Команда LR_OSError - победитель регионального этапа Российской робототехнической олимпиады 2022 в Брянской Области в категории WRO: Future Engineers.

Беспилотные транспортные средства – это мега-тренд нашего времени. Крупные компании, стартапы, инвесторы и градостроители видят большой потенциал в беспилотных автомобилях, автобусах, грузовиках или поездах. На WRO все роботы уже автономно передвигаются на обычном или футбольном поле. Но автономное вождение во повседневной жизни по-прежнему является проблемой.

Наш робот создан для решения задания WRO категории Будущие Инженеры. Его главной задачей является прохождение гоночной трассы с установленными на ней дорожными знаками или смещенными коридорами на время. Дорожные знаки указывают сторону полосы движения, по которой должен следовать автомобиль. Если на пути красный столб - нужно держаться правой стороны полосы. Если зелёный, то левой стороны полосы. Задание считается выполненным, если автомобиль проехал 3 круга. Сбивать или сдвигать с места дорожные знаки - запрещено. Направление, в котором автомобиль должен двигаться по трассе (по часовой стрелке или против часовой стрелки), будет варьироваться в разных матчах. Начальное положение автомобиля, а также количество и расположение дорожных знаков определяются случайным образом во время жеребьёвки перед матчем.

Для движения интеллектуального беспилотного автомобиля используется мотор на 1000 оборотов в минуту и потребляющий напряжение в 12 Вольт, соединенный с ведущей осью через дифференциал. Такая конструкция позволяет равномерно распределять крутящий момент мотора между ведущими колесами и обеспечивает надлежащую плавность хода. 

Для ориентирования в процессе движения по гоночной трассе наш робот оборудован всеми необходимыми датчиками и сенсорами, а также камерой. Среди них - датчик абсолютной ориентации BNO-085. В BNO-085 есть свой модуль вычислений, это 32-битное ядро ARM Cortex M0, что позволяет производить большинство расчетов непосредственно внутри BNO-085 и пользоваться уже готовыми результатами. Ядро получает данные: акселерометра, гироскопа, магнитометра, производит расчеты и сохраняет результаты. Результаты в дальнейшем могут быть запрошены внешними устройствами. 

Для определения цвета дорожных знаков и ориентации используется камера, оснащенная сенсором SONY IMX-477, подключается через интерфейс CSI.

Главным вычислительным модулем на роботе является одноплатный вычислительный модуль NVIDIA Jetson Nano. Модуль Jetson Nano — это компактный компьютер на базе ИИ, который обладает производительностью и энергоэффективностью, необходимой для современных задач искусственного интеллекта, параллельной работы нескольких нейронных сетей и одновременной обработки данных с нескольких датчиков высокого разрешения. Поэтому он представляет собой отличное начальное решение для внедрения сложных средств искусственного интеллекта во встраиваемые системы. NVIDIA Jetson Nano обеспечивает потрясающие новые возможности в миллионах компактных энергоэффективных систем ИИ. Решение открывает новые возможности для встроенных IoT-приложений, в том числе для видеорегистраторов начального уровня, домашних роботов и интеллектуальных шлюзов с возможностями аналитики.