No projeto Providentia++, pesquisadores da Universidade Técnica de Munique (TUM) trabalharam com parceiros da indústria para desenvolver uma tecnologia para complementar a perspectiva do veículo com base na entrada do sensor a bordo com uma visão panorâmica das condições do tráfego. Isso melhora a segurança rodoviária, inclusive para a condução autônoma.
As expectativas para a condução autônoma são claras:"Os carros precisam viajar com segurança não apenas em baixas velocidades, mas também em trânsito rápido", diz Jörg Schrepfer, chefe da Driving Advanced Research Germany da Valeo. Por exemplo, quando objetos caem de um caminhão, a perspectiva "egocêntrica" ​​de um carro geralmente não consegue detectar os detritos perigosos a tempo. "Nesses casos, será difícil executar uma ação evasiva suave", diz Schrepfer.

Pesquisadores do projeto Providentia++ desenvolveram um sistema para transmitir uma visão adicional da situação do trânsito para os veículos. "Usando sensores em pontes de sinalização suspensas e mastros, criamos um gêmeo digital confiável e em tempo real da situação do tráfego em nossa rota de teste que funciona 24 horas por dia", diz o Prof. Alois Knoll, gerente de projeto TUM. "Com este sistema, agora podemos complementar a visão do veículo com uma perspectiva externa - uma visão panorâmica - e incorporar o comportamento de outros usuários da estrada nas decisões."

Transmitindo o gêmeo digital para o carro:minimizando os atrasos

Transmitir o gêmeo digital para o carro está longe de ser trivial:o gêmeo digital precisa saber a localização exata do veículo para o qual as informações da estação do sensor são transmitidas. Para tornar isso possível, o parceiro do projeto Valeo usou um sistema IMU-GNSS (unidade de medição inercial – sistema global de navegação por satélite) composto por uma unidade de medição, um sistema de navegação por satélite e um kit cinemático em tempo real.

"Desta forma, criamos um sistema de coordenadas em tempo real com precisão de centímetro", explica Jörg Schrepfer, especialista da Valeo. Para sincronizar as informações dos veículos e das estações de medição para o gêmeo digital, os pesquisadores usam o padrão UTC, que fornece uma base uniforme para coordenar o tempo. Idealmente, o mapeamento digital seria sobreposto como uma segunda camada sobre a perspectiva do carro.

No entanto, os atrasos de tempo (latências) no sistema geral não podem ser totalmente evitados. Desde a detecção física pelos sensores e o processamento dos dados até a transmissão de rádio para o veículo, o tempo passa. Os dados são empacotados, codificados e transmitidos e depois decodificados no carro. Outras condições também desempenham um papel, como a distância do veículo da torre transmissora na rota de teste e o volume de tráfego na rede de transmissão de dados. Em uma demonstração recente, a Valeo trabalhou com o padrão sem fio LTE (4G), que causava latência de 100 a 400 milissegundos. "Essas latências nunca podem ser completamente eliminadas. No entanto, algoritmos inteligentes ajudarão", explica Schrepfer. "Os resultados serão ainda melhores no futuro quando tivermos cobertura total com os padrões de telecomunicações 5G ou 6G."

Protótipo disponível para gêmeos digitais em tempo real

O projeto de pesquisa Providentia++ criou as condições para usar esses dados no veículo. O objetivo era criar um gêmeo digital escalável e altamente disponível da situação do tráfego com capacidade em tempo real. Para isso, a equipe construiu uma rota de teste de 3,5 quilômetros em Garching, nos arredores de Munique, composta por sete estações de sensores. O protótipo foi desenvolvido para permitir a implementação em série se necessário:

• Os pesquisadores estão trabalhando com gêmeos digitais descentralizados. Isso permite que a rota de teste seja ampliada ou estendida para qualquer comprimento desejado.
• Para lidar com volumes de dados de vários gigabytes por segundo, eles criaram um conceito de processamento de dados que otimiza a distribuição de carga entre várias CPUs e placas gráficas (GPUs).
• Desafios especiais de programação foram colocados pela calibração de sensores e o desenvolvimento dos algoritmos de rastreamento – tarefas para as quais não existia software. "Agora estamos usando um processo de calibração automática baseado em um roteiro de alta resolução (mapa HD). Ele não existia anteriormente, então tivemos que desenvolvê-lo", explica o líder técnico do projeto Venkatnarayanan Lakshminarashiman da TUM Chair of Robotics, Artificial Intelligence e Sistemas em tempo real.

O líder do consórcio Prof. Alois Knoll da TUM diz:"O gêmeo digital está pronto para o estágio de desenvolvimento do projeto. O conceito está funcionando de forma confiável em operações 24 horas por dia, 7 dias por semana e é adequado não apenas para rodovias, mas também para estradas secundárias e em torno de interseções".

A pesquisa relacionada foi publicada na 2022 25th International Conference on Information Fusion (FUSION) e o Simpósio de Veículos Inteligentes IEEE 2022 (IV) . + Explorar mais

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