În perioada 10- 15 mai, a avut loc în orașul nostru a 5-a ediție a Bosch Future Mobility Challenge, o competiție tehnică internațională lansată de Centrul de Inginerie Bosch în 2018. Dacă edițiile precedente au atras echipe de studenți din toată Europa, în acest an, datorită partenerilor noștri, reprezentații celei mai mari asociații tehnice profesionale în domeniul soluțiilor de mobilitate inteligentă, IEEE - ITSS (Intelligent Transportation Systems Society), am reușit să atragem echipe de pe întregul glob!
Participanții acestei competiții sunt studenți interesați de dezvoltarea algoritmilor de conducere autonomă pentru mașini la o scară de 1:10. După șase luni de muncă intensă, soluțiile inteligente dezvoltate de echipele de studenți au reușit să nu devieze de la culoarul de mers, să navigheze cu succes în intersecții, să reacționeze corect la semnele de circulație (prioritate, parcare, STOP, treceri de pietoni, sens giratoriu, sens unic, drum fără acces, intrare și ieșire de pe autostradă), să reacționeze la "obstacolele" de pe drumuri (cum ar fi alte mașini de pe drum, pietoni, drumuri în construcție), să efectueze manevre precum condusul în pantă în sens ascendent și descendent, opritul la culoarea roșie a semaforului, condusul pe autostradă, sau navigarea dinamică a unei hărți.
Cum munca la distanță a devenit o normalitate, oferim o mână de ajutor studenților, anume un simulator, o replică a mediului de competiție. Mai mult, în cadrul acestei ediții, am venit în întâmpinarea studenților cu șapte cursuri tehnice ținute de colegii noștri, pe următoarele teme: management de proiect, procesarea imaginilor, procesarea semnalului, calcule computaționale paralele, metode de control al vehiculului, tranziția între stări (state-flow) și dezvoltarea de prototipuri.
Pentru competiția din 2022, au fost acceptate 54 de echipe din Europa, America de Nord și India. După rundele de calificare, au rămas în competiție 23 de echipe din Estonia, Grecia, India, Italia, Polonia, Portugalia, România, Serbia și SUA, aceste echipe fiind invitate să participe în semi-finale la Cluj-Napoca.
Între 11-13 mai 2022, la Centrul de Ingineri Bosch, echipele calificate și-au testat algoritmii într-un cadru de 200m2 care emulau un oraș inteligent. Semi-finalele au avut loc pe 14 mai, iar cele mai bune opt echipe au fost selectate pentru finalele din 15 mai.
Pentru Bosch și pentru partenerii noștri, această competiție are o semnificație aparte, nu doar la nivel tehnic și nu doar pentru domeniul automotive. Se poate remarca abordarea trans-disciplinară inclusiv în componența juriului din acest an, format din: Bettina Roeddiger - Director of Human Resource Management Corporate Headquarters; Dennis Raabe, Senior Vice President for Product Area Driver Experience for Advanced Driver Assistance Systems @ Bosch Germany; Dr. Meng Lu - Strategic Innovation Manager, Peek Traffic B.V. (Dynniq Group) din Olanda și membru al comitetului executiv al IEEE -ITSS (Intelligent Transportation Systems Society) și Tobias Matter, Head of the Bosch Engineering Center Cluj.
Echipele finaliste s-au întrecut pentru premii în valoare totală de 11.000 Euro. Pe primul loc, cu un premiu de 4.500 Euro, s-a clasat echipa DEI-UNIPD din Padova, Italia. Pe al doilea loc, cu un premiu de 3.000 Euro și cu distincția Marketing Award, s-a clasat echipa Vroom din Tessalonik, Grecia. Pe al treilea loc, cu un premiu de 1.500 Euro, s-a clasat echipa Dobroltenii din București, România. Un premiu de 1.000 Euro pentru prima participare la competiție a fost acordat echipelor BeepLearning din Porto, Portugal și Politron din Torino, Italia. Nu în ultimul rând, premiul publicului a mers la echipa Akatsuki din India. Chiar dacă această competiție pare la prima vedere una care cere un nivel ridicat de procesare de imagine, observăm că aceasta include mult mai mult, iar studenții care ajung pe podium vin, în mare parte, de la specializări interdisciplinare, cum ar fi electronica aplicată inginerie software.
Fiind o interfață în relația cu studenții, este fascinant să vedem cum acest concurs îi ajută pe concurenți să se maturizeze pe tot parcursul concursului. Progresul este evident din punct de vedere tehnic. Învață cum să pună întrebări dificile și cum să identifice soluții pentru acestea. Descoperă (din întâmplare sau nu) chiar și problemele de care ne lovim noi pe piața automotive. Emoțional, învață cum să abordeze problemele, înțeleg că lucrurile se mai strică și că nu merge totul conform planului. Învață să se adapteze și să profite de ceea ce au. Majoritatea studenților se confruntă , în premieră, cu un proiect atât de mare și complex. Este un real ajutor pentru concurenți. Își dau seama ce carieră doresc să urmeze, fie aceasta automotive sau nu.
Echipamentul primit de către studenți din partea noastră este unul minimal dar capabil să îi ajute la livrarea unei soluții ingenioase și robuste. Aceștia primesc în materie de senzori un encoder (pentru identificarea vitezei motorului), o cameră video și un senzor de fuziune inteligent, care poate returna accelerații, rotații și fluxul magnetic. În ceea ce privește unitățile de control primesc o plăcuță Nucleo (stm32) pentru controlul motoarelor și un raspbery, unde pot implementa logica sistemului. Kitul de bază poate fi însă modificat, iar multe abordări utilizează chiar acest kit, în timp ce altele se concentrează fie pe o limitare ulterioară de resurse (utilizarea unui RPi0), fie pe adăugarea sau înlocuirea plăcuțelor cu unele mai puternice, cum ar fi plăcile de la Nvidia, Xavier sau Jetso Nano. Printre senzorii adăugați se numără anumite camere stereo și senzori de distanță (lidar sau ultrasonici).
Printre soluțiile hardware care ies în evidență în concurs se numără camerele mobile, pentru inspecția drumurilor în intersecții, parcări sau unghiuri moarte și paralelizarea proceselor pe diferite plăcuțe, cum ar fi o combinație între procesarea de semnale, unitatea centrală de control și unitatea de control a motoarelor. Din punct de vedere software soluțiile sunt foarte versatile: Pentru navigarea în intersecții avem baze puse pe semnale video, pe mișcarea motorului, GPS sau rotația mașinii. Pentru detecția elementelor prezente pe camera video avem diverse metodologii de machine learning, deep learning sau chiar procesare clasică de imagine; În ceea ce privește navigarea între diferite stări, avem soluții care merg de la "if-else", la diagrame de stare sau la diagrame de stare bazate pe priorități!
Dorim să ducem competiția și mai departe, prin parteneriate noi, prin provocări și oportunități ce așteaptă să fie descoperite. Înscrierile la ediția următoare încep din 1octombrie!
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
de Vlad Petrean
de Ovidiu Mățan
