Sisteme de Conducere Autonoma

=== d34d45ab6e23c3358f9c85646e97fbf1a1b8cf40_518011_1 ===

FACULTATEA DE TRANSPORTURI

SPECIALIZAREA: TELECOMENZI ȘI ELECTRONICA ÎN TRANSPORTURI

LUCRARE DE LICENȚĂ

2017

SISTEME DE CONDUCERE AUTONOMA

1

CUPRINS

INTRODUCERE

1.SISTEME

1.1.DEFINIREA SISTEMELOR

1.2.CLASIFICAREA SISTEMELOR

1.2.1. SISTEME CONTINUE ȘI DISCRETE

1.2.2. SISTEME LINIARE SI NELINIARE

1.2.3. SISTEME STATICE SI DINAMICE

1.2.4.SISTEME MONOVARIABILE ȘI MULTIVARIABILE

1.2.5.SISTEME DESCHISE ȘI ÎNCHISE

1.2.6. SISTEME CU TIMP MORT

1.2.7. SISTEME CU PARAMETRI CONSTANȚI ȘI VARIABILI

1.2.8. SISTEME CU PARAMETRI CONCENTRAȚI ȘI DISTRIBUIȚI

1.2.9. CLASIFICAREA SISTEMELOR AUTOMATE

2. VEHICULE AUTONOME

2.1.AUTOMOBILUL AUTONOM

2.2.FUNCȚIILE VEHICULELOR AUTONOME

2.3.STUDII EXPERIMENTALE

2

3. SISTEME DE CONDUCERE AUTONOMĂ BAZATE PE COMUNICAȚII VEHICUL- VEHICUL

4. SISTEME DE CONDUCERE AUTONOMĂ BAZATE PE COMUNICAȚII VEHICUL- INFRASTRUCTURĂ

CONCLUZII

BIBLIOGRAFIE

3

INTRODUCERE

Vehiculele autonome reprezintă un avantaj în flexibilitatea manipulării materiei prime în cadrul producției și în domeniul logistic. În acest sens, dezvoltarea sistemelor de transport sau transfer poate reduce continuu costurile producției conform studiilor având la bază concepte de fabricație precum „just-in-time” și contextul actual global de dezvoltare a producției bazat pe continua adaptare la cererea clienților.

Costurile manipulării materialului reprezintă o proporție semnificativă în costurile de producție. În acest sens, tematica abordată devine importantă în scopul maximizării flexibilității ca o caracteristică a sistemelor de producție ale fabricilor viitorului și a minimizării costurilor de producție. Nivelul de automatizare permite stabilirea gradului de flexibilitate cât și a complexității în ceea ce privește organizarea producției.

Aceasta lucrare reprezintă un concept evolutiv al mijloacelor de transport în direcția simplificării procesului de design și re-design a fabricației prin dezvoltarea funcțiilor de navigație a vehiculelor autonome inteligente. Cercetările cuprind contribuții privind sistemele de navigație a vehiculelor autonome. În acest sens un vehicul se deplasează complet autonom într- un mediu specific, interior sau exterior realizând o hartă virtuală în timp real cu ajutorul senzorilor. În literatura de specialitate conceptul de Cartografiere și Localizare Simultană (SLAM) reprezintă o tematică deschisă privind navigarea optimă a vehiculelor autonome. Comunicația dintre sistemul central de comandă și vehiculele autonome este bazată pe un schimb de informații în scopul procesării în timp real a sarcinilor și totodată permite utilizarea multiplă a datelor existente, reprezentând un avantaj major și pentru sistemul de planificare sau gestiune și o parte componentă în dezvoltarea obiectivului acestei lucrări. Latura de siguranță în operare privind conducerea fără coliziuni, evitarea obstacolelor și a celorlalte componente de manipulare, respectiv a oamenilor și obiectelor aflate în mișcare, reprezintă un aspect important și este tratat ca parte componentă a evoluției mijloacelor de transport fără operator uman.

4

1.SISTEME

1.1.DEFINIREA SISTEMELOR

Conceptul de sistem a apărut și s-a dezvoltat de-a lungul timpului, ca rezultat al evidențierii unor trăsături și comportamente comune pentru o serie de procese și fenomene din diferite domenii, fapt ce a permis tratarea acestora, din punct de vedere structural-funcțional, într-un mod unitar, sistemic.

Noțiunea de sistem are o sferă de cuprindere largă, fiind frecvent întâlnită în știință și tehnică, în general, în toate domeniile gândirii și acțiunii umane, însă întotdeauna în asociație cu un atribut de specificare; de exemplu, sistem automat, sistem de transmisie, sistem informațional, sistem de semnalizare, sistem de producție, sistem filozofic, sistem social.

In literatura de specialitate există diverse definiții ale conceptului de sistem, unele reflectând tendința definirii sistemului într-o cât mai largă generalitate, altele tendința de particularizare la un anumit domeniu al cunoașterii. Prin sistem se înțelege un ansamblu de elemente ce interacționează între ele și cu exteriorul, cu respectarea unor reguli, legi și principii, în vederea realizării unui sens, obiectiv, scop.

Un sistem este structurat ca o conexiune de elemente, fiecare element constituind la rândul său un sistem (subsistem). Interacțiunea dintre elementele unui sistem poate conferi sistemului proprietăți, caracteristici și comportamente noi, diferite de cele ale fiecărui element component. In cazul sistemelor fizice (reale), interacțiunea se realizează pe baza legilor fizico- chimice generale, prin intermediul fluxurilor de masă și energie, purtătoare de informație. Sistemele fizice pot fi naturale sau artificiale, respectiv create de om.

Teoria sistemelor operează cu conceptul de sistem abstract, de obicei sub forma unui model matematic, care permite descrierea caracteristicilor și comportamentului dinamic al unei clase de sisteme fizice.

5

Trăsăturile sistemelor:

Caracterul structural- unitar reflectă proprietatea unui sistem de a fi reprezentat ca o conexiune de subsisteme a căror acțiune este orientată spre un anumit sens (scop).

Caracterul cauzal- dinamic reflectă proprietatea unui sistem de a evolua în timp sub acțiunea unor factori interni și externi, cu respectarea principiului cauzalității conform căruia, orice efect este rezultatul unei cauze, efectul este întârziat față de cauză, iar cauzele identice generează în aceleași condiții efecte identice.

Caracterul informațional reflectă proprietatea unui sistem de a primi, prelucra, memora și transmite informație.

In sensul teoriei sistemelor, prin informație se înțelege orice factor care contribuie calitativ sau cantitativ la descrierea comportamentului unui sistem. La sistemele tehnice, mărimile fizice utilizate ca suport pentru transmisia și stocarea informației se numesc semnale. Mărimile variabile asociate unui sistem pot fi de trei feluri: mărimi de intrare, mărimi de stare și mărimi de ieșire.

Mărimile de intrare sunt mărimi independente de sistem, de tip cauză, care influențează din exterior starea și evoluția sistemului.

Mărimile de stare sunt mărimi dependente de mărimile de intrare, de tip efect, având rolul de a caracteriza și descrie starea curentă a sistemului.

Mărimile de ieșire sunt mărimi dependente de mărimile de stare și/sau de mărimile de intrare, tip efect, având rolul de a transmite în exterior (sistemelor învecinate) informație despre starea curentă a sistemului. Unele mărimi de ieșire pot fi în același timp mărimi de stare.

Teoria sistemelor operează cu două concepte de sistem: sistem de tip I-S-E (intrare-stare-ieșire) și sistem de tip I-E (intrare- ieșire). Sistemele de tip I-S-E conțin mărimi de intrare, mărimi de stare și mărimi de ieșire, în timp ce sistemele de tip I-E conțin explicit

6

numai mărimi de intrare și mărimi de ieșire. Teoria clasică a sistemelor operează cu sisteme de tip I-E, în timp ce teoria modernă a sistemelor operează cu sisteme de tip I-S-E. Unui sistem fizic i se poate asocia un sistem abstract de tip I-S-E și un sistem abstract de tip I-E.

La sistemele de tip I-S-E, transferul de informație intrare-ieșire se realizează în mod indirect, prin intermediul stării. Transferul intrare-stare (I →S) are loc cu întârziere strictă, după o dinamică proprie sistemului, în timp ce transferul stareieșire (S →E) se realizează instantaneu. In cazul unor sisteme care respectă la limită principiul cauzalității, mărimea de ieșire are o componentă ce urmărește instantaneu variațiile mărimii de intrare. La aceste sisteme există un canal direct intrare-ieșire (I →E), prin care transferul se realizează instantaneu.

Teoria sistemelor operează și cu sisteme triviale, la care mărimea de ieșire, în ansamblul său, urmărește instantaneu variațiile mărimii de intrare. Sistemele statice nu conțin mărimi de stare, iar transferul intrare ieșire se realizează numai pe canalul direct I →E. Sistemele netriviale la care mărimea de ieșire urmărește cu întârziere variațiile mărimii de intrare se numesc sisteme dinamice.

La sistemele de tip I-E care nu conțin mărimi de stare, transferul intrare- ieșire se realizează direct, cu întârziere strictă (la sistemele dinamice) sau instantaneu (la sistemele triviale de tip static). Un sistem interacționează cu sistemele învecinate numai prin intermediul mărimilor de intrare și de ieșire. Mărimile de ieșire ale unui sistem sunt mărimi de intrare pentru sistemele învecinate. Mărimile de ieșire ale sistemelor tehnice sunt măsurabile, în timp ce mărimile de stare nu sunt întotdeauna accesibile măsurării.

Atunci când variabilele unui sistem sunt separate în variabile cauză și variabile efect, sistemul se numește orientat. La sistemele abstracte, orientarea este formală, în timp ce la sistemele reale, orientarea rezultă din aplicarea legilor fizico- chimice specifice, cu respectarea necondiționată a principiului cauzalității.

Mărimile de stare ale unui sistem au două proprietăți esențiale:

– de mediere a transferului intrare-ieșire (I →E), care devine astfel transfer

7

intrare-stare-ieșire (I →S→E);

– de acumulare într-o formă concentrată (sintetică) a întregii informații utile privind evoluția anterioară a sistemului, adică a istoriei trecute a sistemului.

In afara mărimilor variabile de intrare, stare și ieșire, în descrierea comportamentului unui sistem intervin și unele mărimi constante sau pseudoconstante, numite parametri. La sistemele fizice, mărimile parametrice sunt de regulă mărimi ce caracterizează proprietățile fizico- chimice ale sistemului: densitate, viscozitate, lungime, arie, volum, rezistență electrică, capacitate electrică, conductivitate termică.1

1 T. Ross, Advances and Challenges in Electronic Braking Control Technologie, SAE982244, San Francisco, 1998.

8

1.2.CLASIFICAREA SISTEMELOR

Pe baza unor proprietăți derivate din caracterul structural- unitar, cauzal- dinamic și informațional al sistemelor, acestea pot fi împărțite în categorii, sistemele aparținând unei clase având trăsături, proprietăți și comportamente asemănătoare.

1.2.1. SISTEME CONTINUE ȘI DISCRETE

Sistemele cu timp continuu sunt acele sisteme la care mărimile de intrare, de stare și de ieșire iau valori la orice moment de timp t aparținând mulțimii numerelor reale R. Sistemele cu timp continuu pot fi continue (netede sau analogice) sau discontinue. Sistemele continue satisfac următoarea proprietate: Pentru orice stare inițială și orice funcție de intrare continuă (în sens matematic), funcția de stare X(t) și funcția de ieșire Y(t) sunt, de asemenea, funcții continue. Sistemele cu timp continuu care nu satisfac această proprietate sunt sisteme discontinue. Sistemele cu timp continuu sunt descrise prin ecuații diferențiale. Un circuit electronic care conține elemente analogice și un releu electromagnetic având un contact într-o ramură a circuitului este un sistem discontinuu.

