A UPC ecoRacing é uma associação tecnológica formada por estudantes da Universidade Politécnica da Catalunha: de engenheiros a estudantes de desenho ou matemáticas. O objetivo desta equipa é desenhar e fabricar monolugares de competição para participar na Formula Student.

O êxito do projeto, iniciado em 2008, não tardou a chegar: com o seu primeiro automóvel híbrido, triunfaram nos Estados Unidos, em Espanha e em Itália, conquistando um entre os três primeiros lugares em todas estas ocasiões. Após anos de trabalho, deram um enorme salto tecnológico com a incorporação do ecoRD, um veículo totalmente autónomo, isto é, que funciona sem piloto. 

A inovação tecnológica e o contributo da visão artificial foram fatores essenciais que permitiram alcançar os objetivos, tal como explicamos a seguir.

O desafio

A melhoria contínua no fabrico e no funcionamento dos automóveis híbridos e autónomos implica desafios constantes, em particular no que se refere à visão artificial uma vez que é com o recurso a câmaras, óticas e um software de visão que é feita a recolha dos dados que permitem que o veículo funcione sem quaisquer riscos. As câmaras de visão artificial recolhem informação do ambiente à sua volta para alimentar as redes neurais que aprendem a detetar obstáculos e, desta forma, guiar o veículo automaticamente.

Através do Deep Learning (ou aprendizagem automática), os algoritmos conseguem detetar a posição do carro, apesar de, muitas vezes, a falha na deteção real da distância e da profundidade ser um autêntico desafio. A calibração, configuração e sincronização das câmaras devem ter a maior precisão possível para evitar colisões.

Não nos podemos esquecer de que o veículo deverá funcionar com a mesma eficiência em todos os ambientes: dias de sol, dias nublados ou à noite. Isto apresenta-se como um desafio para a equipa da EcoRacing, uma vez que deverá ter sob controlo fatores como, por exemplo, a filtragem de brilhos ou a exposição para que, recorrendo aos sistemas de visão, seja possível obter as imagens, sobretudo a alta velocidade

vehículos autónomos

Além disso, são utilizados sistemas multicâmara, ou seja, um conjunto de dispositivos que captam imagens da forma mais sincronizada possível considerando aspetos como as características próprias de cada câmara, a posição, a rotação ou a ligação. A sincronização destas câmaras com vista ao correto funcionamento do veículo foi um desafio que os técnicos especializados da STEMMER IMAGING e a equipa da EcoRacing tiveram de superar.

Por outro lado, o treino das redes neurais em múltiplos contextos faz com que seja necessária uma base de dados muito vasta para ser possível obter resultados fiáveis e reproduzíveis. A fiabilidade destes dades é fundamental uma vez que o automóvel deve cumprir os exigentes requisitos da Fórmula Student para garantir a sua segurança.

A solução

Hardware


O veículo de competição desenhado pela equipa da EcoRacing, incorpora uma caixa compacta com três câmaras de visão artificial por cima do piloto: uma orientada para o centro e as outras duas para as laterais.

As câmaras orientadas para as laterais estão equipadas com uma objetiva grande angular que deteta os cones mais próximos do veículo, ao passo que a câmara central está equipada com uma objetiva mais fechada que visa conseguir a melhor e mais completa visão dos circuitos, em particular nas retas mais longas. A incorporação das três câmaras permite ter uma alta precisão e fiabilidade no que se refere à análise do ambiente durante condução autónoma.

cámaras de visión artificial

O produto selecionado para satisfazer as necessidades técnicas do veículo foi a câmara IDS uEye CP. Incrivelmente rápida e fiável, é caracterizada pela eficácia dos seus sensores e pela sua potência.

As câmaras da série uEye CP oferecem a máxima funcionalidade com um extenso pré-processamento de pixéis e, graças aos 120 MB de memória gráfica interna para guardar temporariamente sequências de imagem, são também perfeitas para sistemas com várias câmaras. As câmaras fornecem dados à velocidade GigE completa e a função PoE (“Power-over-Ethernet”) torna possível o funcionamento com um único cabo de até 100 metros.

