Les véhicules de pointe, la vitesse et la compétition ne sont pas nouveaux à l'Indianapolis Motor Speedway. Mais le 23 octobre 2021, la maison de l'Indy 500 connaîtra une première : Voitures rapides sans chauffeurs. Avec l'aide du sponsor officiel de l'informatique de pointe, ADLINK, les universités du monde entier conçoivent des voitures de course pour le Défi autonome Indy (IAC) capable de concourir sur le parcours – et de gagner – dans la toute première course terrestre autonome à grande vitesse utilisant des véhicules de taille normale.

Les concurrents s'efforcent d'atteindre l'objectif de franchir la ligne d'arrivée de la course de 20 tours en 25 minutes ou moins, ce qui nécessite une vitesse moyenne de 120 mph – et il existe une motivation substantielle pour terminer dans les trois premiers. Résoudre ce problème complexe et franchir la ligne d'arrivée en premier rapportera à l'équipe gagnante $1 million. Les deuxième et troisième places recevront respectivement $250K et $50K.

Rencontrez l'équipe technique de l'IA Racing de l'Université d'Hawaï

L'une des équipes participant à cet événement révolutionnaire est l'équipe technique AI Racing de l'Université d'Hawaï (UH) sous le mentorat du chef de l'ingénierie Gary Passon. Dirigeant le programme Autonomous Vehicle Tech sur le campus de Maui, Passon s'est retiré à Hawaï après une carrière réussie dans la haute technologie, mais a apporté avec lui sa passion pour la course automobile. Son mélange unique de technologie, d'informatique de pointe et d'expertise en course guide son équipe de quinze personnes d'étudiants de premier cycle, de diplômés, d'assistants de recherche et de mentors de l'industrie alors qu'ils optimisent leurs algorithmes de perception, de trajectoire et de contrôle des véhicules.

Cependant, l'équipe de Passon, composée d'étudiants de la classe UH Maui Autonomous Vehicle Technology, a sa propre expérience. Ils ont développé un evKart pour le Purdue evGrandPrix 2020. Cette course internationale autonome de karting électrique a mis les étudiants au défi de créer leur propre logiciel autonome et de l'intégrer à un matériel et un système de pointe, et de les faire courir à Indianapolis.

L'équipe technique UH AI Racing a conçu un evKart qui utilisait des caméras de vision, des Lidars, des GPS et des unités de mesure inertielle (IMU) pour contrôler le véhicule, avec toute la puissance de traitement informatique et la navigation à bord. L'équipe a utilisé des modules NVIDIA Jetson, offrant vitesse et efficacité énergétique au traitement et au contrôle de la vision intégrée. L'équipe a également choisi l'ADLINK ROScube, qui fonctionne sur ROS 2, est conçu pour aider les développeurs à créer des applications robotiques à la périphérie.

Le design evKart de l'équipe UH AI Racing Tech Team les a qualifiés pour la compétition evGrandPrix, qui a malheureusement dû être annulée en raison de la pandémie de COVID-19. Cependant, l'équipe a mis tout ce qu'elle a appris pour préparer le Purdue evGrandPrix à bon escient.

Accélérer avec Edge Computing

L'équipe technique UH AI Racing a commencé à travailler au printemps 2020 pour se qualifier pour l'Indy Autonomous Challenge. Mais au lieu d'un evKart, cette fois, l'équipe a travaillé sur la conception d'une pile logicielle autonome pour une voiture de course Dallara AV-21 pleine grandeur. Et ils ont un afflux de nouveaux talents et une nouvelle perspective avec Université de Californie à San Diego Institut de robotique contextuelle équipe de course autonome dirigée par Jack Silderman Ph.D. rejoignant également l'équipe technique UH AI Racing.

Ce véhicule est propulsé par le ADLINK AVA-3501série contrôleur de robot, spécialement conçu pour une utilisation dans les véhicules, mais partage une plate-forme commune et une configuration similaire à ROScube, ce qui rend la transition du projet evGrandPrix de l'équipe vers l'IAC plus facile et plus familière.

ADLINK a développé une image Docker construite autour de son système de contrôle robotique. Ce support logiciel de voiture de course IAC permet aux équipes universitaires IAC de courir en utilisant Open Robotics ROS 2 avec les packages de conduite autonome Autoware.Auto, Eclipse Zeno V2X et Eclipse Cyclone DDS avec Eclipse iceoryx zero-copy intégré. Les conceptions UH sont axées sur les produits Open Source.

• 

• 

Hors de la boîte, le Plate-forme de course Dallara AV-21 avec le contrôleur de robot de la série AVA-3501 peut diriger la voiture autour de l'Indianapolis Motor Speedway. Cependant, il appartient à l'équipe technique UH AI Racing et aux équipes d'autres universités de concevoir un algorithme de course et un système de packages de capteurs capables de négocier leurs véhicules sur le circuit - et d'innover pour que leur entrée réalise le meilleur temps.

De plus, les conceptions que les équipes créent pour la compétition peuvent également résoudre certains défis persistants liés à la commercialisation de véhicules autonomes. Leurs projets peuvent fournir des informations et des solutions à des problèmes tels que l'évitement d'obstacles soudains à grande vitesse tout en gardant le contrôle. L'IAC contribue également à faire progresser les véhicules autonomes et l'informatique de pointe en général en encourageant la prochaine génération d'ingénieurs, de technologues et d'experts en apprentissage automatique qui développent des compétences qui peuvent changer le monde pour le mieux.

Les équipes de l'Indy Autonomous Challenge à surveiller

Pour se qualifier pour la course d'octobre 2021, les équipes ont testé leur logiciel virtuellement en mai 2021 dans une simulation alimentée par Ansys. Parmi les entrants, 15 équipes qualifié pour la course à Indianapolis, faisant passer la compétition - l'excitation - au niveau supérieur.

L'équipe technique AI Racing de l'Université d'Hawaï sera là ! Suivez l'équipe sur Twitter @AIRacingTech.

Pour plus d'informations et des mises à jour sur la course, visitez le Site Internet du Défi Autonome Indy