Sistemele cu timp discret sunt acele sisteme la care mărimile de intrare, de stare și de ieșire iau valori numai la anumite momente discrete ale timpului tk . Sistemele cu timp discret la care discretizarea timpului este uniformă (cu pas constant), adică tk = kT , unde T este perioada (tactul) și k∈Z, se numesc sisteme discrete. Alegând, prin convenție, T =1, rezultă că la sistemele discrete timpul t este o variabilă de tip întreg (t = k∈Z). Sistemele discrete sunt descrise prin ecuații cu diferențe. Sistemele fizice discrete conțin un generator de tact (ceas), deci sunt sisteme artificiale, create de om. Sistemele discrete la care variabilele iau numai două valori distincte (“0” și “1”) se numesc sisteme logice sau binare, iar sistemele finite la care variabilele iau un număr mare de valori se numesc sisteme numerice sau digitale. Dispozitivele de semnalizare optică și acustică pentru alarmare la ieșirea unei

9

mărimi fizice în afara limitelor admise, sunt sisteme logice, iar calculatoarele sunt sisteme numerice.

Sistemele care conțin atât elemente continue cât și elemente discrete se numesc sisteme cu eșantionare sau sisteme eșantionate. Interconectarea subsistemelor continue și discrete se realizează prin intermediul convertoarelor analog- numerice și numeric- analogice. Semnalele numerice obținute prin eșantionarea (discretizarea) periodică a semnalelor continue se numesc semnale eșantionate.

1.2.2. SISTEME LINIARE SI NELINIARE

Sistemele liniare sunt sistemele care, în orice condiții, verifică principiul superpoziției, respectiv al suprapunerii efectelor: suma efectelor cauzelor este egală cu efectul sumei cauzelor.

Sistemul obținut prin interconectarea a două sau mai multor subsisteme liniare este, de asemenea, liniar. Reciproca acestei afirmații nu este totdeauna adevărată, liniaritatea unui sistem nu implică în mod necesar liniaritatea subsistemelor componente. Pentru sistemele liniare a fost elaborată o teorie unitară.

Sistemele neliniare sunt acele sisteme care nu satisfac în toate cazurile principiul superpoziției (adică acele sisteme care nu sunt liniare). Modul neconstructiv de definire a sistemelor neliniare, prin negarea unei proprietăți și multitudinea modurilor de manifestare a neliniarităților conduc la ideea imposibilității construirii unei teorii unitare a sistemele neliniare. In consecință, sistemele neliniare sunt studiate pe clase de sisteme, definite constructiv pe baza unor proprietăți comune, de exemplu, clasa sistemelor continue și liniare pe porțiuni, clasa sistemelor cu caracteristică statică de tip releu, clasa sistemelor neliniare de ordinul unu.

10

Sistemele liniare sunt descrise prin ecuații matematice liniare algebrice, diferențiale sau cu diferențe, iar sistemele neliniare prin ecuații neliniare. Studiul sistemelor liniare se poate efectua într-un mod unitar, simplu și precis.

Sistemele fizice sunt, de regulă, sisteme neliniare. Un sistem fizic poate fi considerat liniar cel mult într- un anumit domeniu de funcționare, delimitat de zone de funcționare neliniare de blocare și de saturație. Sistemele cu neliniarități slabe în domeniul de funcționare studiat sunt considerate ca fiind liniare sau liniare pe porțiuni.

1.2.3. SISTEME STATICE SI DINAMICE

Sistemele statice sau fără memorie sunt sisteme de ordinul zero, fără variabile de stare, având valoarea ieșirii Y la momentul t complet determinată de valoarea intrării U la momentul t . La aceste sisteme, ieșirea urmărește instantaneu variațiile în timp ale intrării. Sistemele fizice statice nu conțin în componența lor elemente capabile să înmagazineze și să transfere cantități semnificative de masă și energie.

Sistemele dinamice sau cu memorie au ordinul mai mare decât zero și caracterizează prin prezența regimurilor tranzitorii. Sistemele fizice dinamice includ în componența lor elemente capabile să acumuleze și să transfere, cu viteză finită, cantități semnificative de masă și energie.

Sistemele statice sunt descrise prin ecuații algebrice, iar sistemele dinamice prin ecuații diferențiale sau cu diferențe. Studiul unui sistem complex, alcătuit din mai multe subsisteme interconectate, este considerabil mai simplu atunci când o parte din subsisteme sunt de tip static. Un subsistem este considerat de tip static atunci când are un timp de răspuns neglijabil (de cel puțin 8…10 ori mai mic) față de timpul de răspuns al altui subsistem din cadrul sistemului studiat.

11

Un circuit electric pur rezistiv, format din rezistențe este un sistem static. De asemenea, un dispozitiv mecanic tip pârghie, perfect rigidă, având ca variabile de intrare-ieșire deplasările capetelor pârghiei, este un sistem static. Un traductor tip termocuplu, deși are un timp de răspuns la o variație treaptă a temperaturii de ordinul minutelor, poate fi considerat un subsistem de tip static în cazul unui sistem automat de reglare a unui cuptor tubular de mari dimensiuni, caracterizat printr-un timp de răspuns de ordinul zecilor de minute.

1.2.4.SISTEME MONOVARIABILE ȘI MULTIVARIABILE

Sistemele monovariabile au o singură intrare și o singură ieșire, sistemele multivariable au cel puțin două intrări și două ieșiri; în plus, cel puțin o ieșire este influențată de minimum două intrări.

Sistemele cu o singură intrare (m=1) și mai multe ieșiri ( p >1), precum și sistemele cu mai multe intrări (m>1) și o singură ieșire ( p =1), pot fi reduse la p , respectiv m sisteme monovariabile. Sistemele monovariabile se mai numesc sisteme SISO (single input-single output), iar sistemele multivariabile se mai numesc sisteme MIMO (multi input-multi output).

1.2.5.SISTEME DESCHISE ȘI ÎNCHISE

Sistemele deschise (cu structură deschisă) sunt caracterizate printr-un flux de informație unidirecțional. Sistemele închise (cu structură închisă sau cu buclă închisă) sunt

12

sisteme la care poate fi evidențiat un flux de informație bidirecțional, prin care mărimea de ieșire a unui element al sistemului influențează starea viitoare a elementului respectiv, prin intermediul altor elemente ale sistemului.

Un sistem automat este format din două subsisteme principale: procesul (instalația) de automatizat P și dispozitivul de automatizare DA. Sistemele automate cu structurile (a) și (b) sunt sisteme deschise, iar cele cu structura (c) sunt sisteme închise. Sistemul cu structura (a) este un sistem de supraveghere sau monitorizare automată (de măsurare sau semnalizare), sistemul cu structura (b) este un sistem de comandă automată în buclă deschisă, iar sistemul cu structura (c) este un sistem de reglare automată în buclă închisă a procesului P.

In cazul sistemului de reglare automată, dispozitivul de automatizare DA primește informație despre valoarea curentă a mărimii de ieșire a procesului reglat P și, pe baza acestei informații, generează comenzi convenabile asupra procesului, în vederea aducerii și menținerii mărimii de ieșire Y a procesului (numită mărime reglată) la o valoare cât mai apropiată de cea a mărimii de referință R, în condițiile acțiunii perturbației P asupra procesului și a modificării în timp a mărimii de referință R .

1.2.6. SISTEME CU TIMP MORT

In cazul sistemelor fizice cu parametri distribuiți, la care viteza de propagare a fenomenului este relativ redusă (cazul proceselor cu transfer de masă și al celor cu transfer caloric), între mărimile de ieșire și mărimile de intrare poate fi evidențiată o întârziere pură, de tip „timp mort". Astfel, dacă mărimea de intrare se modifică sub formă de treaptă la momentul t0 =0, efectul devine observabil la ieșire începând de la un anumit moment τ >0 . Intervalul de timp τ în care efectul este insesizabil la ieșire se numește timp mort.

13

Analiza și sinteza sistemelor cu timp mort se realizează mult mai dificil decât la sistemele fără timp mort. In cazul cel mai simplu, ecuațiile matematice ale sistemelor cu timp mort conțin variabila de intrare u(t −τ ) în locul variabilei de intrare u(t) .

Un cuptor tubular pentru încălzirea petrolului, având ca mărime de intrare debitul de produs sau temperatura de intrare a produsului și ca mărime de ieșire temperatura produsului la ieșirea din cuptor, constituie un exemplu de sistem cu timp mort.

1.2.7. SISTEME CU PARAMETRI CONSTANȚI ȘI VARIABILI

Sistemele cu parametri constanți sau invariante, au o structură fixă și parametri interni constanți în timp, iar sistemele cu parametri variabili sau variante au cel puțin un parametru intern variabil în timp. Starea unui sistem cu parametri constanți aflat inițial în regim staționar (caracterizat prin constanța în timp a tuturor variabilelor de intrare, de stare și de ieșire) se poate modifica numai din exterior, prin acțiunea variabilelor de intrare.

Sistemele cu parametri constanți sunt descrise prin ecuații cu coeficienți constanți, iar sistemele cu parametri variabili prin ecuații cu coeficienți variabili în timp.

Un exemplu de sistem cu parametri variabili este cuptorul tubular cu flacără directă, utilizat la încălzirea produsului care circulă prin tubulatură. Datorită fenomenului de cocsare a materialului tubular, parametrii de transfer termic al căldurii de la flacără la produsul încălzit se modifică în timp. Fenomenul de modificare a parametrilor de transfer termic este lent, fiind sesizabil după una sau mai multe luni de funcționare, motiv pentru care cuptorul tubular este în mod uzual considerat cu parametri constanți. Circuitul electric cu întrerupătorul I acționat la anumite momente de timp, este un exemplu de sistem cu structură variabilă.

14

1.2.8. SISTEME CU PARAMETRI CONCENTRAȚI ȘI DISTRIBUIȚI

Sistemele fizice cu parametri concentrați sunt acelea la care se poate considera, cu suficientă precizie, că mărimile fizice asociate oricărui element al sistemului au aceeași valoare în toate punctele elementului.

Sistemele fizice cu parametri distribuiți sunt acelea la care cel puțin o mărime fizică asociată unui element dimensional al sistemului are valori care diferă sensibil de la un punct la altul, adică are valori distribuite de-a lungul unei linii, în plan sau în spațiu.

Deoarece toate obiectele fizice sunt de tip spațial, pentru determinarea caracterului concentrat sau distribuit al unui obiect se ține seama de timpul de propagare a fenomenului (masei, energiei) pe direcțiile spațiale ale obiectului, care depinde de dimensiunile obiectului și de viteza de propagare.

Pentru exemplificare, în timp ce presiunea unui gaz într-un vas are practic aceeași valoare în toate punctele vasului, presiunea unui gaz într-o conductă de transport cu lungimea mare are valori diferite de- a lungul traseului. Prin urmare, primul proces poate fi considerat cu parametri concentrați, iar cel de-al doilea cu parametri distribuiți.

Comportamentul dinamic al sistemelor continue cu parametri concentrați este descris prin ecuații diferențiale ordinare, iar cel al sistemelor cu parametri distribuiți prin ecuații diferențiale cu derivate parțiale.

Având în vedere complexitatea formalismului matematic la sistemele cu parametri distribuiți, în condițiile în care eroarea de modelare datorată renunțării la ipoteza de distributivitate se încadrează în limite acceptabile (este sub 10 %), se preferă considerarea sistemului analizat ca fiind cu parametri concentrați. In asemenea situații, sistemele cu parametri distribuiți pot fi tratate în maniera specifică sistemelor cu parametri concentrați, alegând ca variabile de ieșire mărimi fizice locale asociate unor puncte sau poziții reprezentative, de obicei extreme, ale obiectului fizic.

15

1.2.9. CLASIFICAREA SISTEMELOR AUTOMATE

Sistemele automate sunt sisteme tehnice de supraveghere, comandă și control al proceselor și instalațiilor tehnologice, fără intervenția directă a omului.

Un sistem automat (SA) este alcătuit din două părți principale: procesul de automatizat (P) și dispozitivul de automatizare (DA). In unele aplicații exista este o altă structurare a sistemului automat: în partea fixată (PF) și dispozitivul de comandă (DC). Partea fixată conține procesul împreună cu dispozitivul de execuție și dispozitivul de măsurare (traductorul).

a) După natura elementelor din componența dispozitivului de automatizare și a semnalelor de comunicație între elemente, sistemele automate pot fi: electronice, pneumatice, hidraulice, mecanice și mixte.

