais espaço pras tarefas de desenvolvimento.

Escolher o trem de força também foi crítico. Nosso trabalho envolve muitos trajetos curtos e longos períodos onde o veículo fica parado enquanto o software é trabalhado. Isso tornava os motores a diesel inadequados, já que não têm bom desempenho em distâncias curtas. Embora tenhamos considerado veículos elétricos, nenhum estava disponível no tamanho desejado com potência suficiente. Um veículo híbrido plug-in foi escolhido, especificamente o Audi A6 Avant 50 TFSI e quattro.

#Configuração de Sensores do CoCar NextGen

Pro CoCar NextGen, nosso objetivo foi fornecer uma cobertura extensa do entorno com os sensores. Pra isso, usamos uma nova técnica pra avaliar pontos cegos e cobertura dos sensores, que utiliza dados de simulação.

Cada tipo de sensor no veículo oferece uma visão de 360 graus, e trabalhamos pra minimizar os pontos cegos durante o desenvolvimento. Muitos sensores são colocados no teto pra evitar interferências de outros usuários da estrada e pra simplificar tarefas que requerem integração de dados de diferentes sensores.

Nossa configuração de sensores inclui:

• 6 x scanners LiDAR 4D
• 4 x sensores LiDAR 360 de médio alcance
• 2 x sensores LiDAR 360 de longo alcance
• 9 x câmaras Full-HD
• 3 x sensores de radar 4D
• 1 x sistema GNSS de alta precisão com IMU
• 1 x unidade V2X embarcada com Comunicação 5G

A maioria desses sensores foi colocada no teto pra permitir flexibilidade na atualização ou adição de novos sensores facilmente. Essa disposição também simplifica a manutenção.

#Sensores LiDAR

Nossa pesquisa foca muito na percepção baseada em LiDAR. Diferente de organizações que precisam de montagens econômicas, nosso objetivo é flexibilidade. Assim, nossa configuração de LiDAR inclui uma variedade de sensores, posicionados cuidadosamente pra garantir pontos cegos mínimos.

O primeiro grupo consiste em sensores instalados no chassi do veículo pra detecção eficaz de objetos. Eles permitem detecção na altura ideal, equilibrando visibilidade de curto alcance com distância. Temos seis sensores LiDAR 4D que oferecem um campo de visão de 360 graus, com a capacidade de medir velocidade, aumentando a quantidade de informações úteis.

O segundo grupo inclui quatro sensores LiDAR Ouster OS1 360 posicionados nos cantos do teto. Essa configuração redundante permite diversas oportunidades de pesquisa enquanto preserva alta precisão e baixo ruído.

O terceiro grupo de sensores foca na localização usando LiDAR. Dois sensores Ouster OS2 de longo alcance localizados no bagageiro são usados pra detectar objetos estáticos, como prédios.

#Configuração de Câmaras

Pra conseguir uma visão completa do ambiente, incluímos várias câmaras com diferentes ângulos e distâncias focais. Existem três câmaras voltadas pra frente pra uma vista ampla e bom detalhamento em distâncias maiores. Além disso, temos câmaras posicionadas em cada lado do veículo pra reduzir pontos cegos, assim como uma na parte de trás.

A configuração da câmara trabalha em conjunto com os sensores LiDAR, reduzindo erros ao integrar dados de ambos os sistemas. Essa configuração ajuda a agilizar o processo de rotulagem de dados.

#Sensores de Radar

Pra aprimorar ainda mais as medições dos sensores, integramos sensores de radar. Esses sensores avançados têm capacidades que se destacam em condições climáticas ruins, tornando-os valiosos pra vários cenários de direção. Dois sensores estão colocados na frente e um na parte de trás.

#Comunicação e Interface do Usuário

O CoCar NextGen não só serve como uma plataforma de sensores, mas também como um veículo de demonstração. Ele é equipado pra se comunicar com outros veículos inteligentes e infraestrutura conectada. Isso inclui sistemas de comunicação avançados como LTE e 5G.

A Interface Homem-Máquina (HMI) foi projetada pra fornecer várias telas pros passageiros e integração com fontes externas. Isso permite que os usuários acessem facilmente informações e controlem diferentes funções do veículo.

#Plataforma de Computação de Alto Desempenho

O coração do nosso veículo de pesquisa é uma plataforma de computação poderosa que processa dados dos sensores e executa softwares complexos. Escolhemos um servidor padrão rodando um sistema operacional Linux pela sua flexibilidade.

Usar um servidor de computação centralizada simplifica o processamento de dados e reduz atrasos. Essa abordagem permite uma comunicação mais eficaz entre os vários componentes de software, que é essencial pra tarefas de direção automatizada em tempo real.

O servidor é equipado com processadores e placas gráficas de alto desempenho pra lidar com cálculos exigentes. Além disso, usamos vários drives de estado sólido pra gravação de dados pra garantir amplo armazenamento e acesso rápido aos dados.

#Configuração de Rede

Nosso veículo inclui um design de rede abrangente pra lidar com a grande quantidade de dados gerados pelos sensores. O servidor principal se conecta a um switch central, permitindo transmissão de dados eficiente.

Pra sincronizar dados com precisão entre todos os sensores, usamos um sistema de cronometragem preciso baseado em sinais de GPS. Isso garante que os dados coletados sejam consistentes e possam ser analisados de forma eficaz.

#Sistema Drive-by-Wire

Pra facilitar a direção automatizada, temos um sistema drive-by-wire instalado. Esse sistema controla a direção e outras funções do veículo. Ele foi projetado com segurança em mente, permitindo a sobreposição manual a qualquer momento, se necessário.

#Sistema de Gestão de Energia

O CoCar NextGen tem um sistema de energia sofisticado. Ele retira principalmente de uma bateria localizada no porta-malas, fornecendo energia pra vários componentes. O sistema é projetado pra suportar tanto operações móveis quanto estacionárias, garantindo que o veículo possa operar por períodos prolongados sem interrupções.

#Gêmeo Digital e Dados de Exemplo

Pra mostrar as capacidades da nossa plataforma, criamos um gêmeo digital do CoCar NextGen. Esse modelo virtual ajuda a validar a colocação dos sensores e o desempenho do veículo. Além disso, fornecemos dados de exemplo de vários sensores pra permitir que outros avaliem a eficácia do sistema.

#Conclusão

Apresentamos nosso veículo de pesquisa modular pra direção automatizada, projetado pra suportar uma ampla gama de cenários e tarefas de pesquisa. Com um conjunto abrangente de sensores e uma plataforma de computação avançada, o CoCar NextGen contribuirá significativamente pra avaliação de software de direção altamente automatizada em situações do mundo real. À medida que avançamos, pretendemos fornecer um conjunto de dados rotulados que aprimorará ainda mais as capacidades de pesquisa nessa área.