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斯坦福爆改了一辆DeLorean,自动驾驶还能漂移

2020-01-03

本文来自微信大众号: 硅星人  ,作者:杜晨,修改:Vicky Xiao,题图来自:MARTYkhana

轮胎胶皮和柏油地上的剧烈冲突,发作的白烟简直笼罩了整个跑道。

一辆银色的轿车,高速穿行在由橘色路桩划定的跑道区域内。

它以极点准确的姿势操控,穿过了这条弯曲弯曲且十分狭隘的跑道!

全部不得不令人慨叹:坐在方向盘后的,究竟是日本的山道元祖土屋圭市,仍是美国的漂移大神“砖叔” Ken Block?

都不是。

事实上,驾驭着这台1981款 DMC DeLorean 的,并不是真人,而是斯坦福大学开发的自动驾驭体系……

你没有听错: 自动驾驭轿车,现已可以完结准确的漂移了 。

从视频中可以看到,即便在失掉抓地力的前提下,自动驾驭体系依然可以进行准确的操控。

这台 DeLorean 穿行于狭隘的跑道中,却没有误触任何一个路桩——假如你看过闻名的 Gymkhana 系列视频,或许会对这样的驾驭形式感到了解。

但是,即便是现已亲身出演十多部 Gymkhana 视频的 Ken Block 自己,对赛道和车体把握的准确程度,好像也无法到达斯坦福大学这台自动驾驭轿车的程度……

也难怪,团队拿着这条视频去给一些工作漂移赛车手看,这些车手纷纷表明:“感觉要赋闲了!”

Fredric Aasb , 2015年 Formula DRIFT 世界冠军

2015年,斯坦福大学动力规划实验室的教授 Chirs Gerdes 不知道从哪找来了一台 1981 款 DMC DeLorean.

没错,便是闻名科幻电影《回到未来》里的那台轿车的原型。

Gerdes 教授带着几个自己的学生开端爆改这台神车,过程中也得到了自动驾驭创业公司 Renovo 的协助。团队还把这台车取名叫 Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control ,简称 MARTY……

由于《回到未来》的原因,再加上 DMC 公司自身的传奇故事,DeLorean 在轿车历史上留下过浓墨重彩的一笔。但是,除了光环加身之外,这台车的动力总成各部件实际上毫无任何特征可言。

因而,团队所作的榜首件事,便是把这台车拆了个洁净,包含发动机,换进去一套电池、电机和传动体系等,把这台 DeLorean 变成了当之无愧的“电动车”:

然后,团队进一步加装了了操控体系。包含油门、刹车和方向盘操控等等,全部都是由计算机完结的。

下面这张图展现了改装的主要内容,从左到右、从上到下:

拆除了本来 2.8 升排量却只能输出 130hp 的燃油发动机,换进了一台 7,000 牛米的电动机——转换到制动马力至少也有 400hp 左右?

双 GPS 天线用于追寻轿车的方位,可以准确到1英寸。车载体系正是经过 GPS 定位来确认自己的方位——也便是说,MARTY 的自动驾驭,并不是遍及含义上的机器学习,而是一个更简略的、逻辑驱动的自动驾驭。

计算机操控的转向体系,不到一秒的时刻即可从一个方向的极限转到另一个方向的极限,并且操控极点准确,这也是为什么这辆自动驾驭轿车可以完结更精准的漂移操控。

电动刹车体系,可以进行精准的刹车操控。

定制的悬挂体系,满意漂移时对轮组发作的极限压力。

漂移和正常驾驭是两种彻底不同的驾驭方法。当咱们正常开车时,轿车会朝着打轮的方向行进。并且,正常开车需求轮胎坚持抓地力,由于失掉抓地力就意味着驾驭者失掉对轿车的操控,很简略导致事端发作。

而在漂移时,全部和正常驾驭简直都反过来了:轿车的行进方向实际上和打轮方向彻底相反。并且在漂移时,车手有必要在失掉和取得抓地力之间找到一种平衡,使得轮胎在赛道上打滑,却也能供给满足的力气将车往前推。

一起这一力气又有必要和前轮的视点构成一个平衡,使得车辆不会由于转向过度而违背行进的方向:

