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May 24, 2018 5:00 AM ET

Flota de barcos autónomas podría servicio de algunas ciudades, reduciendo el tráfico rodado. Los investigadores diseñan barcos sin conductor, impreso a 3-D que pueden proporcionar transporte y uno mismo-montar en otras estructuras flotantes.


iCrowd Newswire - May 24, 2018

El futuro del transporte en canal ricas ciudades como Ámsterdam, Bangkok, Venecia, donde canales correr junto y bajo la animación de las calles y puentes, pueden incluir barcos autónomos que ferry bienes y personas, ayudando a aclarar la congestión de la carretera.

Los investigadores de MIT Ciencias de la computación y laboratorio de Inteligencia Artificial (CSAIL) y el Senseable City Lab en el Departamento de estudios urbanos y planificación (DUSP), han dado un paso hacia ese futuro mediante el diseño de una flota de barcos autónomas que ofrece alta maniobrabilidad y control preciso. Los barcos también pueden ser rápidamente 3D imprimir usando una impresora de bajo costo, haciendo más factible la fabricación de masa.

Los barcos podrían utilizarse a gente alrededor del taxi y a entregar bienes, facilitando el tráfico de la calle. En el futuro, los investigadores prevén también los barcos sin conductor está adaptados para realizar servicios de la ciudad durante la noche, en vez de durante el día ocupado, reduciendo aún más la congestión en los caminos y canales.

“Imagina cambiando algunos de los servicios de infraestructura que generalmente tienen lugar durante el día en el camino, entregas, manejo de basura, manejo de desechos — a la mitad de la noche, en el agua, utilizando una flota de barcos autónomas,” dice Director de CSAIL Daniela Rus, coautor de un artículo que describe la tecnología que se presenta en conferencia esta semana IEEE sobre robótica y automatización.

Por otra parte, los barcos — rectangulares cascos de 4 por 2 metros, equipados con sensores, microcontroladores, módulos GPS y otro hardware, puede ser programado a uno mismo-montar en puentes de flotación, etapas de concierto, plataformas para mercados de alimentos y otras estructuras en un cuestión de horas. “Una vez más, algunas de las actividades que generalmente tienen lugar en la tierra, y que causan disturbios en cómo la ciudad se mueve, se pueden hacer sobre una base temporal en el agua,” dice Rus, Andrew y de Erna Viterbi profesor de ingeniería eléctrica y Ciencias de la computación.

Los barcos también pueden ser equipados con sensores ambientales para controlar las aguas de la ciudad y ganar la penetración en la urbana y la salud humana.

Autores sobre el papel son: primer autor Wei Wang, un conjunto postdoc en CSAIL y el Senseable City Lab; Luis A. Mateos y Parque Shinkyu, dos posdoctorados DUSP; Pietro Leoni, becario de investigación y Fábio Duarte, un científico de investigación, tanto en DUSP y el Senseable City Lab; Banti Gheneti, un estudiante graduado en el Departamento de ingeniería eléctrica y Ciencias de la computación; y Carlo Ratti, un investigador principal y profesor de la práctica en la DUSP y director del MIT Senseable City Lab.

 

Mejor diseño y control

El trabajo se realizó como parte del proyecto “Roboat“, una colaboración entre el Instituto de Amsterdam y el MIT Senseable City Lab soluciones metropolitanas avanzado (AMS). En el año 2016, como parte del proyecto, los investigadores probaron un prototipo que cruzaron alrededor de canales de la ciudad, hacia adelante, hacia atrás y lateralmente a lo largo de una ruta preprogramada.

El papel ICRA detalles de varias innovaciones importantes: una técnica de fabricación rápida, un diseño más ágil y eficiente y avanzados algoritmos de seguimiento de la trayectoria que mejoran el control, precisión de acoplamiento y enganche y otras tareas.

Para hacer los barcos, los investigadores 3-D-impreso un casco rectangular con una impresora comercial, produciendo 16 separar secciones que estaban empalmadas juntos. Impresión tomó alrededor de 60 horas. El casco terminado entonces fue sellado adhiriendo varias capas de fibra de vidrio.

