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
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
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
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.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!