Los estudiantes de la Universidad de Clemson debutan con autonomía

Para acelerar la entrega de suministros y recopilar datos en tiempo real en áreas de desastre, los estudiantes de la Universidad de Clemson en el Centro Internacional de Investigación Automotriz en Greenville han desarrollado un vehículo todoterreno de reconocimiento y socorro que puede navegar por sí solo.

Cada año, los desastres naturales causan importantes daños y perturbaciones en la infraestructura de transporte del país, destruyendo las rutas de entrega a las poblaciones afectadas y complicando los esfuerzos para evaluar la situación. Solo en 2022, los desastres naturales causaron daños estimados en 165.100 millones de dólares en Estados Unidos, según la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos.

Equipado con lidars, cámaras y GPS de alta precisión, el vehículo autónomo puede detectar y navegar en terreno desconocido. El vehículo puede alcanzar 45 mph, escalar obstáculos de 18 pulgadas de alto, maniobrar en superficies con pendiente del 60% y girar 360 grados en un lugar en dos segundos, según un comunicado de prensa de la universidad.

Su tren motriz híbrido en serie adaptable permite una poderosa maniobrabilidad y una mejor economía de combustible, así como un viaje silencioso en modo solo eléctrico. Cuando el vehículo llega a su destino, puede entregar suministros de emergencia y actuar como generador móvil en caso de cortes de electricidad sin poner en peligro a las personas.

El vehículo es el resultado del programa emblemático de prototipos de vehículos rápidos de Clemson, Deep Orange, incluido dentro de la maestría de dos años de la universidad centrada en la integración de sistemas en ingeniería automotriz. Dos grupos de estudiantes de Deep Orange colaboraron durante tres años para desarrollar este vehículo de socorro todoterreno, autónomo y de alta velocidad desde cero.

Los estudiantes trabajaron con profesores y personal de CU-ICAR, junto con el Centro de Sistemas de Vehículos Terrestres DEVCOM del Ejército de EE. UU., patrocinador principal del proyecto.

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Clemson anunció su asociación estratégica con GVSC en 2020 y la universidad fundó su centro de creación de prototipos virtuales de sistemas terrestres autónomos, respaldado por el Departamento de Defensa de EE. UU. La asociación fue diseñada para impulsar avances en la investigación en autonomía de vehículos todoterreno, electrificación del tren motriz y herramientas de ingeniería digital para respaldar de manera más efectiva la misión de GVSC.

"La tecnología confiable y robusta sin conductor todoterreno es fundamental para desarrollar la próxima generación de vehículos de movilidad militar", dijo en el comunicado el científico jefe del Ejército de EE. UU. en GVSC, David Gorsich. “Aún más crítico es desarrollar ingenieros capacitados y experimentados que puedan continuar impulsando la innovación en nuestro sector en el futuro. Este proyecto aborda la electrificación del tren motriz y los procesos de ingeniería digital, que son áreas de desarrollo clave para GVSC. Junto con la autonomía, estas áreas de desarrollo son las fuerzas impulsoras detrás de la asociación de investigación de GVSC con Clemson”.

Después de que el equipo de estudiantes se gradúe, el vehículo Deep Orange 14 representa un activo de investigación de vanguardia único y complejo para Clemson, colocando a la universidad a la vanguardia de la investigación todoterreno autónoma de alta velocidad, según el comunicado. No solo es una herramienta de validación y verificación para el intrincado modelado dinámico de vehículos minicargadores con orugas en topografías desafiantes, sino también una plataforma de implementación sofisticada para algoritmos de control de vanguardia y estrategias de gestión de energía para vehículos híbridos en serie.

"Ser testigo del desarrollo de un vehículo desde cero y observar su desempeño exitoso mientras cumple con todas las especificaciones es increíblemente gratificante", dijo en el comunicado Kaivalya Khorgade, quien se desempeñó como ingeniero jefe de vehículos de Deep Orange 14. "Con su diseño de orugas y su avanzado tren motriz híbrido en serie, el vehículo puede superar diversos obstáculos, mientras que sus características autónomas, incluida una serie de cámaras y sensores lidar, ofrecen capacidades invaluables de recopilación de datos y reconocimiento urbano".