Sistemele electronice sunt superioare celorlalte în privința performanțelor tehnice și a posibilităților de cuplare la echipamentele de calcul numeric și de transmisie a semnalelor la distanță. In mediile cu pericol mare de explozie, sistemele electronice pot fi însă utilizate numai în construcție antiexplozivă sau la puteri mici. Elementele pneumatice și hidraulice sunt utilizate mai ales ca dispozitive de execuție (acționare), deoarece permit generarea prin mijloace simple a unor forțe, momente și puteri relativ mari, fără pericol de explozie. Când sistemul automat conține elemente de natură diferită, interconectarea acestora se face prin intermediul unor elemente convertoare (de interfață).

b) După gradul de universalitate a elementelor din componența dispozitivului de automatizare, sistemele automate pot fi unificate sau specializate. Sistemele unificate conțin elemente universale care funcționează cu semnal unificat (standard).

Sistemele automate electronice de putere medie funcționează cu semnal electronic unificat I = 4 … 20 mA c.c. Semnalul de tip curent, spre deosebire de semnalul tip tensiune, poate fi transmis fără pierderi la distanțe mari, de până la 2000 m.

16

De regulă, semnalul unificat este curentul de colector al unui tranzistor de putere (final). Deplasarea față de zero a curentului de colector permite menținerea punctului de funcționare al tranzistorului în zona de amplificare liniară.

Receptoarele de semnal unificat 4 … 20 mA sunt conectate în serie. Prin conectarea unei rezistențe de 250 Ω la bornele de intrare ale fiecărui receptor, curentul 4 … 20 mA este transformat în tensiune în gama 1 … 5 V. Numărul total de receptoare este limitat, pentru a nu influența valoarea curentului, ca urmare a depășirii puterii sau tensiunii maxime a generatorului.

In ultimii 20 ani, s- au dezvoltat și extins rețelele digitale de comunicație între elementele componente ale sistemelor automate (rețele FIELDBUS, PROFIBUS), care oferă o serie de avantaje tehnico- economice, cum ar fi: creșterea calității operațiilor de automatizare, reducerea costurilor și a dimensiunilor, posibilitatea interfațării elementelor inteligente la nivelul traductoarelor și elementelor de execuție, creșterea flexibilității, siguranței în funcționare.

Sistemele automate pneumatice de presiune medie funcționează cu semnal pneumatic unificat în gama P=0,2􀀢1,0 bar; 1 bar = 105 Pa (N/m2) ≈ 1kgf/cm2. Presiunea de 1 bar nu implică probleme deosebite de etanșare și nici consum energetic ridicat pentru prepararea aerului instrumental de alimentare a dispozitivelor pneumatice unificate (aer din atmosferă, curățat de impurități, uscat și comprimat la 1,4 bar); în același timp, presiunea de 1 bar este suficient de mare pentru a crea forțe de ordinul sutelor sau miilor de kgf (prin intermediul unor membrane circulare cu raza de 5…40 cm), necesare în comanda și acționarea robinetelor de reglare.

Sistemele automate specializate sunt utilizate în cazul unor automatizări de complexitate mai redusă, când nu se pune problema transmiterii semnalelor la mare distanță. Acestea sunt de obicei sisteme simple și robuste, fără energie auxiliară.

In raport cu funcția îndeplinită, sistemele automate se clasifică în:

sisteme automate de supraveghere sau monitorizare (prin măsurare sau semnalizare);

17

– sisteme automate de protecție;

– sisteme automate de comandă cu program fix (prestabilit);

– sisteme automate de reglare în buclă deschisă, la care comanda este elaborată numai pe baza valorilor unor mărimi de tip cauză (cu rol de referință sau de tip perturbație);

– sisteme automate de reglare în buclă închisă, la care comanda este elaborată pe baza valorilor unei mărimi de tip efect (de ieșire a procesului);

– sisteme automate de conducere (prin supraveghere, protecție, comandă prestabilită, reglare).

Măsurarea este o operație cantitativă, în timp ce semnalizarea este o operație calitativă. Prin măsurarea unei mărimi fizice se determină valoarea acesteia, iar prin semnalizare se determină (prin mijloace optice și acustice) starea mărimii fizice respective (care poate fi normală sau de depășire). Starea unei mărimi fizice se definește prin raportare la o limită de semnalizare, care poate fi superioară (de exemplu, 90 %) sau inferioară (de exemplu, 15 %). Există situații în care unei mărimi fizice i se asociată două sisteme de semnalizare, pentru depășirea limitei superioare de semnalizare și pentru scăderea sub limita inferioară de semnalizare.

Protecția automată presupune oprirea parțială sau totală a procesului (instalației), atunci când o mărime de ieșire a procesului iese în afara domeniului admisibil de funcționare, afectând calitatea produsului finit și/sau securitatea instalației și personalului de operare. Există situații în care unei mărimi fizice i se asociată două sisteme de protecție, pentru depășirea limitei superioare de protecție și pentru scăderea sub limita inferioară de protecție. Limita superioară de protecție este mai mare decât limita superioară de semnalizare (de exemplu, 95 % limita de protecție și 90 % limita de semnalizare)

Sistemele automate cu comandă prestabilită sunt sisteme cu structură deschisă, la care elementul de conducere generează semnal de comandă după un program prestabilit. Sistemele clasice de semaforizare a unei intersecții rutiere sunt exemple de sisteme

18

cu comandă prestabilită, deoarece timpii de semaforizare sunt apriori fixați, au valori independente de starea curentă a traficului rutier.

Reglarea automată a unui proces constă în aducerea și menținerea mărimii de ieșire a procesului la valoarea sau în vecinătatea unei mărimi de referință, în condițiile modificării în timp a mărimii de referință și a acțiunii perturbațiilor asupra procesului reglat.

Sistemele de reglare după perturbație sunt sisteme deschise care sesizează cauza perturbatoare (perturbația) și anticipând efectul acesteia asupra mărimii reglate (de ieșire a procesului), intervine asupra procesului (în paralel, simultan cu acțiunea perturbatoare) pentru a genera un efect opus (egal și de semn contrar) asupra mărimii reglate.

Sistemele de reglare după abatere sunt sisteme închise care sesizează efectul (abaterea mărimii reglate în raport cu mărimea de referință) și intervine asupra procesului pentru a reduce și elimina abaterea respectivă, indiferent de cauza care a generat- o (acțiunea unei perturbații asupra procesului sau modificarea mărimii de referință).

Sistemele de reglare în buclă închisă sunt mai robuste, mai sigure și mai precise decât cele în buclă deschisă deoarece elementul de conducere realizează operații permanente de autocorecție, pe baza informației referitoare la valoarea curentă a mărimii reglate (de ieșire a procesului).

Un sistem de semaforizare în buclă închisă are timpii de semaforizare ajustabili în funcție de starea curentă a traficului rutier pe toate arterele intersecției, măsurabilă în timp real cu ajutorul camerelor video echipate cu programe performante de procesare a imaginii.

19

2.VEHICULE AUTONOME

Cercetarea și dezvoltarea R&D – Research and Development, în ultima perioadă de timp a produs îmbunătățiri ale vieții privind nevoile tradiționale ale consumatorului și mediului de afaceri, precum și aspectele sociale și cele legate de mediul înconjurător. Efectele globalizării din ultima perioadă s- au realizat și în domeniul R&D, marile companii trebuind să își modifice strategiile în ceea ce privește managementul și organizarea departamentelor specifice. Astfel companiile din cadrul industriei constructoare de automobile din zonele mondiale importante (Europa de vest, America, Japonia, Asia de sud-est), s- au reorganizat și au investit sume enorme în laboratoarele lor de cercetare conștientizând că doar în acest mod vor satisface necesitățile clienților și vor putea ocupa un loc important pe piața.

Pornind de la tendințele actuale de a realiza, în viitorul apropiat, automobile autonome care să fie sigure și fiabile cercetările în domeniu pun accent atât pe structura hardware, în această categorie intrând sistemele mecanice, electro-mecanice, senzoriale și electronice, cât și pe cea software prin concepția și optimizarea de algoritmi complecși de procesare în timp real, de control și comandă. Roboții mobili autonomi sunt vehicule care se pot mișca de la o poziție de start la una țintă în condițiile existenței unor restricții statice sau dinamice ale configurației mediului.

Roboții mobili au diverse nivele de autonomie dependente și de domeniul de integrare, evidențiindu-se cu autonomie ridicată roboții care realizează explorări spațiale. Din punct de vedere al modului de conducere roboții mobili autonomi pot fi cu autonomie parțială, cu ghidare prin interacțiune cu obiectele din mediu sau totală cu conducere prin navigare inteligentă.

Funcțiile caracteristice ale roboților mobili autonomi pe roți se referă la mobilitate, respectiv evitarea obstacolelor, retragere la punctul de alimentare (homing); percepție, detectare, identificare mediu; generarea de hărți ale mediului (maparea); planificare traseelor și traiectoriilor; navigația (localizare, urmărirea traiectoriei, evitarea coliziunilor).

20

2.1.AUTOMOBILUL AUTONOM

Automobilul autonom, denumit și Automobil ca și Robot Mobil (ARM), este un sistem mobil independent echipat cu diferite dispozitive mecatronice care acționează asupra direcției, accelerației și respectiv asupra frânei, pentru a realiza deplasări fără intervenția conducătorului, într- un mediu real.

Un autovehicul este semiautonom și are dispozitive mecatronice de acțiune asupra elementelor de ghidare a vehiculului (direcție, accelerație și frână), dar deplasarea în mediul destinat se face cu intervenții semnificative ale conducătorului.

În evoluția autovehiculelor s- au evidențiat în componența acestora diverse subsisteme care conferă acestuia un nivel de autonomie dedicată, mai ales pentru asistența rutieră (DADriver Assistance), prin intervenții asupra comenzilor vehiculului, de obicei asupra frânei sau accelerației, cu scop de asistență rutieră și securitate. Astfel, sunt vehicule dotate cu sisteme AICC (Autonomous Intelligence Cruise Controll), ACC (Active Cruise Controll, de la BMW) sau Distronic (la DaimlerBenz), care au fost implementate în serie la automobilele de lux pentru reglarea automată a vitezei vehiculului pentru a asigura o distanță adecvată cu vehiculul din față și evitarea coliziunilor cu acestea. În acest sens, au existat și module în stadiul de experiment –Heading Control (HC) cu acțiune asupra direcției. Multe din tehnologii vor fi preluate în dezvoltarea automobilelor total autonome (FAV-Fully Autonomous Vehicles). Toate aceste sisteme nu sunt decizionale, au intervenție automată independentă de acțiunile conducătorului vehiculului. Aceste dotări, asociate mai ales elementelor de execuție, sunt integrate și în structurile vehiculelor autonome în vederea asigurării funcțiilor de siguranță asociate.

Sistemele senzorial- informațional de avertizare și informare sunt unități electronic- informatice care preiau informațiile de la senzori, atenționează conducătorul în caz de pericol și generează informații pentru a-l ajuta în efectuarea manevrelor dorite. Ca sisteme deja implementate se evidențiază: sistemele de atenționare în cazul părăsirii benzii de circulație (LDWS-Lane Departure Warning System), sistemele de alarmare în cazul

21

apariției unui obstacol în spatele mașinii, sisteme complementare de ajutor pentru vizibilitate (Blind Spot) , sistemele de monitorizare a indicatoarelor și a vitezei de rulare, sistemele vision pentru navigarea pe timp de noapte (Night Vision). Vehiculele dotate cu sisteme de asistență rutieră sunt caracterizate de implementări care răspund la anumite task- uri, de obicei independente, supravegheate și deservite de conducătorul auto.

Vehiculelor semiautonome, au controlere dedicate pentru navigarea cu un scop impus, cum ar fi parcarea paralelă, depășirea unor obstacole în situații standard, menținerea pe o traiectorie predefinită corelat cu informațiile de la senzorii externi care generează comenzi pentru elementele de execuție și permite sau solicită intervenția conducătorului vehiculului. Modulele de parcare paralelă (laterală) semiautonom actual sunt comerciale și implementabile pe mărcile cunoscute de automobile, cum ar fi Mercedes, BMW, Volkswagen, Toyota.

