{"id":1681,"date":"2021-08-17T07:19:30","date_gmt":"2021-08-16T23:19:30","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/?p=1681"},"modified":"2021-10-04T10:35:48","modified_gmt":"2021-10-04T02:35:48","slug":"edge-computing-indy-autonomous-challenge-uhart","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/2021\/08\/17\/edge-computing-indy-autonomous-challenge-uhart\/","title":{"rendered":"Edge Computing in der Indy Autonomous Challenge: Treffen Sie das UH AI Racing Tech Team"},"content":{"rendered":"

Modernste Fahrzeuge, Geschwindigkeit und Wettbewerb sind auf dem Indianapolis Motor Speedway nichts Neues. Doch am 23. Oktober 2021 erlebt die Heimat der Indy 500 eine Premiere: Schnelle Autos ohne Fahrer<\/em>. Mit Hilfe des offiziellen Edge-Computing-Sponsors ADLINK entwickeln Universit\u00e4ten auf der ganzen Welt Rennwagen f\u00fcr die Indy Autonome Herausforderung<\/a> (IAC) in der Lage, auf der Strecke anzutreten \u2013 und zu gewinnen \u2013 beim ersten autonomen Hochgeschwindigkeits-Landrennen mit Full-Size-Fahrzeugen.<\/p>\n\n\n\n

Die Teilnehmer arbeiten daran, das Ziel zu erreichen, die Ziellinie im 20-Runden-Rennen in 25 Minuten oder weniger zu \u00fcberqueren, was eine Durchschnittsgeschwindigkeit von 120 Meilen pro Stunde erfordert \u2013 und die Motivation, unter den ersten drei zu landen, ist gro\u00df. Wenn Sie dieses komplexe Problem l\u00f6sen und als Erster die Ziellinie \u00fcberqueren, wird das Gewinnerteam $1 Millionen verdienen. Die Zweit- und Drittplatzierten erhalten jeweils $250K und $50K.<\/p>\n\n\n\n

Treffen Sie das AI Racing Tech Team der University of Hawaii<\/h2>\n\n\n\n

Eines der Teams, die an der bahnbrechenden Veranstaltung teilnehmen, ist das AI Racing Tech Team der University of Hawaii (UH) unter der Leitung des Ingenieursf\u00fchrers Gary Passon. Als Leiter des Autonomous Vehicle Tech-Programms auf dem Campus von Maui zog sich Passon von einer erfolgreichen High-Tech-Karriere nach Hawaii zur\u00fcck, brachte aber seine Leidenschaft f\u00fcr den Autosport mit. Seine einzigartige Mischung aus Technologie, Edge-Computing und Rennsport-Expertise leitet sein 15-k\u00f6pfiges Team aus Studenten, Absolventen, Forschungsassistenten und Industrie-Mentoren bei der Optimierung ihrer Fahrzeugwahrnehmung, Fahrbahn und Steuerungsalgorithmen.<\/p>\n\n\n\n

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University of Hawaii AI Racing Tech Team (UH ART) mit University of California San Diego von links nach rechts: Brian, Jack, Gary, Alex, Sid, Haoru, Wade und Chris<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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Das Team von Passon, das sich aus Studenten der UH Maui Autonomous Vehicle Technology-Klasse zusammensetzt, verf\u00fcgt jedoch \u00fcber einige eigene Erfahrungen. Sie haben ein evKart f\u00fcr den Purdue evGrandPrix 2020 entwickelt. Dieses internationale autonome Elektro-Gokart-Rennen forderte die Studenten heraus, ihre eigene autonome Software zu entwickeln und in modernste Hardware und Systeme zu integrieren und sie in Indianapolis zu fahren.<\/p>\n\n\n\n

Das UH AI Racing Tech Team hat ein evKart entwickelt, das Vision-Kameras, Lidars, GPS und Tr\u00e4gheitsmesseinheiten (IMU) verwendet, um das Fahrzeug mit der gesamten Rechenleistung und Navigation an Bord zu steuern. Das Team verwendete NVIDIA Jetson-Module, die der Embedded-Vision-Verarbeitung und -Steuerung Geschwindigkeit und Energieeffizienz verleihen. Das Team entschied sich auch f\u00fcr den ADLINK ROSCube<\/a>, das auf ROS 2 l\u00e4uft, soll Entwicklern dabei helfen, Robotik-Anwendungen am Edge zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Das evKart-Design des UH AI Racing Tech Teams hat sie f\u00fcr den evGrandPrix-Wettbewerb qualifiziert, der aufgrund der COVID-19-Pandemie leider abgesagt werden musste. Das Team hat jedoch alles, was es gelernt hat, um sich auf den Purdue evGrandPrix vorzubereiten, gut genutzt.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Mit Edge Computing schneller vorankommen<\/h2>\n\n\n\n

Das UH AI Racing Tech Team begann im Fr\u00fchjahr 2020 mit der Arbeit, um sich f\u00fcr die Indy Autonomous Challenge zu qualifizieren. Aber statt eines evKarts arbeitete das Team diesmal an einem Design eines autonomen Software-Stack f\u00fcr einen Dallara AV-21-Rennwagen in Originalgr\u00f6\u00dfe. Und sie haben einen Zustrom von frischen Talenten und neuen Perspektiven mit Universit\u00e4t von Kalifornien San Diego<\/a> Institut f\u00fcr Kontextuelle Robotik<\/a> Autonomes Rennteam unter der Leitung von Jack Silderman Ph.D.<\/a> auch dem UH AI Racing Tech Team beitreten.<\/p>\n\n\n\n

Dieses Fahrzeug wird von der ADLINK AVA-3501-Serie<\/a> Robotersteuerung, die speziell f\u00fcr den Einsatz in Fahrzeugen entwickelt wurde, aber eine gemeinsame Plattform und eine \u00e4hnliche Konfiguration wie ROScube hat, was den \u00dcbergang vom evGrandPrix-Projekt des Teams zum IAC einfacher und vertrauter macht.<\/p>\n\n\n\n

ADLINK hat ein Docker-Image entwickelt, das auf seinem Robotersteuerungssystem basiert. Diese IAC-Rennwagen-Softwareunterst\u00fctzung erm\u00f6glicht es IAC-Universit\u00e4tsteams, Rennen mit Open Robotics ROS 2 mit Autoware.Auto-Paketen f\u00fcr autonomes Fahren, Eclipse Zeno V2X und Eclipse Cyclone DDS mit integrierter Eclipse iceoryx Zero-Copy-Integration zu fahren. UH-Designs konzentrieren sich auf Open-Source-Produkte.<\/p>\n\n\n\n