心の競争 - スマート電気自動車はどのように競争するのか

なぜ私たちはカーレースが好きなのでしょうか？ その予測不可能性、パイロットのキャラクターの激しい闘争、高速性、そしてわずかなミスに対する即座の報復のために。 レースにおける人間的要素は非常に重要です。 しかし、人間がソフトウェアに置き換えられたらどうなるでしょうか? フォーミュラEの主催者と、元ロシア政府高官デニス・スヴェルドロフ氏が設立した英国のベンチャーファンド「キネティック」は、何か特別なことが起こると確信している。 そして、彼らがそう言うのには十分な理由があります。

AI を活用した電気自動車レースについて詳しくは、Cloud4Y の別の記事をご覧ください。

自動運転カーレースの話題は、フォーミュラ E の成功により 2015 年に本格的に議論され始めました。 このレースシリーズの枠組みでは、電気自動車のみの使用が許可されています。 しかし、両社はさらに前進し、火の玉の自律性の要件を提案することを決定した。 彼らの目標は、スポーツにおける AI とロボット工学の可能性、および新技術の開発を実証することです。

自動運転電気自動車が参加するチャンピオンシップを開催するというアイデアは会社によって支持されました アライバル株式会社 (その部門の XNUMX つはクライアントです) クラウド4Y、それがこの記事を書くことにした理由です）。 同時に、全チームが同じシャシーとトランスミッションを使用することが決定された。

待って、何？

各車の特性はまったく同じで、追加の詳細は何もないことがわかりましたか? では、ロボレースには何の意味があるのでしょうか？

興味深いのは技術的な特性ではなく、トラックに沿った車の動きのアルゴリズムにあります。 チームは独自のリアルタイム コンピューティング アルゴリズムと人工知能テクノロジーを開発する必要があります。 つまり、主な取り組みは、トラック上のレーシングカーの挙動を決定するソフトウェアの作成に向けられることになります。

実際、Roborace のチーム作業スキームは、従来の「人間」のチーム作業スキームとそれほど変わりません。 彼らはパイロットを訓練するのではなく、人工知能を訓練するだけです。 特に興味深いのは、チームが悪天候にどのように対処し、衝突を回避する方法を学ぶかである。 最後の側面は、アントワーヌ・ユベールの最近の悲劇を考慮すると特に重要です。 理論的には、「スマート」操縦技術を人間が制御する火の玉に応用することが可能です。

ロボレースレーシング

2016-2017年シーズンに予定されていたロボレースのテスト走行は、技術が不完全だったため延期を余儀なくされた。 2017 年初頭のパリ ePrix で、開発者は最初に動作する RoboCar プロトタイプをトラック上にリリースし、その後、車は歩行者よりわずかに速く移動しました。 そして年末にかけて、Roborace プロジェクトの一環として、フォーミュラ E レースの前に、DevBot カーのデモ走行が数回開催されました。

XNUMX台の無人車両が参加した最初のレースはブエノスアイレスで開催され、「追い上げ」ドローンが急激にコーナーに進入し、コースから外れてフェンスに衝突するという事故で終了した。

もう一つ面白い出来事がありました。犬が線路に飛び出したということです。 しかし、優勝した車はなんとか彼女を見つけました。 徐行 そして一周してください。 このレースはもう 議論する ハブルで。 しかし、この失敗は開発者を怒らせるだけでした。それでも彼らは、無人レーシングカーの最初のチャンピオンシップ、Roborace Season Alpha を開催することを決定しました。

興味深いのは、人間とAIではルートの通過時間に10～20％の差があり、遅れているのはプログラムの方だということです。 その一部はセキュリティに関係しています。 フォーミュラ E サーキットには、パイロットとライダーを誘導するコンクリートの障壁があります。 しかし、車の感触が良ければ、人は危険を冒して彼らの近くを追い越すことができます。 AIはまだそれができていない。 コンピューターの計算がXNUMXセンチでも間違っていると判明すると、車はコースから飛び出し、車輪が脱落してしまう。

主催者が企画するもの。 チャンピオンシップの枠内では、10のステージがフォーミュラEと同じストリートトラックで開催されます。 レースには最低9チームが参加する必要があり、そのうちの1チームはクラウドソーシングで行われる。 各チームには XNUMX 台の車があります (覚えているとおり、同じです)。 レース時間は約XNUMX時間となります。

今は何ですか。 これまでのところ、アライバル、ミュンヘン工科大学、ピサ大学の XNUMX チームがレースに出場する準備ができています。 他の日 追加した そしてグラーツ工科大学。 イベントは生放送ではなく、録画され、短いエピソードとして YouTube で公開されます。 一部は以下で公開されています Facebook.