22

2.2.FUNCȚIILE VEHICULELOR AUTONOME

Funcțiile principale ale unui vehicul autonom sunt:

percepția, recunoaștea și identificarea mediul înconjurător prin intermediul sistemului senzorial extern;

localizarea, identificarea poziției spațiale în raport cu obiecte fixe sau mobile din spațiul de deplasare;

maparea, modelarea mediului adiacent prin hărți;

planificarea, generarea traseelor și traiectoriilor;

conducerea autonomă, controlul și comanda subsistemelor de execuție pentru urmărire traiectoriei impuse;

conducerea manuală, prin conservarea funcției primare de ghidare de către un conducător uman.

Fiecărei funcții i se asociază câte un subsistem dedicat, cum ar fi spre exemplu sistemele de execuție sau cel de conducere. Subsistemele de execuție, cum sunt servomotoarele electrice, acționează pentru realizarea manevrelor de accelerare (pedala pentru accelerație), de frânare (pedala de frână), de direcționare (volanul) și de schimbare a vitezei (schimbătorul de viteze). Sistemul de conducere al unui vehicul total autonom este superior sistemului de control propriu al vehiculului care este materializat ca dispozitiv electronic central de procesare (ECU-Electronic Control Unit).

Senzorii radar sunt în prezent folosiți pentru măsurarea distanței dintre vehicule, având avantajul unei raze apreciabile de detectare a obstacolelor (circa 200 m) și al preciziei crescute, indiferent de condițiile meteo. Senzorii radar sunt deja implementați în sisteme precum ACC (Adaptive Cruise Control sau Autonomous Cruise Control).

Conducerea automobilului este un proces continuu deoarece presupune

23

intervenția permanentă a conducătorului asupra sistemelor acestuia pentru: pornirea, deplasarea, frânarea și oprirea în condiții variate; realizarea vitezelor și accelerațiilor de deplasare dorite; asigurarea corelării caracteristicilor mecanice ale motorului cu caracteristica necesară de tracțiune, în cazul dotării automobilului cu cutie de viteze cu reglare în trepte a rapoartelor de transmitere, neautomată; menținerea automobilului pe calea de rulare în deplină siguranță de circulație; comanda funcționării unor sisteme auxiliare de semnalizare, iluminare, climatizare, speciale. La automobilele moderne, unele din sistemele acestora funcționează în mod semiautomat sau automat, conducătorul având sarcina doar de a stabili valorile unor parametrii de lucru.

24

2.3.STUDII EXPERIMENTALE

În vederea testării performanțelor algoritmilor de mapare respectiv de planificarea traiectoriei, s- au realizat experimente în medii de simulate și reale utilizând vehiculul autonom. Pentru a pregăti mediul de lucru și robotul pentru experimente a fost nevoie de construcția scenei de trafic real (real traffic scenario) cu obstacole de diferite dimensiuni aflate în poziții fixe bine determinate, delimitarea spațiului de lucru, inițializarea sistemelor de bază ale vehiculului autonom, respectiv baterii, sistemul de calcul, sistemul de comunicație.

Experimentele realizate sunt necesare pentru a demonstra capacitățile și limitele sistemului de navigare dezvoltat. În urma unei analize critice detaliate se evidențiază performanțele modulelor de mapare și planificare a traiectoriei, precum și capacitatea vehiculului autonom de deplasare autonoma într- un mediu extra-road.

Programul de experimente de deplasare presupune parcurgerea mai multor pași, primul fiind concretizat de construcția unei scene de trafic care să se apropie cât mai mult de cazul real, permițând alegerea diverselor traiectorii de ocolire a obstacolelor. În contiunare este introdus vehiculul și sunt implementate modulul de mapare și modulul de planificare a traiectoriei. Se testează capacitatea vehiculului de a urmări traiectoriile calculate și se comentează rezultatele.

Pentru analiza performanțelor modulului de navigare al vehiculului în cadrul scenei de trafic, s- a construit un spațiu în care s- au efectuat teste care să sublinieze modul de planificare a traiectoriei, viteza de deplasare, timpul necesar parcurgerii traiectoriei calculate, devierea maximă de la ruta calculată. De asemenea s- a analizat rata de coliziune dintre vehicul și obstacolele fixe și mobile integrate. Pentru o mai bună înțelegere a rezultatelor s- a generat o replică a scenei pentru fiecare configurație a obstacolelor în mediul de programare MATLAB Simulink.

Scena pentru realizarea experimentelor presupune un spațiu de lucru cu o lungime de 7000 mm și o lățime de 5000 mm. Acest spațiu se află în laboratorul din corpul G

25

al Universității din Heilbronn, Germania. S- au introdus obstacole fixe, dreptunghiuri cu dimensiunea 400×300 mm, 400×200 mm, cilindrii cu diametrul de 320 mm, obstacolele mobile fiind reprezentate de alte vehicule.

Pentru testarea modulului de mapare, respectiv pentru generarea hărților instantanee a scenei de trafic real s- a utilizat scanner-ul SICK LD-LMS1000 montat pe platforma vehiculului. Acesta o fost condus prin intermediului unui joystick. Harta virtuală a fost salvată în formatul vectorului DS2.

Pentru o vizualizare eficientă au fost inserate automatizat, în etapa de postprocesare, forme diferite pentru fiecare tip de obstacol. Pentru ca simularea să fie cât mai aproape de realitate obiectele au fost introduse treptat în scenă. În primă fază este generat cluster-ul de puncte urmat de obiectul tip line, obiectele formate din polilinii și în final corpurile predefinie. Conform planului de experimente, se efectuează implementarea diferitelor module componente și se realizează o serie de experimente cu acestea. Pentru evaluarea corectă a performanțelor sistemului de navigare s- au realizat două tipuri de teste: deplasarea vehiculului într- un spațiu cu obstacole fixe și deplasarea acestuia într- un spațiu cu obstacole fixe și mobile.

Pentru testarea modului de planificare a traiectoriei s- a folosit configurația mediului. Există 4 obstacole fixe de dimensiuni diferite și un obstacol mobil ce efectuează o mișcare rectilinie repetitivă. În acest caz s- a realizat un set de 30 de teste, cu viteze constante de 0.190 [m/s].

Pentru a evidenția performanțele algoritmului de optimizare, s- au realizat teste cu modulul de planificare a traiectoriei bazat exclusiv pe algoritmul câmpurilor potențiale, iar apoi cu algoritmul de planificare care conține și optimizarea pe baza curbelor Bezier. În cadrul testării algoritmilor de planificare s- au identificat diferențe între traseele optimizate și cele calculate exclusiv pe baza algoritmului câmpurilor potențiale.

Sistemul de fabricație total automatizat reprezintă o configurație controlata de către calculatoarele componentelor inteligente. Rolul strategic al unui sistem de transport intern a materialelor și semifabricatelor este de a furniza cantitatea necesară intr- un timp

26

eficient la locați stabilită. Costurile transportului și manipulării materialelor și semifabricatelor reprezintă o proporție semnificativa in costurile de producție. Integrarea vehiculelor în cadrul proceselor industriale ca mijloace de transport intern conduce la scurtarea timpilor de producție în paralel cu creșterea siguranței muncii.

Metodologiile prin care se planifică logistica industrializată de transport intern se refera la analiza proceselor de producție în corelație cu programele de conducere a vehiculelor autonome de transport. În literatură s- au identificat mai multe variante de implementare în transportul automatizat de mărfuri. Soluțiile viabile necesită o limitare a mediului de lucru, respectiv deplasare unidirecțională, implementarea costisitoare de senzori sau implică alegerea de algoritmi de planificare a traiectoriei mult prea complecși pentru capabilitățile de procesare în timp real ale hardware- ului.

În cadrul cercetărilor teoretice și experimentale realizate s- au soluționat două probleme esențiale: maparea mediului ce urmează să fie parcurs și planificarea traiectoriei vehiculului. Din punctul de vedere al mapării s- au propus metode și algoritmi eficienți din punct de vedere al calculului, capabili să ia în considerare incertitudinile, să modeleze cu precizie mediile de operare precum și să navigheze autonom după traiectorii optime. În plus, s- au soluționat aspecte legate de problematica SLAM care se referă la extragerea trăsăturilor particulare și problema asocierii. Obținerea informațiilor credibile de la senzori cât și acuratețea de identificare a explorării anterioare a aceluiași teritoriu reprezintă elemente cheie pentru convergența unui algoritm SLAM. Algoritmii de planificarea a traseelor de navigare concepuți, implementați și testați răspund cerințelor impuse autonomia totală putând modela, genera și urmări în timp real traiectorii complicate de ocolire a obstacolelor ce apar aleatoriu în mediul de operare.

Pentru a putea testa în siguranță performanțele vehiculelor autonome, atât partea hardware cât și partea software, s- a realizat un model experimental la scara redusă (1:8) care a permis experimente de laborator. Validarea algoritmilor concepuți, dezvoltați și implementați s- a realizat prin simulări, urmate de experimente de laborator în medii similare cu cele reale.

27

3. SISTEME DE CONDUCERE AUTONOMĂ BAZATE PE COMUNICAȚII VEHICUL- VEHICUL

Rețele VANET (Vehicular Ad- Hoc Networks) sunt un caz particular al retelelor wireless ad- hoc. Aceste rețele se formeaza prin echiparea vehiculelor cu dispozitive cu raza mică pentru comunicație wireless. O astfel de rețea poate permite o gama largă de aplicații, cum ar fi planificarea dinamică a traseului sau aplicații ce au în vedere siguranța traficului. Cele mai multe aplicații necesită un model de diseminare a datelor, o sarcină extrem de dificilă într- un mediu dinamic și pe o scară largă. Astfel, găsirea unui traseu optim către destinație în rețeaua complexă și complicată de străzi ale orașelor este o provocare majoră în vederea îmbunătățirii condițiilor de trafic.

Utilizatorii unei rețele VANET, șoferi sau pasageri, pot beneficia de informații utile și de o gamă largă de servicii. Una dintre categoriile de servicii oferite rețelelor VANET include aplicațiile de siguranță a traficului, precum și diverse tipuri de avertismente : gheață pe șosea, încălcarea regulilor intersecțiilor, frânarea vehiculelor aflate înainte, evitarea coliziunilor și diminuarea situațiilor precum: schimbarea benzilor, unirea benzilor și pregătirea pentru coliziune iminenta. O altă clasă importantă de aplicații pe care se concentrează dezvoltarea rețelelor VANET este mentenanța și operații asupra traficului : planificarea dinamică a rutelor, publicarea condițiilor meteo și semnale de control în intersecții. Aplicațiile comerciale și de divertisment pot fi de asemenea implementate la fel de bine, astfel plățile electronice, rezervări, reclame sau jocuri și transferuri de fișiere sunt doar câteva exemple.

Progresele recente în tehnologiile de comunicație wireless permit crearea unor noi scenarii pentru rețelele VANET. In rețelele VANET vehiculele pot comunica astfel prin căi diferite și astfel se poate folosi un vehicul intermediar pentru ca mesajul de date să ajungă la vehiculul destinație. Protocolul de rutare trebuie sa găseasca o cale între sursă și destinație în vederea stabilirii legăturii de date. Astfel, eforturile cercetarilor s- au concentrat în ultimii ani pentru a dezvolta protocoale de rutare specifice rețelelor VANET care să obțină avantaje din informațiile disponibile ale vehiculelor, poziția geografică, hărți digitale sau căi

28

prestabilite. Adițional, unele protocoale tratează problema conectării / deconectării in diverse scenarii. Deoarece vehiculele tind să se deplaseze formând grupuri, rețelele actuale VANET sunt formate din clustere de vehicule. Astfel pentru rutarea mesajelor între clustere protocoalele de rutare adoptă paradigama, “store-carry and forward” tipică pentru rețelele tolerante la intârzieri.

Testarea protocoalelor rețelelor mobile ad- hoc se bazeaza aproape in exclusivitate pe simulare. Astfel valoarea validării este dependentă de cât de reale sunt modele utilizate în simulări. Cu toate acestea, majoritatea scenariilor utilizate sunt momentan foarte simple și se concentrează pe facilitatea implementării decât pe soliditatea acestora ca protocoale. Drept urmare, ca o consecință directă, rezultatele simulării protocoalelor sunt bazate pe șabloane de mișcare generate la întâmplare și pot diferi esențial de rezultatele obținute prin dezvolarea acestora într-un mediu real. Modelul de mobilitate crează șabloane de mișcare luând în considereare relațiile sociale între indivizi, care depind de timpul simulării.

