（原题目：Virtual Point：以OptiTrack静止捕获体系为基石，打造史无前例）
为了使主动驾驶汽车在现实路途上平安使用,咱们必要领会它们之间的互相作用。”
— 阿曼达·普罗克(Amanda Prorok)
“堵车”始终是人类交通汗青上难解的标题,当“谦逊”由于“赶时间”而被人们抛诸脑后,那末期待在火线的可能将会是更紧张的拥挤。人们在驾驶进程中,都仅是偌年夜交通中小小的一员,司机之间并没有沟通,若是仅靠默契,很难到达年夜范畴内顺畅的交通流动。
针对雷同问题,来自唐宁学院以及圣约翰学院的Nicholas Hyldmar、Michael He于2018年夏日在剑桥年夜学计较机迷信与技能系Amanda Prorok的博士试验室实现了一项本科研究名目。他们对微型机械人车队入行了编程,使它们在多车道轨道下行驶,而且在分歧环境下,察看了此中一辆车停上去后交通有哪些变革。
设计了此试验算法的Michael He说道:“主动驾驶汽车可以解决不少分歧都会驾驶相干问题,但必要有一种方法让他们互相互助起来。”而设计了硬件部门的Nicholas Hyldmar说:“若是分歧的汽车制造商都在使用本身的软件开发本身的主动驾驶汽车,那末这些汽车都必要彼此入行有用地通讯。”
现有主动无人驾驶汽车测试都是经由过程电脑摹拟入行的,通例比例模子又因太年夜或者太低廉而没法真正在室内试验中使用。在这项试验中,研究职员为学术研究、教诲及主动驾驶多车体系的延铺畛域提供了一个阿克曼操作平台(Ackermann-steering platform),这是世界上少有的面向年夜众的设计,出格是对付具有远测装备(如静止捕获)的机械人试验室具备很年夜吸引力。
剑桥研究职员使用的是具备传神转向体系的市售便宜比例汽车模子,这类模子可装进75 x 81 x 197毫米的盒子中,重450克(包含电池),售价76.5美元,可在3个小时内组装实现。每一个汽车都是基于一个1:5的汽车底盘,而且搭载了一个含GPU的ASUS Mini-ITX主板,该主板使小汽车使用车载传感器便可完成疾速的主动无人驾驶,并使汽车之间可以经由过程wifi相互通讯,知道彼此的位置。这类比例模子车尺寸年夜约为20cm×8cm,不仅模子本钱低,并且防止了年夜园地试验,简化了后续静止捕获技能的完成进程。
试验室使用的是OptiTrack体系,该体系基于被动式标识表记标帜点(Markers),可及时提供车辆位置反馈。每一一辆微型小车上都装置了五个标识表记标帜点,OptiTrack体系可以及时追踪小车而且以100Hz为频率提供位姿丈量。经由过程一连的静止信息,扩大型卡尔曼滤波器可获得每一个汽车的位姿(pose)、速率和转向角的预估值。研究职员完成了一种用于轨迹跟踪的内环以及外环节制法。外环(如:轨迹计划器)天生轨迹,或者使用预先计较好的轨迹(如高速公路车道)来计较速率以及转向角定位点,而这定位点用于供应内环,使汽车间的位置信息互通有没有。
试验进程中,咱们可以望到,当汽车在彼其间信息欠亨的环境下驾驶,一辆汽车在一侧路途停下,此时前面的任何汽车都必需泊车或者减速,并期待交通间隙。这类环境实在在真实糊口中反复上演,停下的汽车前面迅速造成了一个行列步队,终极致使整体交通流量削减,更容易形成交通拥挤。
可是,当小汽车互相通讯并配合驾驶时,停在内道上的车会向一切其余汽车收回旌旗灯号,这时候外车道的车箱收到旌旗灯号就会稍微减慢速率,是以内车道的车箱可以或许迅速绕过停泊的车而没必要较着减速乃至彻底停劣等待。
在正常模式下,协同驾驶比不协作驾驶改善了35%的交通流量,而对付自动驾驶而言,改善了45%。
研究职员还测试了车队若何经由过程利用杆对人类节制的一辆汽车做出反响——当试验者手动将汽车驶进路途、并以激入的方法行驶时,其余汽车也收到响应旌旗灯号,经由过程减速或者绕开的方法让路,避开激入的驾驶员,从而提高了平安性。
Amanda Prorok说:“咱们的设计容许对主动驾驶汽车入行各类实用且低本钱的试验……要使主动驾驶汽车平安地在现实路途上使用,咱们必要知道它们将若何互相作用以改善平安性以及交通流量。”
日后,研究职员规划在更繁杂的场景中使用雷同车队,入行多车体系测试,包含具备更多车道与穿插路口的路途、有更繁杂驾驶体现的路途,和显现更多噪点感知以及通信延迟的路途。这类多方针优化问题在将来的研究试验中将逐一获得设计以及验证,而基于光学原理的OptiTrack静止捕获技能也将延续为雷同学术研究提供不乱的功用性支撑。