Беспилотное транспортное средство

Цель

Разработка действующей модели беспилотного автомобиля, отличающегося улучшенной адаптацией к условиям плохой освещённости.

Задачи

1. Поиск существующих способов детектирования и распознавания объектов с помощью веб-камеры.
2. Реализация существующих алгоритмов распознавания образов и QR-кодов на платформе Raspberry Pi 3.
3. Создание интерфейса
4. Сборка упрощённой модели беспилотного транспортного средства с возможностью распознавания простейших команд.

Описание

Для несения вычислительной нагрузки был выбран одноплатный компьютер «Raspberry Pi 3 Model B», который является полноценным компьютером с Lunix-подобной операционной системой. Встроенная поддержка языка программирования Python ускорит процесс реализации алгоритмов.

Далее началась разработка программной части. Главная задача, с ней связанная — реализовать распознавание объектов (дорожных знаков) в реальном времени. В связи с простотой, понятностью и уже имеющимся опытом работы для её написания был выбран язык программирования Python.

После изучения возможных способов реализации поставленной задачи был сделан выбор в сторону детектирования объектов с использованием методов компьютерного зрения, базирующихся на функциях библиотеки OpenCV, и их распознавания при помощи несложного алгоритма.

Распознавание QR-кодов было реализовано с помощью библиотеки «Pyzbar», содержащей функции для считывания QR- и штрих-кодов; среднее время отклика полученного алгоритма составляет 1 секунду.

Для облегчения дальнейшего превращения прототипа автора в реальное действующее транспортное средство за его основу была взята модель существующего автомобиля, а конкретно «ГАЗ-66».

Далее были изучены возможности используемого нами одноплатного компьютера. «Raspberry» может со своих логических выходов GPIO осуществлять подачу напряжения 3.3В. Используя эту информацию, решили реализовать распределение и смену полярности питания, подаваемого на двигатели с использованием Н-мостов, функционирующих на транзисторах структуры NPN и PNP.

После разработки программы, распознающей дорожные знаки и QR-коды, и аппаратной базы было собрано всё воедино, обеспечена работоспособность. Была дописана часть программы, отвечающая за подачу сигналов с выводов GPIO в связи с результатом распознавания. Затем последние были подключены к базам соответствующих транзисторов. Транзисторы в схеме H-моста используются в режиме ключа, так что их открытие и закрытие и будут управляться при помощи «Raspberry», на которую было установлено всё необходимое ПО, и перенесена вся программа. Но из-за нехватки места самодельную плату с Н-мостами пришлось заменить аналогом заводского производства. Далее к «одноплатнику» были подключены веб-камеры: одна обычная, вторая – модифицированная, способная работать в инфракрасном диапазоне для реализации функции распознавания QR-кодов при недостаточном освещении, которой нет ни у одного аналога. В связи с этим помимо обычной подсветки была добавлена инфракрасная. Далее уже на самой «Raspberry» была проверена работоспособность программы. После всё было перенесено на модель «ГАЗ-66». Питание одноплатного компьютера теперь осуществляется при помощи портативного зарядного устройства для мобильных девайсов (Power bank), а аккумулятор, за счёт которого функционируют двигатели, был возвращён на прежнее место и надёжно закреплён. Для повышения уровня безопасности модель была оснащена ультразвуковыми датчиками расстояния, а в основную программу была добавлена функция считывания с них данных и прекращения движения в случае обнаружения препятствия.

Результат

Создана рабочая модель беспилотного автомобиля на базе модифицированного «ГАЗ-66» с «Raspberry Pi 3» в качестве бортового компьютера. Реализована функция распознавания дорожных знаков «Въезд запрещён», «Поворот направо», «Поворот налево», «Движение прямо», и прописана соответствующая реакция на них. Добавлена принципиально новая функция считывания QR-кодов в темноте, которой нет ни у одного из аналогов. В связи с ограниченностью финансовых возможностей камеры, задействованные для распознавания объектов, выдают недостаточное качество изображения, из-за чего страдает точность, но в дальнейшем предполагается их замена более дорогостоящими аналогами.

Оснащение и оборудование

1. Одноплатный компьютер Raspberry Pi 3
2. Автомобиль «ГАЗ-66»
3. Компьютер
4. Язык программирования Python.

Перспективы использования результатов работы

В связи с большими перспективами разработок в области беспилотного транспорта было решено продолжить работу над проектом и начать внедрение алгоритмов распознавания образов и контроля полосы движения.

Планируется продолжать работу над проектом до превращения его в полноценный стартап и коммерциализации, постепенно внося в проект изменения, рекомендуемые экспертами.

Награды/достижения

1. Школьный этап Московского городского конкурса исследовательских и проектных работ – 1 место.
2. Межрайонный этап Московского городского конкурса исследовательских и проектных работ – 3 место.
3. Городской этап Московского городского конкурса исследовательских и проектных работ – призёр.
4. Открытая конференция юных учёных – 1 место.
5. Городская научно-практическая конференция «Курчатовский проект – от знаний к практике, от практики к результату» – призёр.
6. Всероссийский конкурс молодёжных проектов «Транспорт будущего» – 1 место.
7. Конкурс исследовательских и проектных работ учащихся образовательных учреждений Москвы и Московской области «Мегаполис XXI века − город для жизни» – 1 место.
8. Конференция научно-исследовательских и проектных работ школьников «Шаг в исследование» − 3 место.

Сотрудничество с вузом при создании работы

НИЦ «Курчатовский институт».

Особое мнение

«Работа над проектом занимала всё моё свободное время, но достигнутый результат того стоил. Безусловно проект получит дальнейшее развитие.

Конференция была организована прекрасно, лучше всех предыдущих»