Uma das tarefas mais desafiadoras para os motoristas é o estacionamento paralelo, é por isso que os sistemas de estacionamento automático estão se tornando um recurso popular em alguns veículos. Contudo, o custo de projetar e implementar tais sistemas de computação intensiva pode aumentar significativamente o preço de um veículo, criando uma barreira para adicionar o recurso em muitos modelos.

Agora, pesquisadores desenvolveram uma estratégia de controle de orientação de estacionamento automatizado mais eficiente que imita a abordagem de estacionamento paralelo comumente usada por motoristas humanos. Esta nova, o método de estacionamento automático mais simples tem o potencial de reduzir os recursos de computação e armazenamento necessários no veículo, o que pode levar a custos de sistema mais baixos e taxas de adoção mais altas por parte dos fabricantes de veículos.

Os resultados da pesquisa são publicados em IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica , uma publicação conjunta do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE) e da Associação Chinesa de Automação (CAA).

"Observamos a maneira como os alunos normalmente aprendem a estacionar em paralelo em autoescolas e determinamos que eles usam um processo de três etapas relativamente simples, "disse Li Li do Departamento de Automação da Universidade Tsinghua em Pequim, China. "Ao contrário das abordagens convencionais de estacionamento automático, nosso novo método se concentra em simplificar as regras e estratégias de controle, em vez de adicionar controladores de feedback complicados e sistemas de assistência técnica. "

A estratégia de controle de orientação em três etapas é baseada no método de estacionamento paralelo ensinado em muitas aulas de educação de motoristas. Primeiro, os motoristas alinham seu veículo próximo ao carro em frente à vaga de estacionamento aberta. Próximo, os motoristas dão ré com o veículo enquanto fazem uma curva fechada para a direita até atingir uma posição angular crítica. Finalmente, os motoristas viram o volante para a posição totalmente à esquerda e continuam recuando até chegar à posição de estacionamento.

"Ao reduzir o processo de estacionamento a três etapas simples, limitamos o número de variáveis ​​a cinco, dos quais o ângulo de direção e velocidade máximos permitidos podem ser determinados com antecedência, "disse o co-autor Lingxi Li, professor associado da Indiana University-Purdue University em Indianápolis. "Portanto, podemos nos concentrar no controle de apenas três variáveis ​​- o ponto de partida, o tamanho do espaço de estacionamento aberto e a posição crítica do ângulo. Isso simplifica muito o projeto e a implementação da programação e dos recursos computacionais para o sistema de estacionamento a bordo. "

Os pesquisadores planejam explorar outros métodos de integração de experiências de direção humana em sistemas híbridos de inteligência aumentada para futuras aplicações de veículos inteligentes.