关于真人车手,他们需求用眼睛去看发动机转速表,耳朵去听发动机、轮胎冲突的声响,用身体去感触离心力等等——在很大程度上,车手是经过自己的认识去感知的。

任何人都可以猛踩油门让轮胎失掉抓地力,但把握准确的操控,然后让车辆在一种“可控的失控”下完结精彩的漂移过弯,需求铢积寸累的练习。

而这全部对 DeLorean 好像愈加简略。为什么这么说?由于它可以直接从车载电脑和传感器中读取数据,然后做出准确的操控。

确的操控车载体系显现了车辆现在的速度、各轮的当时扭矩数值、前轮的转向视点,以及车辆的行进方向和车身之间的偏航视点 等要害数据。

斯坦福团队决定向 Ken Block 的 Gymkhana 系列视频问候,将用来测验的这条赛道命名为 MARTYkhana。这条赛道总长大约1公里,路途专门设置用来检测和展现体系的准确性。

有了数据的协助和计算机体系的加持,MARTY 可以完结令人难以置信的精准过弯操控。下图中,MARTY 进行了一个从向左到向右漂移的快速切换,穿过狭隘的门,却没有碰到妨碍自身:

穿过妨碍,有如“走马观花”一般轻盈……

下图中,赛道从一个大直径的椭圆进入一个小直径的圆形,MARTY 的对油门、刹车和转向视点操控,饱尝住了检测,画出了一道完美的螺旋白烟。

一些工作漂移赛车手和工程师给了 MARTY 很高的点评。

2015年 Formula Drift 世界冠军 Fredric Aasb 指出,MARTY 做了几个难度十分高的 transition ,“在这种操控上,机器人或许会比咱们人类做的更好。”

Papadakis Racing 的队长 Stephan Papadakis 表明,从视频里可以看出,车辆的动力总成规划和装置,以及自动驾驭体系的编程令他形象十分深入,特别是“可重复性”,也即 MARTY 每次穿过同一个弯形所选用的姿势,都自始自终准确无误。

看这姿势,难道斯坦福大学要班师 Formula Drift 了?

还好,并不是……

实际上,团队进行这项研讨的意图,是协助未来的自动驾驭轿车愈加安全。

现在的自动驾驭轿车现已挺安全了,干流公司发布的数据显现事端率远远低于真人驾驭。但是这个成果建立在相对更安全的测验环境下,往往不包含 雨、雪或极点气候。这也是为什么在自动驾驭轿车测验过程中,一旦发作紧急情况,安全驾驭员有必要接收——在这类情况下,真人的应对才能往往比计算机更好。

假如路途由于雨雪和低温导致结冰?假如路途上有侧向劲风?甭说自动驾驭轿车,真人司机也很难确保肯定安全。

斯坦福大学团队爆改这台 DeLorean,让它去漂移,意图便是研讨自动驾驭轿车在失掉安稳性的极点状态下应该怎么自我操控。

这次的 MARTYkhana 除了做出了一部令人血脉偾张的漂移视频,更重要的含义在于取得了很多要害的测验数据。

团队成员 Jonathan Goh 表明,“经过漂移,咱们让自动驾驭进入到最为极点的环境傍边。假如咱们可以在最不安稳的场景中完结自动驾驭,其他的全部都方便的解决了。”

环绕这台爆改电动漂移 DeLorean,斯坦福大学团队现已发布了相关的研讨论文,题为 Toward Automated Vehicle Control Beyond the Stability Limits: Drifting Along a General Path 。

团队也发布了更多的视频,展现 MARTY 在酷炫的漂移背面,一些重要的研讨思路和启示:

这现已不是 Gerdes 教授的团队榜首次跟赛车打交道了。几年前,他们改装了一台奥迪 TT,送到赛道上测验,完结了逾越真人车手关于刹车和过弯路途的操控。

他们还把自动驾驭轿车送到过派克峰登顶计时赛 ,可谓自动驾驭赛车界的榜首团队了……

本文来自微信大众号: 硅星人  ,作者:杜晨,修改:Vicky Xiao

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