El acceso a la herramienta de investigación con su integración de sistemas de múltiples capas es una oportunidad única en el mundo académico y una clara ventaja de investigación para Clemson, según el comunicado.

"Ser desafiado como estudiante a desarrollar algo de esta complejidad, algo en el borde de la tecnología, es una experiencia de aprendizaje increíble, y mucho menos ver su trabajo vivo a través de los descubrimientos de nuestros investigadores", dijo Chris Paredis, catedrático de Integración de Sistemas de BWM en Clemson. dijo en el comunicado. Paredis supervisó el programa Deep Orange durante ambas cohortes.

ESCENARIOS DE MISIÓN

El vehículo aborda dos escenarios de misión, que los estudiantes utilizaron para determinar las especificaciones técnicas y las funciones críticas del vehículo.

Misión de ayuda en casos de desastre en climas fríos

Una tormenta de nieve inesperada bloquea las carreteras y deja a los civiles necesitados de alimentos, agua y energía eléctrica. El vehículo autónomo debe proporcionar recursos muy necesarios hasta que los trabajadores puedan reparar la infraestructura local, atravesando terreno desconocido fuera de la carretera para llegar a la ciudad a tiempo.

Misión de reconocimiento urbano

Un desastre natural como un huracán o una inundación cambia la topografía de manera tan dramática que ni siquiera las cámaras aéreas pueden discernir si el área es transitable. El vehículo autónomo debe recorrer la zona para evaluar los daños, crear un mapa digital y determinar si los vehículos terrestres que lo siguen podrían pasar o quedarse atascados.

FUNCIONES CRÍTICAS DEL VEHÍCULO

Planificación autónoma de rutas todoterreno

Utilizando LiDAR, cámaras y GPS, el vehículo Deep Orange navega de forma autónoma a través de entornos no estructurados y que cambian dinámicamente. Los algoritmos de autonomía pueden planificar misiones a través de terreno desconocido, recopilando información y actualizando mapas en función de los sensores a bordo.

Maniobrabilidad todoterreno

Con sus orugas de 24 pulgadas de ancho, el vehículo Deep Orange puede atravesar casi cualquier terreno. Puede viajar a velocidades de hasta 45 mph, escalar obstáculos de 18 pulgadas de alto y realizar un giro completo de 360 ​​grados en menos de dos segundos.

Reconocimiento del paisaje

Después de un desastre natural como un huracán o un terremoto, el vehículo Deep Orange puede aventurarse a recopilar información sobre el paisaje cambiado y determinar la transitabilidad del terreno para ayudar en el apoyo logístico posterior. Las cámaras exteriores con giro, inclinación y zoom se pueden manipular y ver de forma remota mientras el vehículo se mueve de forma autónoma. Los datos recopilados se compilan en un mapa que se envía de forma inalámbrica a través de la red 5G para su análisis.

Propulsión híbrida en serie

Las orugas del vehículo funcionan con motores síncronos de imanes permanentes que pueden producir 340 kW (456 HP) de potencia máxima por oruga. Una batería de 53 kWh permite ocho horas de capacidad de vigilancia silenciosa a baja velocidad. Además, un generador diésel a bordo V6 de 3,0 litros puede recargar completamente la batería en 30 minutos, proporcionar energía adicional para el sistema de tracción durante maniobras de alta demanda de energía o actuar como un generador móvil para los sobrevivientes cuando llega a su destino.

Plataforma de investigación dinámica

Con una interfaz de usuario intuitiva para control remoto y autonomía, el vehículo Deep Orange está listo para ser utilizado por investigadores que trabajan en autonomía avanzada, gestión de energía, dinámica de vehículos y gemelos digitales. Incluye amplios conjuntos de sensores para la dinámica del vehículo, la gestión del tren motriz y la energía, y la gestión térmica. Los datos de todos estos sensores tienen una marca de tiempo precisa y están seleccionados para que estén disponibles para su posterior análisis por parte de los investigadores.

Comuníquese con Ross Norton en [email protected]

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