Sapienza Fast Charge #

Riguardo questa pagina

Per il contenuto di questa pagina abbiamo coinvolto direttamente il team trattato, il che corrisponde, quindi, ad una loro presentazione dello stesso.

Sapienza Fast Charge è il team di Formula Student Electric dell’Università Sapienza. Il nostro team unisce competenze accademiche e pratiche per progettare, costruire e gareggiare con monoposto elettriche ad alte prestazioni. La nostra missione è spingerci oltre i confini della tecnologia dei veicoli elettrici e promuovere pratiche di corsa sostenibili.

DV Car 2024 #

Overview #

La DV Car 2024 rappresenta il nostro più recente progresso nella progettazione di veicoli elettrici e autonomi, frutto di due anni di sviluppo dedicato. Questo veicolo elettrico a guida autonoma integra tecnologie avanzate di sensori e soluzioni software all’avanguardia, affrontando le sfide del controllo autonomo.

Componenti Chiave #

Architettura a Microservizi #

Il nostro software è strutturato con un’architettura basata su microservizi, ciascun compito essenziale per la guida autonoma viene gestito in un servizio dedicato distinto. Questi servizi operano in modo indipendente e comunicano tramite un message broker. Questa architettura garantisce:

• Allocazione efficiente delle risorse per l’elaborazione in parallelo
• Robustezza contro guasti critici, poiché il fallimento di un microservizio non influenza l’intero sistema

Principali Microservizi #

1. Computer Vision:
   Il modulo di computer vision identifica i coni del tracciato utilizzando una telecamera di profondità che sfrutta sensori a infrarossi per misurare la distanza dei coni. Le funzionalità principali includono:

   • Rilevamento dei Coni: Determina le posizioni dei coni nello spazio
   • Riconoscimento del Colore: Fondamentale per la stima della traiettoria
   • Filtraggio degli Errori: Scarta coni con anomalie di colore o distanza

2. Sensor Fusion & SLAM (Simultaneous Localization and Mapping):
   Questo sistema integra dati da più sensori — accelerometro, giroscopio, magnetometro, GPS e Lidar — per una navigazione precisa. SLAM svolge due compiti principali:

   • Mappatura: Costruisce una mappa utilizzando dati dei sensori e posizioni dei coni individuati dalla computer vision
   • Localizzazione: Determina la posizione attuale del veicolo nella mappa, permettendo la pianificazione in tempo reale della traiettoria

3. Path Planning:
   Questo componente utilizza i dati dei coni dalla visione artificiale per calcolare una traiettoria sicura ed efficiente per il veicolo, minimizzando il tempo sul giro. Si avvale di tecniche come triangolazioni e interpolazioni per ottimizzare il percorso.

4. High-Level Control (HLC):
   L’HLC coordina le funzioni degli attuatori (sterzo, acceleratore e freni) basandosi sui dati forniti dal pianificatore di percorso e da SLAM. Questo modulo utilizza algoritmi di deep reinforcement learning per perfezionare i segnali di controllo e garantire una precisa esecuzione della traiettoria.

Prospettive Future #

Sapienza Fast Charge continua a innovare nella tecnologia dei veicoli elettrici e autonomi. Con costante ricerca e sviluppo, puntiamo a migliorare le prestazioni, aumentare la sicurezza e contribuire a un futuro sostenibile per il motorsport.

Unisciti a noi in questo entusiasmante viaggio all’avanguardia delle corse sostenibili e ad alta tecnologia!