自治船队可以为城市提供服务 以减少道路交通

阿姆斯特丹，曼谷和威尼斯等水路丰富的城市的交通运输的未来 - 运河沿着繁华的街道和桥梁运行 - 可能包括运送货物和人员的自动船，帮助清理道路拥堵。

来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和城市研究与规划系(DUSP)的Senseable City Lab的研究人员通过设计一系列具有高机动性和精确控制的自动驾驶船，迈向了未来。 。这些船也可以使用低成本打印机快速进行3D打印，从而使批量生产更加可行。

这些船可以用来打扰周围的人并运送货物，缓解街道交通。在未来，研究人员还设想无人驾驶船只适应夜间进行城市服务，而不是在繁忙的白天时间，进一步减少道路和运河的拥堵。

“想象一下，将一些通常在白天上路的基础设施服务 - 交付，垃圾管理，废物管理 - 转移到半夜，在水面上，使用一队自动船，”CSAIL总监说。 Daniela Rus是一篇论文的合着者，该论文描述了本周IEEE机器人与自动化国际会议上提出的技术。

此外，船只 - 配备传感器，微控制器，GPS模块和其他硬件的矩形4×2米船体 - 可编程为自组装成浮桥，音乐会舞台，食品市场平台和其他在几个小时内完成结构。“再次，一些通常在陆地上进行的活动，以及对城市如何移动造成干扰的活动，可以临时在水上进行，”Rus说，他是Andrew和Erna Viterbi电气教授工程与计算机科学。

这些船还可以配备环境传感器，以监测城市的水域，并深入了解城市和人类的健康状况。

该论文的共同作者是：第一作者Wei Wang，CSAIL和Senseable City Lab的联合博士后; DUSP博士后路易斯A.Mateos和Shinkyu Park; 研究员Pietro Leoni和研究科学家FábioDuarte都在DUSP和Senseable City Lab; Banti Gheneti，电气工程与计算机科学系研究生; 和Carlo Ratti，DUSP的主要研究员和实践教授，以及MIT Senseable City Lab的主任。

更好的设计和控制

这项工作是作为“Roboat”项目的一部分进行的，这是麻省理工学院Senseable City Lab和阿姆斯特丹高级大都市解决方案研究所(AMS)之间的合作。2016年，作为该项目的一部分，研究人员测试了一个原型，该原型在城市的运河周围巡航，沿着预编程的路径向前，向后和横向移动。

ICRA论文详述了几项重要的新创新：快速制造技术，更高效灵活的设计，以及先进的轨迹跟踪算法，可改善控制，精确对接和锁定以及其他任务。

为了制造这些船，研究人员用商业打印机进行了三维打印矩形船体，生产了16个拼接在一起的独立部分。印刷耗时约60小时。然后通过粘附几层玻璃纤维密封完成的船体。

集成在船体上的是电源，Wi-Fi天线，GPS以及小型计算机和微控制器。为了实现精确定位，研究人员采用了室内超声信标系统和室外实时动态GPS模块，可实现厘米级定位，以及惯性测量单元(IMU)模块，可监测船只的偏航和角速度。其他指标。

船是矩形的，而不是传统的皮划艇或双体船形状，以允许船在侧面移动并在组装其他结构时将其自身附着到其他船上。另一个简单而有效的设计元素是推进器放置。四个推进器位于每侧的中心，而不是四个角，产生向前和向后的力。研究人员说，这使得船更加灵活和高效。

该团队还开发了一种方法，使船能够更快，更准确地跟踪其位置和方向。为此，他们开发了非线性模型预测控制(NMPC)算法的有效版本，通常用于在各种约束内控制和导航机器人。

NMPC和类似的算法之前已被用于控制自主艇。但通常这些算法仅在模拟中进行测试，或者不考虑船的动态。研究人员在算法中引入了简化的非线性数学模型，该模型考虑了一些已知参数，例如船的阻力，离心力和科里奥利力，以及由于水中加速或减速而增加的质量。研究人员还使用了一种识别算法，然后在船只在路径上训练时识别任何未知参数。

最后，研究人员使用一个有效的预测控制平台来运行他们的算法，该算法可以快速确定即将发生的行为，并将算法的速度提高两个数量级。虽然其他算法在大约100毫秒内执行，但研究人员的算法只需不到1毫秒。

测试水域

为了证明控制算法的功效，研究人员在游泳池和查尔斯河的预先计划路径上部署了一个较小的船型。在10次测试过程中，研究人员观察到平均跟踪误差 - 定位和定向 - 小于传统控制算法的跟踪误差。

这种精确度部分归功于船上的GPS和IMU模块，它们分别确定位置和方向，直至厘米。NMPC算法处理来自这些模块的数据，并权衡各种指标以使船真实。该算法在控制器计算机中实现，并单独调节每个推进器，每0.2秒更新一次。

“控制器会考虑船的动力学，船的当前状态，推力限制以及未来几秒钟的参考位置，以优化船在路径上行驶的方式，”王说。“然后我们可以为推进器找到最佳的力量，可以将船带回路径并最大限度地减少错误。”

研究人员表示，设计和制造方面的创新，以及更快，更精确的控制算法，都指向用于运输，对接和自组装成平台的可行无人驾驶船。

这项工作的下一步是开发自适应控制器，以便在运输人员和货物时考虑到船的质量和阻力的变化。研究人员还在改进控制器，以解决波浪干扰和更强的电流问题。

“我们实际上发现查尔斯河比阿姆斯特丹的运河有更多的电流，”王说。“但是会有很多小船在四处移动，大船会带来很大的水流，所以我们仍然需要考虑这个问题。”