VIDEO Maşină autonomă produsă de Volkswagen, în colaborare cu IBM şi Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca

0
Publicat:
Ultima actualizare:
Cercetătorii din Cluj s-au ocupat de percepţia senzorială pentru crearea unei reprezentări 3D a mediului. FOTO: Captură video
Cercetătorii din Cluj s-au ocupat de percepţia senzorială pentru crearea unei reprezentări 3D a mediului. FOTO: Captură video

Volkswagen a prezentat, la finalul anului trecut, la Wolfsburg, Germania, vehiculul care permite conducerea autonomă în zone urbane, unde provocările sunt mai numeroase comparativ cu circulaţia pe autostrăzi sau străzi principale. Proiectul, finanţat de UE, a presupus o colaborare cu mai multe companii şi instituţii printre care şi Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca (UTCN).

„În tehnologia prezentului, funcţiile de asistare a conducerii precum “Lane Assist” şi “Adaptive Cruise Control (ACC)” garantează o siguranţă mai mare atunci când se circulă pe autostrăzi sau străzi principale. Conducerea autonomă, în special în zone urbane, reprezintă o provocare complet diferită. Provocările sunt mult mai numeroase şi dificil de soluţionat. În cadrul proiectului „Automated Urban Parking and Driving - UP-Drive”, de tip Orizont 2020, finanţat de Comisia Europeană, membrii consorţiului format din Volkswagen AG, Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca (UTCN) Universitatea Tehnică din Praga, ETH Zurich şi IBM Research Zurich, au colaborat  pentru a oferi o soluţie conducerii autonome în mediul urban”, se arată într-un comunicat al UTCN.

În 27 noiembrie 2019 la Wolfsburg, Germania a avut loc prezentarea publica a vehiculului. O sinteză a evenimentului este disponibilă pe youtube . Grupul Volkswagen în articolul publicat pe site-ul propriu cataloghează realizarea ca intrarea consorţiului în „The Champions League of Autonomous Driving”.

Proiectul 

Acest consorţiu format din companii şi universităţi şi-a propus să accelereze dezvoltarea conducerii autonome – investigând, propunând şi utilizând soluţii bazate pe noile evoluţii din domeniul inteligenţei artificiale (AI).

Arhitectura soluţiei propuse include: un vehicul electric dotat cu senzorii şi actuatorii necesari pentru controlul digital dezvoltat de Volkswagen; infrastructura de comunicaţie necesară includerii vehiculului într-un sistem de tip „cloud” pentru întreţinerea şi utilizarea continuă a hărţii detaliate a mediului dezvoltat de IBM Zurich; modulul de percepţie senzorială având rolul furnizării unei descrieri 3D a mediului dezvoltat de UTCN; modulul de localizare şi mapare continuă dezvoltat de ETH Zurich; modulul de înţelegere a scenei dezvoltat de UT Praga şi modulul de planificare şi navigare dezvoltat de Volkswagen.

Cercetarea UTCN

Responsabilitatea specifică a UTCN în cadrul proiectului a fost percepţia senzorială pentru crearea unei reprezentări 3D a mediului. Această reprezentare este folosită atât de modulele de localizare şi înţelegere a scenei cât şi direct de modulul de planificare şi navigare.

Echipa de cercetare din cadrul UTCN a dezvoltat o soluţie originală de percepţie cu următoarele caracteristici importante: calibrare de mare acurateţe, acoperire senzorială de 360 grade, acoperire senzorială redundantă cu senzori de tip camere color, RADAR-e şi LiDAR-e,

redundanţă algoritmică, utilizarea metodelor de învăţare profundă pentru obţinerea unor algoritmi mai robuşti.

O contribuţie importantă adusă de UTCN a fost definirea şi implementarea unei reprezentări intermediare a mediului prin fuziunea datelor geometrice furnizate de senzorii 3D cu informaţia semantică extrasă din imagini obţinându-se astfel un nor de puncte 3D semantic. Această reprezentare permite implementarea unor soluţii de detecţie, clasificare şi urmărire a obiectelor în spaţiul 3D superioare calitativ soluţiilor bazate pe senzorii individuali sau soluţiilor bazate pe fuziunea detecţiilor senzorilor individuali.

Studiul, dezvoltarea şi utilizarea metodelor de învăţare profundă

O altă contribuţie importantă se referă la studiul, dezvoltarea şi utilizarea metodelor de învăţare profundă, cunoscute si sub numele de „Deep Learning”, pentru implementarea algoritmilor de segmentare semantică, detecţie şi clasificare a obiectelor în spaţiul 2D furnizând astfel informaţie semantică de calitate pentru asocierea cu informaţia geometrică furnizată de senzorii 3D.

Proiectarea, implementarea, testarea, validarea şi integrarea sistemului de percepţie pe vehicul cu satisfacerea cerinţelor de acurateţe şi timp real a permis atingerea obiectivelor proiectului prin materializarea şi experimentarea vehiculului autonom.

Cercetători care au participat la proiect

Activitatea de cercetare a UTCN a fost desfăşurată în cadrul Centrului de Cercetare pentru Procesare de Imagine si Recunoaşterea Formelor, din cadrul Departamentului de Calculatoare al Facultăţii de Automatică şi Calculatoare, sub îndrumarea Prof. Dr. Ing. Sergiu Nedevschi.

Echipa de cercetători a fost formată din: Conf. Dr. Ing. Florin Oniga, Conf. Dr. Ing. Tiberiu Mariţa, Conf. Dr. Mat. Ioan Radu Peter, S.L. Dr. Ing. Ion Giosan, S.L. Dr. Ing. Robert Varga, Dr. Ing. Arthur Costea, Drd ing. Andra Petrovai, Drd ing. Horaţiu Florea, Drd. Ing. Vlad Miclea, Drd. Ing. Mircea Mureşan, masterand ing. Zelia Blaga si masterand ing. Selma Goga.

Cluj-Napoca



Partenerii noștri

Ultimele știri
Cele mai citite