ロボレースの車

自律型電気自動車の設計を誰が考え出したのか、そしてその技術的特徴は何なのか、きっと疑問に思われるでしょう。 順番にお答えしていきます。 世界初の専用自動レーシングカーである RoboCar は、フォルクスワーゲン帝国でアウディ、ベントレー、ブガッティでキャリアをスタートしたデザイナー、ダニエル サイモンによって設計されました。 過去 1 年間、彼は独立して FXNUMX マシンのカラーリングをデザインし、ディズニーのコンサルタントとして働いてきました。 おそらく彼の作品を見たことがあるでしょう。サイモンは、プロメテウス、キャプテン アメリカ、オブリビオン、トロン: レガシーなどの映画の車をデザインしました。

シャーシはほぼティアドロップ型となり、車の空力効率が向上しました。 車両重量は約 1350 kg、長さ 4,8 m、幅 2 m、135 馬力以上を発生する 500 kW の電気モーター 840 個を搭載し、300 V バッテリーを使用します。光学システム、レーダー、ライダー、超音波システムを搭載しています。センサー。 RoboCar は時速 XNUMX km 近くまで加速します。

その後、この車をベースにして、DevBot と呼ばれる新しい車が開発されました。 RoboCar と同じ内部ブロック (バッテリー、エンジン、電子機器) で構成されていましたが、ジネッタ LMP3 シャーシをベースにしていました。

DevBot 2.0 車も作成されました。 RoboCar/DevBot と同じテクノロジーが使用されており、主な変更点は、ドライブをリアアクスルのみに移動し、安全上の理由からドライビングポジションを低くし、カスタムの分割ボディを採用していることです。

「やめて、やめて、やめて」とあなたは言います。 「私たちは自動運転車について話しています。 パイロットはどこから来たのですか？ はい、DevBot モデルの 2.0 つは人のための場所を提供しますが、どちらの車も完全に自律型であるため、人がいなくてもトラックに沿って移動できます。 現在、DevBot 320 車両がレースに参加しています。 最大300 km / hまで加速することができ、2.0キロワットの容量を持つ非常に優れたエンジンを搭載しています。 コース上のナビゲーションと方向を知るために、各 DevBot 5 には 2 台のライダー、18 台のレーダー、6 台の超音波センサー、GNSS 衛星ナビゲーション システム、2 台のカメラ、975 台の光学式速度センサーが搭載されました。 車の寸法は変わっていませんが、重量はXNUMXkgに減少しました。

2 テラフロップスの Nvidia Drive PX8 プロセッサーがデータの処理と駆動を担当します。 これはラップトップ 160 台に相当すると言えます。 Roborace 戦略開発 (CSO) ディレクターのブリン・バルコム氏は、このマシンのもう XNUMX つの興味深い技術的特徴、つまり光ファイバー ジャイロスコープである GNSS システムについて指摘しました。 非常に正確なので、軍も興味を持つかもしれません。 なぜなら、火の玉を誘導する技術はミサイル誘導システムと信じられないほど似ているからです。 DevBot は車輪を備えた自律型ロケットであると言えます。

今何が起こっているのか

最初のロボレース シーズン アルファ レースはモンテブランコ サーキットで開催されました。 そこでは、ミュンヘン工科大学のチームと到着チームの 8 つのチームが集まりました。 レースはトラック上でXNUMX周行われました。 さらに、事故のリスクを軽減し、AIアルゴリズムをテストするために、追い越しや操縦に制限が課されました。 レースはより未来的でカラフルな外観を与えるために夕暮れ時に行われました。

レースの無事終了は、アウディスポーツABTフォーミュラEドライバーであり、元ヴァージンF1チームドライバーであり、ロボレースのCEOでもあるルーカス・ディ・グラッシ氏によって発表された。 同氏の意見では、無人車両はレース業界にさらなる競争を生み出すだろう。 「ディープ・ブルーがガルリ・カスパロフを破ったからチェスの試合に興味がなくなったとは誰も言わないだろう。 人々は常に競争します。 私たちはテクノロジーを開発しているところです」とディ・グラッシ氏は語った。

興味深いことに、Roborace の開発に携わった一部の開発者は、有名な F-1 レーサーの「個性を AI に移植する」可能性を認めています。 言い換えれば、XNUMX 人または別のパイロットが参加したすべてのレースをデータベースにロードすると、彼のドライビング スタイルを再現することができます。 そしてレースでプレイしてください。 はい、これには追加の電力、長時間のクラウド コンピューティング、多くの実験が必要になる場合があります。 しかし最終的には、ミハエル・シューマッハ、アイルトン・セナ、アラン・プロスト、ニキ・ラウダが同じコースで出会うことになる。 ファン・パブロ・モントーヤ、エディ・アーバイン、エマーソン・フィッティパルディ、ネルソン・ピケを彼らに加えることもできる。 私ならそれを見てみます。 あなたも？

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出所： habr.com