Software

O software de visão utilizado é o Halcon, ideal para uso em sistemas integrados e personalizados. O software Halcon conta com um ambiente de desenvolvimento integrado (HDevelop) e oferece um rendimento excecional e um suporte integral de plataformas multinúcleo, conjuntos de instruções especiais como, por exemplo, AVX2 e NEON, bem como aceleração da GPU. O software oferece as tecnologias de visão artificial de última geração, como a visão 3D integral e os algoritmos de “Deep Learning”.

O sistema permite otimizar as redes neurais para criar sistemas muito mais leves aplicados ao automóvel. O software HALCON é utilizado sobretudo para realizar a calibração dos aspetos inerentes ao sistema de perceção. Atualmente a equipa está a investigar outras das várias e poderosas ferramentas proporcionadas por este programa, em particular, o potencial que oferece para a otimização de códigos.

Deep Learning

 
Uma escolha correta do hardware e do software é fundamental não só para o funcionamento do veículo, como também para garantir o cumprimento dos requisitos da Fórmula Student. Os circuitos da competição utilizam um formato específico (uma vez que são delimitados por cones com medidas conhecidas). Isto faz com que a utilização das câmaras em conjunto com os algoritmos de Deep Learning seja uma combinação ideal, uma vez que estes algoritmos permitem fazer a classificação dos cones detetados nas imagens para depois fazer a sua projeção com a sua dimensão correta para ser possível gerar a rota mais adequada.

Os algoritmos de Deep Learning utilizados são muito úteis para a equipa de trabalho uma vez que são extremamente rápidos e precisos, mas também acessíveis para a capacidade da equipa perante a necessidade de gerar bases de dados suficientemente amplas para a deteção de objetos e para a segmentação de imagens.

Finalmente, para garantir a precisão e certeza dos dados, a equipa produz uma visualização 3D para verificar o desempenho do veículo e detetar possíveis erros. Além disso, os cálculos realizados pelo algoritmo também são monitorizados.

O resultado

 
A equipa da EcoRacing obteve várias conquistas tanto em Espanha como internacionalmente, como é possível ver aqui

vehículos autónomos

Para continuar a somar conquistas, a equipa prevê implementar melhorias ao nível técnico e ao nível interno. O próximo objetivo é voltar à competição e poder completar os eventos dinâmicos, que consistem numa demostração do veículo em funcionamento. Além disso, pretende-se aumentar a fiabilidade dos sistemas para que estes possam ser cada vez mais independentes relativamente ao utilizador, mais precisos e mais seguros.

Os principais desafios para este ano são as provas da Formula Student 2023 (Países Baixos, Alemanha e Espanha) e a melhoria constante dos veículos autónomos.

No entanto, o êxito deste projeto não termina nos prémios e no reconhecimento na comunicação social: um dos objetivos e fator diferenciador é a sustentabilidade. Além disso, o desafio dos projetistas e engenheiros é criar um veículo eficiente e fazer avançar o projeto através da implementação de práticas sustentáveis. Os automóveis são totalmente elétricos e o processo de fabrico também responde a este objetivo. Por exemplo, os “inserts” (peças do chassis nas quais são fixados todos os componentes externos ao chassis) que, de acordo com o padrão da indústria, são fabricados em alumínio mecanizado, são fabricados em madeira (mais de 82 peças no total). Outro aspeto no qual é possível ver a redução da pegada de carbono é o banco do piloto, uma peça com uma grande superfície que é fabricada com fibras naturais de linho.

 No que se refere à visão, procuramos validar todos os sistemas sem ter de realizar testes físicos, isto é, em ambientes virtuais. Validar os algoritmos no mundo virtual permitiria automatizar os treinos da rede neural.

     

     

     

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