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Autonome Roboter-Rennen in den MIT-Tunnels

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Eine neue Tätigkeit angeboten worden während Januars? s-stellte unabhängiger Tätigkeits-Zeitraum (IAP) völlig autonomes 1:10 - die vorbildlichen Autos der Skala zur Schau, die durch Untertagetunnels MITs in einem Roboterrennen steuern

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Träger des schnelle autonome Kompliziert-Umwelt kennzeichneten konkurrierende Ackermann-Steuerungsroboters (RACECAR) einen leistungsstarken eingebetteten Computer, eine reiche Sensor-Suite, ein Öffnenquellenautomatismus-Software-Rahmen und Kursteilnehmer-entwickelten Autonomiealgorithmen, die die Autos MIT steuern ließen? s-Tunnels so schnell, wie möglich. Die gewinnende Mannschaft? s-Träger führte einen fast fehlerlosen Durchlauf mit einer durchschnittlichen Geschwindigkeit von 7.1 Mph. durch.

Die Kategorie wurde in vier Kursteilnehmermannschaften unterteilt. Versehen mit einem zusammengebauten Roboter und grundlegenden einer Software-Infrastruktur, wurde jede Mannschaft mit dem Entwerfen, der Implementierung und den prüfenautonomiealgorithmen, den Träger durch MIT zu führen eine Arbeit zugewiesen? s legt an den großen Geschwindigkeiten bei der Vermeidung des Kontaktes mit Wänden, Eingängen und anderen Hindernissen einen Tunnel an. Mit MIT-Abteilung der Anlagenunterstützung, die Umwelt zu löschen, demonstrierte jede Mannschaft seine Algorithmen über ein Roboterrennen im Tunnelnetz unterhalb der Stata Mitte.

Das Roboterchassis basierte auf einem 1:10 - stufen Sie radio-controlled racecar geändert, um Bordsteuerung seiner Lenk- und Drosselauslöser anzunehmen ein. Um seine Bewegung und die lokale Umgebung zu empfinden, wurde der Roboter mit einem heterogenen Satz Sensoren, einschließlich einen Scannenlaser-Entfernungsmesser, eine Kamera, Trägheitseine maßmaßeinheit und einen Sichtentfernungsmesser ausgestattet. Sensor-Daten und Autonomiealgorithmen wurden an Bord mit einem NVIDIA Jetson Tegra K1 eingebetteten Computer verarbeitet. Der Tegra K1 Prozessor kennzeichnet eine Verarbeitungsmaßeinheit mit 192 Grafiken des Kernes universelle. Die Tätigkeit MIT-IAP war eine von der ersten, zum der auftauchenden eingebetteten Supercomputer in ein pädagogisches Ereignis zu integrieren.

Der Roboter? s-Software setzt den Roboterbetriebssystem (ROS) Rahmen wirksam ein, um schnelle Entwicklung zu erleichtern. ROS ist eine Ansammlung Öffnenquellenfahrer, Algorithmen, Werkzeuge und Bibliotheken, die durch Automatismusforscher und -industrie am meisten benutzt sind. Kursteilnehmer integrierten vorhandene Software-Module, wie Fahrer für Lese-Sensor-Daten, neben ihren kundenspezifischen Algorithmen, um ein komplettes Autonomous System schnell zu bestehen.

Eine Schlüsselherausforderung für die Kursteilnehmer entwickelte die Algorithmen, die zum Knirschen der Daten von allen Sensoren in der Realzeit und zum Treffen der schnellen Entscheidungen, um das Auto ohne Schlusse Steuerung zu beschleunigen, zu bremsen oder zu drehen fähig sind. Jede Mannschaft übte seine eigene Lösung aus, obgleich die meisten auf reagierenden Planungsansätzen unter Verwendung des Laser-Försters zusammenliefen, um seine Position im Verhältnis zu Flurwänden aufzuspüren.

Anders als traditionelleres Labor trainiert in, welchen Kursteilnehmer an Ausrüstung im Labor während der Laborstunden arbeiten, die Kategorie kennzeichnete? umgekehrtes Labor? Erfahrung, in der Kursteilnehmern die Autos gegeben wurden, damit sie Zugang zu ihnen ständig hatten; folglich konnten sie ihre Fähigkeiten Hackathonart in den kleinen Herausforderungen gegen ein anderes üben.

Die Kategorie kennzeichnete sieben Vorträge auf algorithmischem Automatismus. Themen umfaßten den Betriebssystem Roboter; vorgewählte Themen im algorithmischen Automatismus, wie Abfragungs-, Vorstellungs-, Steuer- und Planungsalgorithmen; und einige Fallstudien. Die Vorträge wurden von einem zweitägigen hackathon gefolgt, in dem die meisten der Softwareentwicklung stattfanden.

Drei aus vier Mannschaften heraus schlossen erfolgreich den Rennenkurs des Fusses 515 ab. Das gut-durchführenauto schloß die Schiene in weniger als 50 Sekunden mit einer durchschnittlichen Geschwindigkeit von mehr als 7 MPH, ungefähr Äquivalent zu einem Menschen ab? s-laufende Geschwindigkeit.

Die Kategorie wurde gemeinsam durch die Abteilung von Aeronautik und von Astronautik (AeroAstro) und Labor VON MIT-Lincoln entwickelt. Die Ausbilder waren AeroAstro und Labor zu Information und Entscheidungs-Systems-Professor Sertac Karaman und Michael Boulet, Owen Guldner und Michael-Park des Lincoln-Labors.

Die Ausbilder sagen, dass ein wichtiger Aspekt der Kategorie eingebettete Systeme und Automatismusausbildung an MIT erhöhte. Sie erwägen, die Kategorie 2016 wieder zu halten und vielleicht erweitern die Konkurrenz zu einem autonomen Träger? s-Erforschung eines größeren Abschnitts MITs? s 1.5 Kilometer-Tunnelnetz.