Prin implementarea acestui protocol se îmbunătățește procentul de recepție a mesajelor în rețea, acesta fiind un protocol tolerant la întârzieri. Totodata prin reducerea numărului de vehicule către care se trimite mesajul se reduce traficul în rețea, fapt ce permite creșterea performanței rețelelor și elimanarea congestiei acestora. Având în vedere că se bazează pe cunoașterea traseelor vehiculelor, mesajul se va transmite direct mașinilor care se îndreaptă spre destinație reducându- se astfel timpul de livrare a mesajelor.

Abordările bazate pe localizare, cum ar fi rutarea Carteziana, rutarea geografică și transportul informației pe baza cunoașterii traiectoriei, ridică problema scalabilității în rețele ad- hoc mari prin utilizarea spațiului Euclidian ca pe un spațiu complementar. Aceste abordări necesită cunoașterea poziției de către nod într- un sistem de coordonate comun. In timp ce un sistem GPS pe fiecare nod ar fi ideal, în multe cazuri un algoritm de aproximare este necesar pentru rețele ce au doar câteva noduri dotate cu GPS.

Algoritmii de poziționare locală necesită colaborarea unei porțiuni semnificative din rețea, care introduc un overhead suplimentar pentru noduri care nu necesită pozitionarea sau care sunt mobile din punct de vedere al dinamicii rețelei. Astfel se propune Sistemul de

29

Poziționare Locală (Local Positioning System – LPS), o metodă care utilizează capabilitățile locale ale nodurilor – unghiul de sosire, estimarea razei, accelerometre și compasuri, în vederea stabilirii poziției interne în grupurile care sunt implicate în comunicații.2 Astfel prin stabilirea poziției se pot utiliza descoperirea, inundarea și rutarea în rețele unde poziționarea globală nu este disponibilă. Localizarea poziției poate fi folosită în orice nod central al rețelei, când grupul de comunicații se înțelege asupra unui sistem comun de coordonate.

Sistemul de poziționare local (LPS) este o metodă de a obține poziția doar pentru nodurile de- a lungul traiectoriei cu creșteri mici ale costului de comunicație, ca și cum toate nodurile ar fi cunoscute. Astfel fiecare nod se poziționează în sistemul de coordoante al sursei pachetului. Compromisul este acela că metoda necesită putere de calcul locală, în loc să economisească informațiile communicate. Puterea de calcul consumată pentru înregistrarea în sistemul de coordonate este mai mică în comparație cu resursele necesare aplicării unui algoritm de poziționare general.

2 D. Niculescu & B. Nath – “Localized Positioning in Ad Hoc Networks”, Sensor Network Protocols and Applications, 2003.

30

3.1.SIMULATORUL DE TRAFIC

Simulator VNSim a fost dezvoltat în cadrul Universității Politehnica din București și are ca obiectiv testarea performanțelor unei game largi de tehnologii caracteristice sistemelor VANET.3 In cadrul aplicației de simulare sunt modelate atât componente de rețea wireless ce asigură comunicația între participanții la trafic, cât și mobilitatea șoferilor care circulă pe emulări ale unor șosele reale.

VNSim este scris în Java, fiind compus din două modele: un model de mobilitate a vehiculelor care ia în considerație comportamentul șoferilor și modelul rețelei wireless, responsabil pentru simularea componentelor rețelei și a protocoalelor de comunicație necesare unei rețele VANET.

Simulatorul este bazat pe evenimente discrete, astfel există trei tipuri de evenimente: send, receive sau GPS. La fiecare moment de timp al simulării, toate evenimentele curente sunt scoase din coadă și procesate de simulator. Evenimentele din coada pot fi de trei 3 tipuri: send, receive sau GPS. Un eveniment send al unui nod apelează procedura responsabilă pentru pregătirea mesajului acelui nod. De asemenea, planifică evenimentul receive corespunzător destinatarului conform modulului de rețea. Evenimentul receive este asociat unui nod specific sau unui grup de noduri pentru care mesajul va fi difuzat. Acțiunea acestuia apelează procedura de tratare a evenimentului în fiecare dintre nodurile destinatare. Evenimentul GPS este programat la un interval regulat pentru fiecare nod, pentru a simula recepționarea datelor GPS din lumea reală.

Modulul de mobilitate actualizează periodic poziția fiecărui nod, care reprezinta un automobil, conform modelului de mișcare. Acest model ia în calcul interacțiunile dintre automobile, cum ar fi depășire, urmărire a mașinii din față, regulile de trafic și comportamentul diferit al șoferilor.

3 L. Iftode, T. Nadeem, S. Dashtinezhad, C. Liao, “TrafficView: Traffic Data Dissemination using Car-to-Car Communication”, IEEE International Conference on Mobile Data Managment, 2004.

31

Simulatorul de rețea se ocupă cu trimiterea mesajelor de la un nod la altul, oferind un set de primitive de rețea care pot fi apelate de către nodurile aplicației dezvoltate peste platforma de simulare.

Fiecare vehicul reține date despre celelalte automobile în baza de date locală. Când o intrare este primită pentru prima dată, aceasta este memorată într- un set nonvalidat, din moment ce poate conține informații conflictuale. După ce aceste date sunt examinate pentru validitate, ele vor fi adăugate setului valid.

VNSim este scris în Java și se bazează pe simularea de evenimente discrete. Fiecare nod simulat conține câteva module care lucrează pe un set de date. Fiecare înregistrare a unui automobil conține următoarele câmpuri:

Identification (ID): Identificator unic pentru înregistrările diverselor vehicule;

Position (POS): Poziția curentă estimativă a automobilului;

Speed (SPD): Folosită pentru determinarea poziției automobilului, dacă nu mai există mesaje recepționate;

Broadcast Time (BT): Timpul global la care autmobilul difuzează propriile informații către ceilalți participanți la trafic.

Modulul GPS/OBD actualizează în mod periodic datele automobilului propriu. Intrările GPS sunt ajustate prin modulul de navigare care depinde de formatul hărților și de celelalte intrări GPS, înainte de a fi stocate.

Modulul Receive asculta mesajele difuzate de vehiculele învecinate și stocheaza înregistrările primite în setul de date non- validat. Vor fi ignorate mesajele difuzate de propriul automobil.

Modulul Validation validează și rezolvă conflictele din înregistrările setului de date non- validat, apoi adaugă noile date la versiunea validată de înregistrări. De exemplu, acest modul șterge înregistrările automobilelor aflate în spatele vehicului propriu. VNSim nu

32

lucrează cu date ce aparțin automobilelor din spate. Un alt exemplu este testarea pemtru înregistrările multiple ce aparțin aceluiași automobil. In acest caz este ținută cea mai recentă înregistrare, celelalte fiind înlăturate din setul de date. Acest modul actualizeaza periodic și poziția estimativă a automobilului folosind viteza acestuia. Mai mult, modulul este responsabil pentru invalidarea înregistrărilor vechi.

Modulul Aggregation rulează algoritmi de agregare peste înregistrările din setul de date validat, în scopul plasării informației în mesajele de difuzare. Acest modul poate să actualizeze setul de date înlocuind înregistrările originale cu versiunea lor nouă, agregată.

Modulul Send cuprinde conținutul setului de date validat într- un mesaj pe care îl va trimite canalului wireless, folosind o placă de rețea.

Modulul Display/UI este responsabil pentru afișarea înregistrărilor pe ecran și se ocupă de interacțiunea cu utilizatorul, grafic sau sonor. VNSim nu are limitări de memorie datorită înregistrărilor de dimensiune mică. Mărimea medie a acestor înregistrări este de 50 bytes. Dacă considerăm o stradă foarte densă cu 5 benzi în care distanța dintre automobilele consecutive este de 5 metri, avem nevoie de aproximativ 5 Kbytes pentru a stoca informația necesară a tuturor automobilelor pe o raza de 100 metri. Pentru a stoca informația automobilelor pe o rază de 20 km avem nevoie de 1 Mbyte. Pe de altă parte, dacă distanța de transmisie/ recepție a plăcii de rețea wireless este de 250 metri, vor fi 50 de automobile pe fiecare bandă care vor concura pentru același mediu. Dacă se consideră strada cu 5 benzi, vom obține 250 automobile. Astfel datele transmise vor contoriza 250 Mbytes, lucru care depășește capacitatea tehnologiei wireless actuale. Pentru a face față limitării de bandă, fiecare automobil transmite un pachet de difuzare mic (cativa kbytes) la un moment specific de timp. Se folosesc de altfel algoritmi de agregare și compresie.

Simulatorul este bazat pe evenimente discrete, timpul simulării avansând de fiecare dată cu un interval fix, dupa executarea codului pentru timpul curent.4 Astfel, la fiecare moment al simulării, toate evenimentele sunt extrase dintr- o coada și procesate

4 R. Diaconescu, C. Gorgorin, V. Gradinescu, “Integrated Vehicular Traffic Simulator”. Student’s Scientific Convention – Politechnica University, May 2006.

33

in ordine aleatoare. Evenimentele din coada pot fi de 3 tipuri: send, receive sau GPS. Un eveniment send al unui nod apelează procedura responsabilă pentru pregătirea mesajului acelui nod. De asemenea, planifică evenimentul receive corespunzător destinatarului/destinatarilor conform modulului de rețea. Evenimentul receive este asociat unui nod specific sau unui grup de noduri pentru care mesajul va fi difuzat. Acțiunea acestuia apelează procedura de tratare a evenimentului în fiecare dintre nodurile destinatare. Evenimentul GPS este programat la un interval regulat pentru fiecare nod, pentru a simula recepționarea datelor GPS din lumea reală.

Modulul de mobilitate actualizează periodic poziția fiecărui nod, care reprezinta un automobil, conform modelului de mișcare. Acest model ia în calcul interacțiunile dintre automobile, cum ar fi depășire, urmărire a mașinii din față, regulile de trafic și comportamentul diferit al șoferilor.

In aplicațiile VANET toate vehiculele sunt părți ale sistemului, sistem care trebuie să dețină o harta digitală. Pentru VNSim au fost alese fișierele TIGER, care sunt disponibile gratuit (http://www.census.gov/geo/www/tiger). Fișierele TIGER conțin informații geografice detaliate despre toate străzile dintr- o regiune, de la străzi secundare până la autostrazi. Reprezentarea acestor date se face utilizând latitudinea și longitudinea, iar pentru fiecare strada fisierele TIGER specifică anumite coordonate din capetele străzii, precum și a punctelor intermediare ale acelei străzi în funcție de geometrie. Mai mult decât atât, pentru fiecare stradă este specificat și tipul acesteia: mică, locală, națională, autostrada interstatală.

Baza de date TIGER (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing system) nu oferă informații specifice de trafic, cum ar fi numărul de benzi, semafoare, indicatoare de prioritate sau cedează trecerea. Un simulator care nu ia în calcul aceste informații, nu este suficient de realist, iar VNSim permite introducerea acestor extra-informații.

Un simulator de trafic care ia în considerare acțiunile fiecărui vehicul este un simulator microscopic, spre deosebire de simulatorul macroscopic, care descrie evoluția traficului folosind măsuri globale cum ar fi mărimea mișcării sau densitatea traficului.

34

Simulatoarele macroscopice sunt folosite pentru înțelegerea dinamicii și pentru o mai bună proiectare a infrastructurii, cum sunt semafoarele, indicatoarele, numărul de benzi pe fiecare sens. Un nivel mai mare de detaliu este necesar pentru studierea rețelelor de vehicule, de aceea VNSim este dezvoltat la nivel microscopic.

Modelul de comportament al conducătorilor auto are un rol important în modelarea traficului, iar VNSim implementează 4 moduri: free driving, approaching, following și breaking.

In modul free driving nu există nicio influență din partea vehiculelor din față aflate pe aceeași bandă de mers. In această situație șoferul încearcă să mențină constantă viteza dorită. Această viteză depinde de personalitatea conducatorului auto și de caracteristicile străzii.

In modul approaching există în față pe aceeași bandă un vehicul mai lent care va influența comportamentul șoferului, care va frâna pentru a obține aceeași viteză ca și cea a automobilului precedent. Intensitatea frânării este o funcție care depinde de distanța dintre cele două vehicule, de viteza lor și de alti parametri.

