天才少年が自動運転の「自転車」を製作、ネットユーザー「テスラも見たら泣くだろう」

自転車が「自力で歩ける」ようになるのはいつでしょうか？

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自転車は劣駆動システムであり、制御なしでは安定して立つことができません。

最近、ビリビリ野生科学技術協会の野生の鉄人であり、「ファーウェイ人材青年計画」の選抜候補者であり、AIアルゴリズムエンジニアでもある志会君が、自転車を「自動運転」自動車に変える「自動運転」自転車プロジェクトを発表しました。

ビデオでは詳細を説明しており、ネットユーザーは叫んだ：666666

それで、Zhihui はどのようにして自動運転の「自転車」を開発したのでしょうか?

最初のステップは、もちろん車を走らせることですが、そのためにはハードウェアの変更と自動制御システムの追加が必要です。

2 番目のステップは、ドライバーを道具として排除することです。そのためには、車両に完全なセンサー ネットワークと十分な計算能力を備えたチップを装備する必要があります。このチップは、自転車全体の「頭脳」でもあります。

最後に、以前のハードウェアに基づいて、車に「魂を注入」する認識および制御アルゴリズムを実装します。

「固定ギア」の改造

手順を紹介した後、詳しく見ていきましょう。

改造の対象は「固定ギア」自転車で、構造が単純でブレーキがなく、減速するには逆方向にペダルをこぐことに依存する。

アイアンマンがロボットを作るのと同じように、この自動運転自転車も、仮想自転車、つまり自転車のデジタルツインを取得するために、コンピューター支援ツール CAD を使用してモデル化する必要があります。

まず、車に巨大なブラシレスモーターを2つ取り付けます。

そして蛇口を制御するサーボ。

センサーに関しては、RGBD深度カメラ、加速度計、ジャイロスコープ、LIDARが搭載されています。

使用されるバッテリーは6Sモデル航空機電源リチウムバッテリーで、バッテリー寿命は約2〜3時間です。

メイン制御コンピューティング モジュールはシートの後ろに配置されています。

駆動構造としては、蛇口の回転を制御するサーボと、前後方向のバランスを2つの車輪の支持と地面の摩擦に依存しています。

では左右のバランスはどうでしょうか?乗車中は、ハンドルを左右に調整してステアリングの加速を高め、重力の影響を相殺することができます。

静止しているときはどうでしょうか?

これは角運動量保存則に依存します。大学で物理学を学んだ学生なら、角運動量保存則が自然界で最も普遍的な保存則の 1 つであることを知っています。

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システムの動的角運動量が変化すると、トルクが他の物体に伝達されます。つまり、この自転車の中央にあるブラシレス モーターが、実際には金属製の運動量ホイールを駆動しているのです。

実際、これは衛星が摩擦なしで宇宙空間で姿勢を調整するために使用する原理と同じです。

後部のブラシレスモーターが摩擦によって後輪を駆動し、車全体が前後に移動します。

部品については、一部は3Dプリントで作ることができます。しかし、今回必要な部品は比較的ハードコアなため、3Dプリントされたプラスチックの硬度と剛性はコア構造部品としては適していません。そのため、モーターを固定する部品については、Zhihuijunは依然として金属を使用して加工することを選択しました。

ここでため息をつくのですが、自宅に工場があって、直接金型を作って部品を作れる友人がいることもとても重要です！

機械脳のインストール

すべての部品を取り付けた後、メイン制御モジュールと AI コンピューティング ユニットである電源システムを取り付ける必要があります。

人間と同様に、コンピューティング ユニットは小脳と大脳に分かれています。小脳はコンピューティング パワーが低く、レイテンシが低く、リアルタイム システムを実行します。一方、大脳はコンピューティング パワーが高く、レイテンシが高く、非リアルタイム オペレーティング システムを実行し、知覚、思考、意思決定に使用されます。

このプロジェクトでは、小脳にはHoloCubicのMCUであるESP32を使用し、脳には最大22TOPSの計算能力を提供できるDa Vinciコアを搭載したAscendエッジコンピュータチップAscend 310 AIプロセッサを使用します。

次に、Zhihui は 2 つのコンピューティング ユニットを統合するキャリア ボードを設計しました。このボードは 4 層構造になっています。

PCB の校正後、伝統的な技術である手作業によるはんだ付けが行われます。

次に、脳と小脳をバスで接続し、それらの便利な通信を可能にするために RPC フレームワークをソフトウェアに実装します。

Xiaocere のフレームワークは FreeRtos に基づいており、主にセンサー データ処理とモーター制御アルゴリズムを実現します。

これは、閉ループ制御スレッド、モーター通信スレッド、画面更新スレッドの 3 つのタスクに簡単に分けることができます。

脳のソフトウェアフレームワークははるかに複雑です。

このシステムでは、Ascend をベースとした AI スタック全体に加えて、一般的に使用されているロボット フレームワークである ROS も使用します。ROS は、本質的には高性能な通信ミドルウェアです。

この時点で、回路には頭脳がありますが、非常に重要なモジュール、つまり心臓部、つまり Zhihuijun が以前に設計した Ctrl-FOC ドライバーがまだ欠けています。

