Odhadování a predikce pohybových stavů vozidel veřejné dopravy multisenzorickou fúzí
Navrhovaný studentský projekt je motivován právě se rozbíhajícím společným projektem/grantem zadávajícího učitele a průmyslového partnera (firma Herman Systems z Brna), jehož cílem je vývoj levných avšak přesných a spolehlivých systémů pro odhadování a predikci pohybových stavů vozidel veřejné dopravy, zejména tramvají a městských autobusů. Motivací pro přesnost jsou i úlohy přesného řízení dobrzďování na zastávce či i prevence srážek. Pro účel takového výzkumu a vývoje je ale zapotřebí mít k dispozici jiné (a případně i téměř libovolně dražší) řešení, které poslouží jako etalon, ke kterému se s vlastním řešením můžeme vztahovat. A nalezení, rozchození a předvedení takového "etalonového řešení" bude náplní tohoto studentského projektu.
Prvotní instrukce/nápady
Nápadem je využít špičkové přijímače GNSS od firmy uBlox. Kupříkladu jejich moduly ZED-F9P https://www.u-blox.com/en/product/zed-f9p-module nabízí centimetrovou přesnost. Několik kusů těchto modulů máme k dispozici (používali jsme je pro experiment s kolonou aut s adaptivními tempomaty na letišti https://radiozurnal.rozhlas.cz/pokud-jde-o-jizdu-v-kolone-trapi-stroje-podobne-problemy-jako-lidi-zjistili-8120406). Výrobce uBlox však nabízí i moduly, které uvnitř fúzují nejen signály z družic a inerciální měření z integrované IMU jednotky, ale navíc umožňují přivést i signál z otáček kol, ať už přímo coby pulzy nebo komunikací přes sběrnici CAN. Pro oblast automotive je takovým produktem nedávno na trh uvedený ZED-F9K https://www.u-blox.com/en/product/zed-f9k-module, tento je však pro nás nedostupný (prodávají dnes jen ve velkém výrobcům). Nabízí se však i produkt https://www.u-blox.com/en/product/zed-f9r-module, který vykazuje přibližně stejnou funkcionalitu. Navíc jsou na trhu k dispozici i vývojové kity jako https://www.sparkfun.com/products/16344 či https://www.sparkfun.com/products/16475 či https://www.ardusimple.com/product/simplertk2b-f9r-v3/. Tyto kity jsme již koupili a jsou k dispozici.
Bude tedy nutné vyhodnotit, zda využít ZED-F9P nebo ZED-F9R (nebo obojí), a v případě druhého realizovat připojení na palubní odometrii. Je možné, že už brzy v průběhu studentského projektu se podaří realizovat experimenty na tramvajích nebo autobusech (takových jsme již v minulosti několik realizovali, viz https://youtu.be/oCF8vl4ImaQ), ale nelze to garantovat (záleží i na možnostech partnerů partnerů...). Bezpečnější tedy bude nespoléhat se na přístup k těmto velkým vozidlům a místo toho realizovat experimentální část práce s běžným osobním vozem. Pokud studenti nebudou mít sami nějaký k dispozici, může být použit vůz vedoucího učitele (Renault Megane). Asi nejpohodlnější způsob, jak se dostat k informaci z odometrie je využití protokolu ODB II. Ten je původně určen pro diagnostiku spalování, avšak informaci z odometrie by přes něj mělo být také možné získat. Konektorů se na trhu nabízí celá řada. K dispozici máme hned ELM327 s USB.
Výstupy ze studentského projektu
Tou hlavní inženýrskou výzvou a prvním dílčím cílem celého studentského projektu tak bude napojení ZED-F9R na palubní odometrii osobního vozu přes ODB II a správná konfigurace výsledné sestavy.
Druhým dílčím cílem projektu bude předvedení funkčnosti výsledného systému při jízdách auta po městě. Bude nutné i vymyslet, jak i pro toto řešení, které v budoucnu poslouží jako "kalibrační", ověřovat jeho správnost (kupříkladu manuálním zaznamenáváním průjezdu význačnými body).
Možnost pokračování projektu
Nad výsledky tohoto projektu může být dále stavěno. V případě zahájení práce formou letní stáže bude zcela jistě bude možné v této oblasti následně pokračovat formou individuálních projektu i následných diplomových prací.
Stejně tak může být podle míry nasazení i výsledků práce na tomto projektu finančně ohodnocena (formou zapojení daného studenta či studentů do grantu).
Literatura
- Dokumentace k uBlox ZED-F9R https://www.u-blox.com/en/product/zed-f9r-module
- Dokumentace k OBD II https://en.wikipedia.org/wiki/On-board_diagnostics
Pro práci spíše až navazující (více směrem k algoritmům), ale už i teď snad inspirující/motivující:
- Jay A. Farrell et al., „IMU Error State Modeling for State Estimation and Sensor Calibration: A Tutorial", 20. květen 2020, https://escholarship.org/uc/item/1vf7j52p.
- Dan Simon, Optimal State Estimation (Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2006), http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/0470045345 (dostupné v doméně ČVUT nebo po přihlášení).
- Teunissen, Peter, and Oliver Montenbruck, eds. Springer Handbook of Global Navigation Satellite Systems. Springer Handbooks. Springer, 2017. Jen některé kapitoly, dostupné na https://ebookcentral.proquest.com/lib/cvut/detail.action?docID=4880030.