In modul following atât automobilul cât și vehiculul din față au aproximativ acceași viteză, iar în această situație șoferul va cauta să pastreze viteza constantă.

Modul breaking presupune existența unui vehicul lent în fața automobilului la o distanță foarte mică. In acest mod, datorită pericolului iminent, conducătorul auto aplică o rata de frânare maxima.

VNSim implementează de asemenea și un model de schimbare a benzii de drum, care se bazează pe regulile europene. Astfel, folosirea primei benzi este obligatorie în cazul în care nu este ocupată. Automobilele vor sta pe benzile inferioare și vor schimba banda numai când efectuează depășiri. Nu sunt permise depășirile pe partea dreapta. Aceste reguli nu se aplică în interiorul orașelor sau în apropierea intersecțiilor, unde banda este selectată conform direcției pe care conducătorul auto intenționează să o urmeze.

Modelul de schimbare al benzilor de drum ține cont de ierarhia celor 4 moduri de

35

condus. De fiecare dată când șoferul auto este într-un alt mod decât free driving, el va testa dacă trecerea pe o bandă superioară îi va oferi un mod mai bun de condus. Pentru cazul favorabil, automobilul va trece pe banda superioară. Similar, dacă șoferul auto se află în oricare alt mod în afara de braking, el va testa dacă trecerea pe o bandă inferioară îi oferă cel puțin aceleași condiții de trafic; daca este cazul va trece pe banda inferioară. Ordinea testelor este importantă, primul test fiind cel pentru banda superioară. Astfel, dacă un conducător auto se află pe banda 2 și se apropie de un vehicul mai lent, el va verifica dacă banda 3 este liberă și dacă este cazul se va deplasa pe această bandă, doar dacă nu există alte automobile care să vină din spate pe banda 3. Dacă ar fi testat întâi banda 1 și ar fi descoperit- o liberă, șoferul ar fi încercat sa efectueze depășirea folosind banda 1. Depășirea prin dreapta este interzisă în majoritatea statelor europene. In schimb acest lucru este posibil în Statele Unite, unde orice bandă poate fi folosită pentru depășiri. Traficul din Statele Unite poate fi simulat ușor prin alegerea în mod aleator a aplicării celor două teste.

VNSim încorporează și un sistem de control al traficului. Automobilele simulate țin cont de semafoarele existente, de indicatoarele de prioritate, cedează trecerea sau de stop. Mișcarea acestora se face în concordanță cu aceste elemente de control.

Profiluri diferite ale conducătorilor auto (aggressive, regular, calm) sunt modelate ușor, cu ajutorul parametrilor. Fiecare tip este reprezentat de un anumit set de parametri. Pentru a diferenția șoferii auto, există o mică deviație de la parametrii standard, care este calculată aleator pentru fiecare șofer în parte.

36

3.2.SIMULATORUL DE REȚEA

Acest modul se ocupa cu trimiterea mesajelor de la un nod la altul si ofera un set de primitive de retea care pot fi apelate de catre nodurile aplicatiei dezvoltate peste platforma de simulare. Prezinta o importanta deosebita nivelurile fizic si legatura de date, care influenteaza performanta aplicatiilor VANET.

La nivelul fizic, se foloseste un model cumulativ pentru calculul zgomotului, iar receptia semnalului depinde de pragul semnal – zgomot (SNR signal-to-noise ratio). Acest lucru inseamna ca la receptionarea unei unde radio cu o anumita putere a semnalului, zgomotul este calculat ca suma celelaltor semnale de pe canal, iar raportul celor doua valori reprezinta valoarea SNR. Daca aceasta valoare este mai mare decat pragul SNR stabilit, atunci semnalul va fi receptionat cu succes.

Propagarea undelor radio poate fi afectata de trei fenomene independente: path loss, fading si shadowing. Dintre acestea efectul cel mai mare il are path loss (atenuarea de transmisie) si reprezinta reducerea puterii unei unde radio care se propaga prin spatiu. VNSim are 2 modele de propagare: atenuarea in spatiu liber si atenuarea cu 2 raze pe suprafata Pamantului. Primul model este unul idealizat, spre deosebire de al doilea care tine cont de reflectiile care apar pe suprafata Pamantului, iar in consecinta, este mai precis.

Simulatorul trimite mesajele la nodurile de destinatie aflate in raza intr- un mod optim, folosind o cautare locala a nodurilor. Acest lucru este posibil datorita indexarii eficiente a punctelor de pe harta, folosindu- se un mecanism PeanoKey care este asociat unui punct din spatiul 2D si se obtine interclasand cifrele celor 2 coordonate. De exemplu PeanoKey-ul asociat unui punct geografic avand 26.047 grade longitudine si 44.435 grade latitudine este 4246403057. Cand harta este construita, este creat si un set sortat de PeanoKeys, asociat punctelor de pe harta. PeanoKey-uri consecutive intr-un set corespund unor puncte de pe harta care sunt apropiate. In aceasta maniera mediul wireless al unui nod este analizat rapid, vecinii sai sunt descoperiti si o harta a semnalelor radio este construita.

37

La nivelul legaturii de date a fost implementat mecanismul CSMA/CA (Carrier Sense Multiple Access Collision Avoidance), mecanism bazat pe standardul IEEE 802.11. Principiul de baza este „asculta inainte de a vorbi”. Daca un nod are de transmis un pachet, va asculta mediul, daca acesta e liber, va incepe transmisia. Daca mediul este ocupat, nodul va astepta un timp aleator inainte de a reincerca sa trimita pachetul.

Cand analizam traficul intr- o regiune, un rol important il are estimarea consumului de carburant si a emisiilor poluante. Impactul aplicatiilor VANET asupra consumului si a emisiilor poate fi studiat cu ajutorul simulatorului VNSim. Modelul implementat este inspirat din lucrarea lui Akcelik si Besley (2003). Estimarile facute depind de viteza si acceleratia autmobilului. Modelul este simplificat pentru a lua in calcul numai vehiculele usoare. Fiind bazat pe miscarea automobilelor, simulatorul poate calcula cu precizie consumul de carburant si emisiile pentru fiecare vehicul. Se pot obtine usor statistici si marimi globale.

Vehicular Information Transfer Protocol (VITP)

VITP este un protocol de comunicare la nivelul aplicatiei sau o infrastructura ad- hoc distribuita, peste reteaua VANET. Infrastructura poate fi folosita pentru a oferi conducatorilor auto servicii de trafic bazate pe locatia fizica a automobilului. Informatiile despre pozitia curenta a vehiculelor vin de la sistemul de navigarie GPS si de la senzorii automobilului.5 Protocolul specifica sintaxa si semantica mesajelor dintre nodurile VITP. Entitatile VITP stabilesc in mod dinamic grupuri ad- hoc care colecteaza, comunica si combina informatia de la diversi senzori si de la alte vehicule pentru a solutiona cererile primite. VITP este inspirat din HTTP HyperText Transfer Protoocol, dar difera in cateva aspecte fundamentale, cum ar fi: semantica dintre entitatile VITP care interactioneaza; functionalitatea si rolul componentelor software in VITP vs clienti si servere in HTTP; suportul pentru comunicatia bazata pe „push”. Aceste diferente sunt datorate in principal naturii dinamice, ad- hoc si a lipsei de incredere pentru retelele VANET.

5 M.Dikaiakos, S.Iqbal, T.Nadeem, L.Iftode, “VITP: An Information Transfer Protocol for Vehicular Computing”. In Proc. of the 2nd ACM International Workshop on Vehicular Ad Hoc Networks (VANET), September 2005.

38

VITP defineste doua tipuri de mesaje care pot fi initiate de un automobil: POST si GET. Mesajul de tip POST este incapsulat intr- un pachet ce va fi rutat catre o destinatie, periodic difuzat de catre vehiculele din regiune. Scopul este informarea conducatorilor auto despre conditiile de drum prezente in acea zona. Mesajul de tip GET este incapsulat intr- un pachet care va incearca sa gaseasca un anumit gen de informatie despre o zona de destinatie. O data solutionata cererea, pachetul se va intoarce la automobilul care l- a generat.

Generarea Scenariilor

Generarea scenariilor este procesul prin care o harta de tip tiger (fisier cu extensia .rt1) este transformata intr- un scenariu numit Final Scenario File (extensia .smf).

Utilizatorul alege din lista Raw maps o harta in format tiger, iar prin apasarea butonului Build Map, harta este transformata intr- un obiect de tip map. In lista Raw maps sunt afisate doar fisierele cu extensia .rt1, insa VNSim incarca si fisierul cu extensia .rt2 cu acelasi nume. In fisierele .rt1 sunt definite capetele strazilor, prin coordonatele latitudine si longitudine, iar fisierele .rt2 definesc forma strazilor si locul intersectiilor, prin puncte intermediare. Obiectul de tip map contine toate informatiile din fisierele .rt1 si .rt2. In plus sunt adaugate mai multe puncte intermediare care formeaza segmente de strazi. Aceste segmente sunt apoi imbinate, daca nu formeaza bucle.

Deoarece fisierele tiger nu ofera informatii despre semafoare si indicatoare de prioritate, VNSim adauga automat elementele de control a traficului. Daca strazile unei intersectii sunt de acelasi tip (primare sau secundare), atunci un semafor va fi adaugat in intersectie. Daca strazile sunt diferite, atunci in intersectie drumul principal va fi drumul cu prioritate, iar pe drumul secundar se adauga un indicator de tip „cedeaza trecerea”. Pentru scenarii aglomerate, cum ar fi strazile unui oras, este indicat sa se puna semafoare in toate intersectiile, deoarece e posibil ca vehiculele de pe strazile secundare sa ramana blocate, din cauza fluxului mare de vehicule de pe strazile cu prioritate.

Informatiile din obiectul Map sunt serializate si salvate pe disk pentru accesari ulterioare. Un obiect de tip Map este incarcat la apasarea butonului Create Empty Scenarios. Sunt adaugate doua liste, una cu locatiile de intrare ale vehiculelor in scenariu, cealalta cu

39

locatiile in care se indreapta vehiculele. Rute predefinite sunt generate intre fiecare pereche intrare- iesire. Aceste date sunt serializate intr- un fisier cu extensia .smf (Scenario Map File).

Scenario Designer configureaza numarul de masini care va fi generat pentru fiecare ruta, precum si personalitatea conducatorilor auto. Scenario Designer are ca rezultat crearea fisierelor Final Scenario (.fsc). Primul pas este selectia scenariu specific pentru configurarea de la zero sau pentru modificare. Fisierele se gasesc in directorul /maps/smf/. Designerul va afisa toate scenariile si va permite utilizatorului sa aleaga unul din ele.

Dupa selectia scenariului, urmeaza faza de configurare a acestuia. Utilizatorului i se prezinta in coltul din stanga sus o lista cu toate intrarile disponibile. Pentru fiecare intrare, se poate specifica numarul de vehicule pe ora pe fiecare banda care vor fi generate. Campul vehicles/hour/lane se gaseste in dreapta sus. Sub acest camp se afla distributia tipurilor de personalitati ale conducatorilor auto. Tipurile de personalitati implementate pot fi very calm, regular si aggresive.

Din numarul total de masini care sunt generate pentru o intrare, pentru fiecare iesire in parte, doar un procent din vehicule va fi rutat catre acea iesire. Acest camp se numeste PercentOfTraffic. Nu este necesar ca toate procentele specificate sa insumeze 100. La sfarsitul configurarii, valorile corespunzatoare se insumeaza si procentul fiecarei iesiri este calculat.

Pentru ca rutele precalculate in „Scenario Map File” s- ar putea sa fie insuficiente, utilizatorul isi poate defini singur rute proprii. Pentru a adauga o ruta, implicit intrarea si iesirea corespunzatoare, utilizatorul trebuie sa apese intai pe butonul „Add a route”, apoi poate selecta puncte de pe harta. Primul punct va fi punctul de intrare, urmatoarele vor fi doar intersectii in care se schimba strada. In final se selecteaza punctul de iesire. Toate aceste puncte vor fi salvate cand utilizatorul apasa butonul „Add it”, dupa ce acestea au fost verificate pentru validitate.

Scenariul poate fi salvat sub un nume diferit specificat de utilizator, daca se doreste acest lucru. Daca nu se specifica numele scenariului, implicit scenariul va avea numele fisierului .smf.