Ctrl の第二世代として、その性能は依然として非常に強力です。非常に小さなサイズで、合計 100A の 2 つのブラシレス モーターの FOC 制御を実現します。同時に、前面の 60Kg サーボと冷却ファンも駆動します。

この時点で自動運転自転車が統合されます。

Zhihui Jun 氏は簡単に要約しました。

ロボットは複雑なシステムです。ロボットを設計する際、科学的なアプローチはロボットを理論的に分析することです。つまり、運動学と動力学のモデリングを使用して、数学モデルを通じて、何が比較的簡単で何が複雑かを把握します。

たとえば、この車の制御コードには、制御周期、フィードバック マトリックス、PID ゲイン、フィルター カットオフ周波数など、50 を超える重要なパラメーターがあります。

システムを安定かつ高速に収束する状態にするには、これらのマジックナンバーをすべて適切に設定する必要があります。

モーター出力をどの程度選択するかなど、いくつかの物理パラメータの設定についてはどうでしょうか?フライホイールの質量とは何ですか?

重心の分布をより合理的に設定するにはどうすればよいでしょうか?また、ガイダンスのための正確な数学モデルも必要です。

モデルを取得した後、理論の正確さをさらに検証するには、通常、コンピューターでシミュレーションを行う必要があります。ここで、Zhihuijun はゲーム エンジン Unity を使用します。まず、ゲーム エンジンで仮想の物理環境を構築し、車に実際の質量と重力を与えてから、制御アルゴリズムの計算結果を視覚化します。

この検証ステップが完了したら、シミュレーション結果を実際の環境に移行する sim2real プロセスもあります。

実際、これは非常に複雑なプロセスです。なぜなら、現実には不確実な要素がもっとあるからです。多くの場合、ロボットはシミュレーションでは力強く攻撃しますが、現実では知的障害になります。ビデオには DARPA のエントリの例が示されています。

同様に、この車のデバッグプロセスも非常に困難でした。

このシステムでは、Zhihuijun は姿勢制御に LQR コントローラを使用し、方向制御に古典的な PID アルゴリズムを使用し、センサーは加速度計とジャイロスコープのデータに 2 次バターワース フィルターを使用し、次にデータ融合にカルマン フィルターを使用して、最終的に車体の姿勢を取得します。

長いパラメータ調整のプロセスを経て、ついに成熟した「自動運転」自転車が完成しました。

では、自動運転はどれほど効果があるのでしょうか?

静止状態でも安定感抜群です！

突っつくと「動じない」ようにも見える

突然片側に重りを追加してもバランスは維持できる

アクロバットもできる

前進も後退も相変わらず安定しています。

自動運転機能の実現

この時点で、アクティブであるという基本的な目標は達成されました。

次のステップは、AIを導入して「ある程度」の自動運転を実現することだ。

この車には深度カメラが搭載されているため、車のWiFiで送信されたリアルタイムのRGB画像をコンピューターで見ることができます。いくつかのAIアルゴリズムと組み合わせることで、自動障害物回避や動きの認識と追跡などの興味深い機能を実現できます。

さらに、自動運転には欠かせない経路計画があり、ここで車に搭載されたレーザーレーダーが役立ちます。

LiDARはレーザーの照射と反射にかかる時間を測定し、それに光の速度を掛けて対象物までの距離と位置を算出します。

360° の画像結果により、カメラからより信頼性の高い深度情報を取得でき、このデータは SLAM マップや経路計画に使用でき、最終的に自転車が自律的に探索できるようになります。

志慧軍氏は、これはあくまで「非常に基本的な」自動運転設計であり、まだ改善の余地が大いにあると述べた。

例えば、蛇口の従来の構造設計はあまり合理的ではありませんが、高調波低減サーボモーターダイレクトドライブに置き換えると、運転安定性が大幅に向上します。

また、車両動力の制限により、このシステムは現時点では乗客を運ぶことができないため、真の無人運転しかできません。ただし、電気自動車に置き換えられれば、状況は変わるかもしれません。

知慧氏はこの自動運転自転車を「XUAN（極めて不自然な自動ナビゲーション）」と名付けた。これは「玄」という意味でもあり、「玄」は古代で車を意味する。

このプロジェクトは現在 GitHub でオープンソース化されており、興味のある友人はダウンロードできます。

https://github.com/peng-zhihui?tab=リポジトリ

これは「スピリット」された最初の自転車ではない

将来、夜に「こっそり」と自転車が走っているのを見たら、慌てないでください。それは単なる「霊的な」自転車です。

これは改良された最初の自転車ではありません。

2019年8月1日、ネイチャー誌の表紙記事では、清華大学の汎用人工知能における新たな試みとして、脳のようなコンピューティングと人工知能アルゴリズムを組み合わせた「天智」と呼ばれる新しいチップアーキテクチャが紹介され、新しい人工知能チップで駆動する自律自転車のデモが行われました。

テスト中、無人自転車は音声コマンドを認識して自動的にバランスを制御するだけでなく、前方の歩行者を検知して追跡し、障害物を自動で回避することもできます。

そうです、障害物を自動で回避できるだけでなく、ターゲットを追跡することもでき、かなり速いです。