Integrado en el casco son una fuente de alimentación, antena Wi-Fi, GPS y una Minicomputadora y microcontrolador. Para un posicionamiento preciso, los investigadores incorporaron un sistema de Faro de ultrasonido interior y al aire libre en tiempo real cinemático GPS módulos, que permiten la localización del nivel de centímetro, así como un módulo de unidad (IMU) de medición inercial que monitorea el barco desvío y velocidad angular, entre otras métricas.

El barco es una forma rectangular, en lugar de la tradicional kayak o catamarán formas, para permitir que el buque hacia un lado y unirse a otros barcos durante el montaje de otras estructuras. Otro elemento de diseño simple pero efectivo fue la colocación de la hélice. Cuatro propulsores están situados en el centro de cada lado, en vez de en las cuatro esquinas, generando fuerzas hacia adelantadas y hacia atrás. Esto hace que el barco más ágil y eficiente, dicen los investigadores.

El equipo también desarrolló un método que permite el barco a su posición y orientación más rápidamente y con precisión. Para ello, desarrollaron una versión eficiente de un algoritmo de control predictivo (NMPC) modelo no lineal, que generalmente se utiliza para controlar y navegar robots dentro de varias limitaciones.

El NMPC y algoritmos similares se han utilizado para controlar barcos autónomos antes. Pero generalmente los algoritmos se prueban solamente en simulación o no cuenta de la dinámica del barco. Los investigadores incorporados en cambio en el algoritmo simplificado modelos matemáticos no lineales que representan unos parámetros conocidos, tales como arrastre del barco, centrífugo y las fuerzas de Coriolis y añadido masa debido a la aceleración o desaceleración en el agua. Los investigadores también utilizan un algoritmo de identificación que identifica cualquier parámetros desconocidos como el barco se entrena en el camino.

Finalmente, los investigadores utilizaron una plataforma de control predictivo eficaz para ejecutar su algoritmo, que puede determinar rápidamente próximas acciones y aumenta la velocidad del algoritmo por dos órdenes de magnitud respecto a sistemas similares. Mientras que otros algoritmos se ejecutan en unos 100 milisegundos, el algoritmo de los investigadores toma menos de 1 milisegundo.

Probando las aguas

Para demostrar la eficacia del algoritmo de control, los investigadores desplegaron un prototipo más pequeño del barco a lo largo de rutas pre-programadas en la piscina y en el río de Charles. En el transcurso de 10 pruebas, los investigadores observaron errores de seguimiento promedio, en posicionamiento y orientación — menor de errores de los algoritmos tradicionales de control de seguimiento.

Que precisión es gracias, en parte, a bordo GPS y IMU módulos de la embarcación, que determinan la posición y dirección, respectivamente, hasta el centímetro. El algoritmo NMPC cruje los datos de los módulos y pesa varias métricas para dirigir el verdadero barco. El algoritmo se implementa en un equipo controlador y regula cada hélice individualmente, actualización cada 0,2 segundos.

“El regulador considera que la dinámica del barco, el estado actual del barco, las limitaciones de empuje y posición de referencia para la venida de varios segundos, para optimizar cómo conduce el barco en el camino,”, dice Wang. “Entonces podemos encontrar fuerza óptima para los empujadores que pueden llevar el barco a la ruta y minimizar los errores”.

Las innovaciones en diseño y fabricación, así como algoritmos de control más rápido y más preciso, apuntan hacia factible sin conductor barcos utilizados para el transporte, acoplamiento, y uno mismo-montaje en plataformas, dicen los investigadores.

El siguiente paso para el trabajo está desarrollando controladores adaptativos para explicar cambios en masa y arrastre de la embarcación al transporte de mercancías y personas. Los investigadores también están refinando el regulador para dar cuenta de disturbios de la onda y las corrientes más fuertes.

“Realmente encontramos que el Charles River tiene mucho más actual que en los canales de Amsterdam,”, dice Wang. “Pero habrá una gran cantidad de barcos moviéndose, y grandes barcos traerá grandes corrientes, así que todavía tenemos que considerar esto.”

El trabajo fue apoyado por una beca de la AMS.

See Campaign: http://news.mit.edu/2018/fleet-autonomous-boats-service-cities-reducing-road-traffic-0523
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Rob Matheson

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