40

Interfata Grafica

VNSim dispune de o interfata grafica, cu ajutorul careia utilizatorul poate vizualiza simularea unui scenariu. In particular, este utila pentru identificarea cazurilor particulare, care de altfel ar fi greu de detectat. Interfata grafica este impartita in trei zone: intr- o zona este reprezentata harta si vehiculele care sunt simulate la momentul respectiv, o zona pentru controlul simularii si o zona in care sunt afisate statistici . Zona in care este reprezentata harta permite utilizatorului sa schimbe zona vizualizata, prin apasarea sagetilor de la marginea zonei. De altfel se poate mari sau micsora o zona de interes prin folosirea butoanelor „zoomIn” respectiv „zoomOut”.

Vehiculele sunt reprezentate ca sfere, iar pentru fiecare automobil doua tipuri de sfere sunt afisate. Simulatorul genereaza automobile care se misca asemenea celor din realitate, simuland o miscare continua (rezolutie de timp inalta). Pe de alta parte, vehiculele simulate primesc pozitia lor prin mijloace de localizare GPS o data la fiecare secunda (rezolutie a miscarii scazuta). Din acest motiv, sunt afisate doua tipuri de sfere.

Butonul „Switch view” permite utilizatorului sa schimbe rezolutia de timp a simulatorului, de la o miscare fluida de rezolutie inalta, la miscarea de rezolutie joasa in care pozitia vehiculelor este actualizata la fiecare secunda.

Din toate vehiculele afisate, utilizatorul poate selecta un automobil, caz in care informatii specifice masinii sunt afisate. Selectarea unui automobil se face apasand de doua ori pe harta. Primul click va mari zona in care se afla masina, pentru o precizie mai mare, urmand ca al doilea click sa selecteze automobilul.

Automobilul selectat va fi afisat ca o sfera de culoare alba, iar vehiculele pe care acesta le cunoaste vor fi afisate ca sfere purpurii. Aceasta informatie este utila cand utilizatorul doreste sa vizualizeze exact cat cunoaste automobilul despre ceilalti participanti la trafic.

O data ce a fost selectat un automobil, utilizatorul poate schimba vederea bidimensionala a hartii cu o vedere tridimensionala, vazuta din perspectiva soferului

41

vehiculului. Aceasta vedere este construita din informatia pe care o are automobilul despre ceilalti participanti la trafic. Astfel aceasta vedere este interesanta, deoarece poate afisa conducatorului auto informatii care pot fi de ajutor in situatiile caracterizate de vizibilitate redusa, datorita conditiilor meteo nefavorabile sau pe timpul noptii. Butonul „Driver mode” realizeaza schimbul intre vederi.

In vederea din perspectiva soferului, utilizatorul poate vedea si semafoarele din zona inconjuratoare. Acest lucru este posibil deoarece informatia este prezenta direct in motorul simulatorului. In situatiile reale de trafic acest lucru nu ar fi posibil decat daca semafoarele sunt echipate cu dispozitive de comunicare wireless si ar schimba informatii cu automobilele din jurul intersectiei.

In zona din dreapta sus sunt afisate informatii despre starea curenta a simularii: timpul real de la inceputul simularii; timpul simularii curente de la inceputul ei; numarul de pasi discreti simulati; numarul de evenimente care asteapta sa fie simulate; numarul de vehicule prezente pe harta.

Zona din dreapta jos este destinata consumului de carburant si a emisiilor poluante. Daca modulul destinat emisiilor este activat, se vor afisa cantitatile de CO2, CO, HC si NOx. Consumul de carburant este masurat in litrii/100 km.

Utilizatorul are control deplin asupra simularii. El poate alege sa execute doar un interval de timp apasand butonul „Step” sau poate rula in mod continuu toate evenimentele apasand butonul „Run”. Dupa ce butonul „Run” a fost apasat, utilizatorul poate suspenda simularea cu ajutorul lui „Pause”.

Butonul „Show route” va desena in zona destinata hartii orasului, ruta actuala a unui automobil selectat. Butonul este util in special in situatiile in care traseul pana la destinatie al unui automobil este generat in mod dinamic.

Informatii aditionale despre un automobil se pot afisa in zona statisticilor apasand butonul „Trace Car”. Se va afisa viteza curenta a vehiculului, viteza sugerata, iar

42

daca automobilul se afla in raza de actiune a unui semafor, lungimea cozii formate pe banda de mers si durata in care semaforul sta pe culoarea rosie.

Utilizatorul poate selecta un automobil prin numarul lui de identificare. Deasupra butonului „currentCar ID” se gaseste un camp in care poate fi scris ID- ul vehiculului, iar prin apasarea butonului se selecteaza automobilul. Vor fi afisate aceleasi informatii ca si in cazul selectarii automobilului printr- un click.

Desi interfata grafica este foarte utila in observarea situatiilor, care in alte conditii ar fi dificil de identificat, aceasta este o mare consumatoare de resurse. De aceea a fost introdus butonul „GUI OFF/ON”. Daca utilizatorul vrea sa lase simularea sa avanseze mai rapid in timp, prin apasarea butonului se intrerupe desenarea automobilelor pe harta, urmand sa fie reluata la o apasare ulterioara a butonului. In unele cazuri, este important doar modulul de mobilitate (miscarea vehiculelor). In aceste situatii simularea modulului de comunicare introduce calcule inutile si de aceea butonul „COM OFF/ON” dezactiveaza sau activeaza comunicarea dintre vehicule.

43

4. SISTEME DE CONDUCERE AUTONOMĂ BAZATE PE COMUNICAȚII VEHICUL- INFRASTRUCTURĂ

Având în vedere criteriul de locomoție, infrastructura vehiculelor utilizate este dependentă de aranjamentul roților sau geometria acestora. Pentru realizarea unui robot mobil trebuie luat în considerare acest lucru în vederea stabilirii limitării de manevrabilitate, control și stabilitate, practic domeniul de operare.6

Având ca obiectiv realizarea unui vehicul non- holonomic la scara 1:8 cu operare atât în mediul intern, cât și extern, modelul simplificat Ackerman a fost ales și este utilizat în acest sens pentru stabilirea manevrabilității. Fiecare roată trebuie să îndeplinească constrângerea de alunecare, iar un astfel de vehicul poate avea un singur centru de rotație instantaneu. Tracțiunea este stabilită pe toate cele patru roțile, axa din față fiind manevrabilă. Relațiile cinematice sunt explicit adaptate.

Pentru realizarea prototipului a fost utilizată o platformă model scara 1:8. Modelul de la CEN racing este unul cu tracțiune integrală. Direcția este asistată de un servomotor, iar poziția vehiculului este dată de senzorii incrementali montați pe axa din spate a vehiculului și de senzorul unghiular atașat servomotorului. Un motor electric deplasează vehiculul în plan. Odometria de poziționare este corectată algoritmic.

Prin intermediul coordonatelor fiecărui senzor este descrisă vectorial poziția acestora având ca referință punctul din mijlocul axei din spate a vehiculului. Acești vectori sunt rezumați într- o matrice de dimensiunea 20×2, reprezentând totodată și interfața de transmisie a datelor în coordonate carteziene către sistemul de comandă și control.

Limitarea sistemului de comandă și control este definită de unitatea de procesare reprezentând un computer în formatul PC-104 tower [ISO], utilizat pentru

6 R. Siegwart, I. Nourbakhsh, Introduction to Autonomous Mobile Robots, The MIT Press, Massachusetts, 2004.

44

aplicațiile industriale. Acest sistem poate fi configurat în funcție de infrastructura dorită. În acest sens următoarea listă de componente formează sistemul de achiziție de date, comandă și control al prototipului vehiculului inteligent autonom.

O configurație de rulare în paralel a aplicațiilor și a achizițiilor de date pe un concept de două sisteme PC-104 necesită sincronizarea celor două unități de calcul. În acest sens, a fost dezvoltat un concept de comunicație propriu, în vederea acoperirii nevoilor de calcul sub premisa atingerii unui timp de procesare real de minim 0.01 secunde. Acest lucru a fost stabilit astfel încât să se atingă un nivel de procesare atât a datelor necesare pentru controlul vehiculului, cât și pentru calculul și procesarea algoritmică superior unui sistem care rulează cu un sistem de operare Windows sau Linux; platforme care stau la baza majorității vehiculelor care operează actual în mediul industrial.

Comunicația vehiculului pe principiul target-host

Flexibilitatea în utilizare a sistemelor de tip PC-104 tower oferă posibilitatea stabilirii unei comunicații cu alte entități de calcul sau de monitorizare prin protocoale standard de transmisie a datelor. Pentru aceasta este utilizat un pachetul xPC target integrat în Software-ul MATLAB. Cu ajutorul acestuia este posibilă stabilirea de priorități în comunicație sau sincronizare pentru utilizarea paralelă a informației provenind de la plăcile de achiziție disponibile. Utilizând principiul de comunicare target- host, arhitectura este realizată în scopul comunicării vehiculului inteligent autonom (target) cu un calculator de comanda (host). Un protocol de transfer prin UDP este stabilit, entitățile având IP-uri configurate static.

Un laptop monitorizează prin WLAN activitatea celor două calculatoare de comandă și control montate pe vehiculul inteligent autonom. Arhitectura de comunicație poate avea una sau două unități de procesare active. În acest sens cele două sisteme PC-104 devin target 1 și target 2. Acestea comunică între ele pe baza conceptului master- slave, iar sincronizarea lor poate fi realizată fie printr- un port paralel sau utilizând protocolul de comunicație CAN, configurații testate în laborator. Scopul este rularea pe un sistem PC-104 a aplicațiilor de achiziții de date, cât și comandă și controlul vehiculului în regim master, iar pe

45

celălalt în regim slave algoritmii de calcul necesari pentru stabilirea parametriilor de navigație. Performanțele transferului dintre cele două unități de procesare au fost măsurate în condițiile de transmitere a pachetelor de date utilizând conexiunea Ethernet prin protocolare UDP între target 1 și target 2. Rata de tranfer ideală TR este calculată. Trei nivele de utilizare sunt referențiale:

utilizare scăzută;

utilizare medie;

utilizare mare.

Pachetele primite au ca referință numărul pachetelor de date primite care scade odată cu utilizarea mare a unității de calcul.

O reprezentare procentuală arată că la o utilizare mare, 45,92 % din totalul de pachete transmise ajung integral, reprezentând o situație critică. Acesta reprezintă o motivație în plus pentru stabilirea criteriilor de programare eficientă și utilizarea algoritmilor de predicție și compensație în cazul lipsei datelor, fenomen des întâlnit în cazul transferului de date. Pentru eficientizare au fost stabilite interfețe de date comune în ceea ce privește atât prelucrarea algoritmilor, cât și cea a achiziției de date.

Comunicația calculatorului de comandă cu unitatea țintă, target 1 sau 2 are loc printr – un router wireless de tipul D-Link DWL. Acesta monitorizează activitatea senzorilor și traiectoria parcursă, respectiv primește date de la algoritmii de cartografiere pentru vizualizarea hărții în care se deplasează vehiculul autonom. Pe calculatorul host rulează Microsoft Windows 7 cu un software realizat în Matlab și o interfață grafică pentru ușurarea manipulării de către utilizator. O extensie a acestei interfețe a fost necesară pe parcursul dezvoltării și realizată în acest sens, ceea ce a evidențiat avantajul utilizării unui pachet de programare care include programarea orientată pe obiect din cadrul librăriei Simulink și a facilității de creare a interfețelor grafice (GUI) puse la dispoziție. Un joystick conectat la laptop oferă posibilitatea intervenirii rapide în cazul în care sistemul target semnalizează erori. O vizualizare în lucru a interfeței este prezentată în secțiunea de realizare a testelor în capitolul patru.

46

Realizarea unui model de vehicul inteligent la scară oferă anumite avantaje în ceea ce privește cercetarea comportamentului de navigație, cum ar fi costuri de dezvoltare mai mici datorită unei platforme care nu necesită componente reale; privind testarea în mediile specifice, se realizează cu costuri reduse, nefiind necesară aprobarea folosirii unui spațiu real de fabricație, iar consumul de energie este redus.

