Go-kart Autonomo con una Sola Telecamera: Addio Sensori Costosi!

Guida autonoma a basso costo

Perché è importante: I veicoli a guida autonoma sono generalmente equipaggiati con costosi array di sensori come lidar, radar e telecamere ad alta risoluzione. Tuttavia, un appassionato di fai da te ha dimostrato che, in certi ambienti chiusi, è possibile rinunciare a tutta questa tecnologia avanzata e ottenere comunque una guida autonoma utilizzando solamente una telecamera.

Austin Blake, noto YouTuber, aveva già un go-kart fatto in casa. Dopo averlo ribattezzato “Crazy Cart”, ha deciso di trasformarlo in una piattaforma di test per la guida autonoma. Per iniziare, ha creato un percorso improvvisato sul pavimento del suo laboratorio, utilizzando nastro adesivo a contrasto per segnare il tracciato. Come si può notare nell’immagine sottostante, lo spazio era piuttosto ristretto, ma il raggio di sterzata del kart era adeguato.

Successivamente, Blake ha affrontato la sfida più complessa: dotare il Crazy Cart di capacità autonome. Ha utilizzato una tecnica conosciuta come clonazione comportamentale, attraverso un modello di rete neurale addestrato. Inizialmente, ha registrato circa 15.000 immagini guidando manualmente il kart lungo il percorso, utilizzando gli angoli di sterzata come etichette per l’addestramento. Questi dati sono stati poi inseriti in una rete neurale convoluzionale, che ha imparato ad associare gli input visivi con le corrispondenti direzioni di sterzata.

Ottenere un modello funzionante ha richiesto diversi tentativi e errori. I primi test sono falliti perché la rete aveva difficoltà a distinguere i bordi della pista e a gestire le curve strette. Blake ha sperimentato con tecniche di aumento dei dati, ha aggiustato iiperparametri, ha usato più telecamere e persino obiettivi grandangolari per ampliare il campo visivo.

Il vero progresso è stato fatto aggiungendo del nastro adesivo blu brillante come bordo esterno, aumentando il contrasto.

Con il percorso chiaramente definito, la sua creazione poteva muoversi autonomamente intorno alla pista del pavimento utilizzando solo la visione monoculare – senza bisogno di sensori costosi.

Tuttavia, è stato necessario l’uso di tre Arduinos. Uno trasmetteva le previsioni dello sterzo dal computer al secondo Arduino, che combinava questi dati con il feedback posizionale per operare un motore che controllava l’angolo di sterzata. Il terzo Arduino gestiva l’acceleratore, inviando segnali di controllo al regolatore di velocità del kart.

Naturalmente, questo è un caso d’uso piuttosto limitato rispetto alla navigazione sulle strade pubbliche reali, con le loro complessità e imprevedibilità. Blake riconosce che quest’ultimo è una sfida significativamente più ardua, che probabilmente richiede dati sensoriali più ricchi oltre alle sole telecamere.

Nonostante ciò, il progetto è una dimostrazione impressionante di come l’apprendimento automatico moderno possa essere efficace nell’elaborare l’intelligenza di guida a partire da semplici input visivi. Per espandere il progetto sarà probabilmente necessario molto più dati di addestramento, ma c’è un limite a quello che una sola persona può fare.

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