Trendul în cercetarea și dezvoltarea aplicată are la bază implementarea modelelor la scară ca o a doua etapă, prima etapă fiind crearea unui mediu software simulat, care este prezentat în cazul de față în capitolul trei. După validarea testelor, modelul este propus sau nu, în funcție de rezultate, spre fabricație în serie. În cazul îmbunătățirilor și vizualizarea efectelor rapide a platformei realizate, vehiculul la scară beneficiază de o eficiență maximă.

Prin stabilirea unei interfețe comune de comunicație între senzori se asigură atât o implementare rapidă și ușoară a componentelor, cât și posibilitatea integrării datelor provenite de la diverși senzori în scopul fuziunii. Privind limitarea sistemelor de comunicație și de calcul, a fost realizată o evaluare a pachetelor de date care pot fi transmise în timpul unei aplicații. Conceptul de utilizare paralelă a sistemelor industriale de tip PC-104 pentru mărirea performanțelor cu stabilirea sincronizării celor două module ale vehiculului reprezintă o contribuție și pentru viitoarele sisteme similare.

Prin utilizarea unui model multi senzorial se realizează o diferențiere între domeniile de activitate a vehiculului. Pentru acest lucru senzorul Laser este responsabil pentru furnizarea datelor într- un domeniu de până la 10 m în jurul vehiculului. Senzorii ultrasonici având capacități limitate, sunt utilizați în scopul identificării obiectelor din imediata apropiere a vehiculului. Pentru a completa domeniul senzorial activ, o camera video asigură identificarea obiectelor a căror proprietăți nu pot fi extrase cu ajutorul senzorilor de proximitate. În acest sens, ghidarea în spații necunoscute sau parțial necunoscute devine posibilă și din punct de vedere al siguranței operatorilor umani. Deși există algoritmi de extragere a informației obiectelor dinamice cu ajutorul senzorilor de proximitate, senzorii video oferă informații mai precise, iar identificarea devine mai robustă în acest sens.

S- au studiat o serie de ipoteze, având contribuții în implementare, cum ar fi

47

platforma de rulare a vehiculului autonom pentru modelarea și realizarea infrastructurii acestuia, studiul senzorilor disponibili în scopul achiziționării și integrării acestora pe o platformă stabilită in scopul deplasării autonome a acestuia, realizarea unui concept de comunicație între unitățile de procesare, comandă și control pentru îmbunătățirea puterii de calcul si stabilirea unei comunicații de monitorizare între vehicul și un calculator de proces. Vehiculul prezentat integrează senzori și tehnologii de informație de ultimă oră în domeniul de dezvoltare a vehiculelor inteligente autonome, realizând atât o infrastructură de comunicație pe principiul taget- host, cât și o platformă mobilă de transfer non- holonomică.

48

CONCLUZII

Posibilitățile unui vehicul de a se deplasa autonom într- un mediu structurat sau nestructurat fie acesta în spațiul intern sau extern și de a realiza o hartă virtuală în care să se localizeze, reprezintă aspecte importante ale dezvoltării sistemelor de navigație utilizate atât în industria de fabricație, cât și în celelalte domenii care implică transportul.

În cadrul proiectului de cercetare a fost implementat conceptul de navigație autonomă unui vehicul, respectiv realizarea unui vehicul autonom la scară, care să permită testarea și implementarea conceptelor.

Astfel, s- a realizat implementarea cercetărilor teoretice prin realizarea unui prototip existent fizic reprezentând un pas important în analizarea comportamentului atât a conceptelor, cât și a software- ului dezvoltat. Prin stabilirea unui concept de comunicație bazat pe tehnologia target- host a fost realizată o componentă importantă în ceea ce privește utilizarea și monitorizarea activității vehiculului pe parcursul funcționării acestuia. Deoarece odometria s- a dovedit a fi imperfectă a fost implementat un filtru Kalman capabil de a corecta poziția acestuia pe parcursul navigației fără alte sisteme adiționale precum tehnologia GPS, limitată de aplicații în spații interne. Prin dotarea vehiculului cu o arhitectură de senzori diferiți s- a dorit eliminarea dependențelor vehiculului de mediu, reprezentând totodată și trendul în actuala abordare a sistemelor automate. Divergențele dintre abordarea teoretică și cea practică au evidențiat o diferență clară atât la nivel de abordare, cât și la nivel de implementare, adesea fiind nevoie de o intervenire la nivel software și implicit, modificarea la nivelul primei etape de dezvoltare.

Retelele VANET se bucura astazi de o mare vizibilitate in randul cercetatorilor datorita beneficiilor pe care le aduc pentru optimizarea traficului in medii urbane, economisirea carburantilor sau reducerea efectelor poluatoare cu care majoritatea oraselor se confrunta. Retele VANET ( Vehicular Ad-Hoc Networks ) sunt un caz particular al retelelor wireless ad- hoc. Aceste retele se formeaza prin echiparea vehiculelor cu dispozitive cu raza mica pentru comunicatie wireless. O astfel de retea poate permite o gama larga de aplicatii,

49

cum ar fi planificarea dinamica a traseului sau aplicatii ce au in vedere siguranta traficului. Cele mai multe astfel de aplicatii necesita un model de diseminare a datelor, o sarcina extrem de dificila intr- un mediu dinamic si pe o scara atat de mare. Astfel gasirea unui traseu optim catre destinatie in reteaua complexa si complicata de strazi ale oraselor este o provocare majora in vederea imbunatatirii conditiilor de trafic.

In cadrul retelelor VANET o mare importanta o au protocoalele de comunicatie folosite care datorita proprietatilor intrinseci ale acestor medii, reflecta o serie de caracteristici care le diferentiaza de abordarile traditionale. In cadrul lucrarii a fost prezentata o abordare noua in domeniul comunicatiilor in retele VANET ce vine in intampinarea nevoilor stringente ale mediilor urbane contemporane. Solutia propusa urmareste minimizarea timpului necesar pentru transmiterea mesajelor intre vehicule folosind resurse existente astazi in astfel de medii. Solutia este conceputa pentru medii puternic partitionate, suferind de o mare dinamicitate de conectare a nodurilor in cadrul retelelor. Pentru a realiza acestea solutia adopta paradigma “storecarry and forward” pentru retele tolerante la intarzieri.

Performantele obtinute prin implenentarea acestui protocol sunt foarte bune, procentul de mesaje livrate fiind de peste 90% in orice conditii exterioare iar numarul de mesaje din retea fiind foarte scazut, acest fapt conducand la descongestionarea traficului in retele.

Ca dezvoltari ulterioare se poate crea un mecanism de asigurare a calitatii in vederea implementarilor aplicatiilor peste Internet. Totodata se poate dezvolta un mecanim de confirmare de la destinatie catre sursa a faptului ca mesajul a ajuns.

Dacă așteptările din ultimii ani nu au adus încă pe piață sistemele inteligente dorite, mai devreme sau mai târziu, acestea vor apărea. Confluența tehnologiilor avansate va aduce posibilități noi mai aproape de realitate prin caracteristicile practice, de dimensiuni reduse, efective și de cost redus. Inteligența artificială, structura robotică și robustețea vor deveni aspecte indispensabile în orice domeniu. Dezvoltarea sistemelor autonome în fabricația flexibilă, viitorul acestora depinde atât de aplicații, cât și de tehnologiile utilizate.

50

O diagnosticare prin calculator va permite estimarea erorilor mașinilor din sistem și ghidarea echipelor de mentenanță în detectarea defecțiunilor. Coordonarea internațională și controlul facilităților de fabricație prin tehnologii de comunicație avansate reprezintă o direcție de cercetare clară a sistemelor de fabricație. Utilizarea roboților echipați cu diferiți senzori care să simplifice sarcinile de producție, dar și realizarea simulărilor în scopul estimărilor proceselor sunt în plină dezvoltare și reprezintă de asemenea componente indispensabile din fabricile viitorului. Toate formele tehnologice de progres de la invenția senzorilor noi până la cea a microprocesoarelor se dezvoltă și asigură noi concepte în arhitecturile de roboți mobili, astfel încât tactici inimaginabile vor deveni posibil de aplicat. Având ca referință matricea de proces- produs, se poate ajunge la o flexibilitate mare prin eforturi organizaționale de nivel tehnic inovativ. Compania Volvo spre exemplu se bazează pe un proces de fabricație în care mașinile sunt asamblate pe paleți mobili și nu există o linie de asamblare în acest sens. Procesul integrează flexibilitatea.

În prezent se impun versiunile mici de sisteme flexibile de fabricație. Datorită volumelor relativ mici de producție și varietății mari a aplicațiilor, industria de automatizare utilizează tehnologii dezvoltate în mare parte pentru alte segmente de piață. Inovația provine astfel din aplicații deja existente în alte domenii decât din inovații de ultimă oră. Utilizând tehnologia roboților mobili pentru cartografierea mediului de navigație și realizarea transferului de semifabricate, automatizarea industrială devine o aplicație în timp real a sistemelor de proces complexe și adaptive.

51

BIBLIOGRAFIE

1.Bouguet J.Y., Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker – Description of the algorithm, Intel Corporation – Microprocessor Research Labs.

2.Carpenter R. N., Concurrent mapping and localization with FLS, Proceedings of the Workshop on Autonomous Underwater Vehicles, pp. 133–148, Cambridge, MA, USA, 1998. 3.Castellanos J. A., Tardos J.D., Mobile Robot Localization and Map Building, A Multisensor Fusion Approach, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1999.

4.Castellanos J.A., Tardos J.D., Schmidt G., Building a Global Map of the Environment of a Mobile Robot: The importance of corellations, Proceedings of the IEEE Conference on Robotics and Automation, Albuquerque, NM, 1997.

5.Cemgil A.T., Ben W. Z., Krose J. A., A Hybrid Graphical Model for Robust Feature Extraction from Video, CVPR 2005.

6.Choset H., Nagatani K., Topological simultaneous localization and mapping (SLAM): toward exact localization without explicit localization, IEEE Transactions on Robotic and Automation, 2001.

7.Cox I.J., Blanche , An experiment in guidance and navigation of an autonomous robot vehicle, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1991.

8.Egbelu P. J. , Tanchoco J. M. A., Potentials for bi-directional guided-path for AGV based systems, International Journal of Production Research 24, 1986.

9.Escalera A. de la, Moreno L., Salichs M.A., Armigol J.M., Continuous mobile robot localization using structured light and a geometric map. International Journal of Systems Science, 1996.

10.Elfes A., Sonar-based real-world mapping and navigation, IEEE Journal of Robotics and Automation, 1987.

11.Eynan A., Rosenblatt M. J, An interleaving policy in automated storage/retrieval systems, International Journal of Production Research, 2003.

12.Falcone E., Gockley R., Porter E., Nourkbash. I.,The personal Rover Project: The comprehensive Design of a domestic Personal Robot, Robotics and Autonomous Systems, Special Issue on Socially Interactive Robots, 2003.

13.Fischler M.A., Bolles R.C., Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 1981.

14.Gall R., Tröster F., Luca R., On the development of an embedded system for an autonomous mobile robot, Proceedings of 2010 IEEE International Conference on Embedded Systems, Las Vegas, USA, ISBN: 574-550-3345-0589-1, 2010.

15.Gall R., Tröster F., Luca, R., Mogan, G., Building an experimental car-like mobile robot, Proceedings of 2010 IEEE International Conference on Automation, Shanghai, China, 2010. 16.Hostetler L.D., Andreas R.D., Nonlinear Kalman ltering techniques for terrainaided navigation. IEEE Transactions on Automatic Control, March 1983.

17.Honey S.K., White M.S., Cartographic databases. In I.J. Cox and G.T. Wilfon, editors, Autonomous Robot Vehicles, Springer-Verlag, 1990.

18.Hu M.K., Visual pattern recognition by moment invariants, IEEE Transactions on Information Theory, vol. 8, no. 2, 1962.

19.Jensfelt P., Approaches to Mobile Robot Localization in Indoor Environments. PhD thesis, Signal, Sensors and Systems (S3), Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden, 2001. 20. Jennings J., Kirkwood-Watts C, Tanis C., Distributed Map-making and Navigation in Dynamic Environments, Proceedings of the 1998 IEEE/RSJ International Conference of Intelligent Robots and Systems(IROS 98), Victoria, B.C., Canada, October 1998.