ZENIALABS - Control y automatización para CCAM

Soluciones de control y automatización para aplicaciones CCAM (Connected, Cooperative, and Automated Mobility) con vehículos “heavy duty” Javier Sanchez Cubillo jscubillo@zenialabs.com

Agenda • Introducción • Antecedentes • Objectivos • Planteamiento • Solución adoptada • - Percepción • - Comunicaciones • - Control de vehículo • Conclusiones

Introducción • Nueva empresa de base tecnológica establecida en Bizkaia en 2019.

• Desarrollando producto propio (HW+SW) y servicios basados en tres tecnologías clave:

Electrónica - Aceleración HW XIII Congreso ITS Euskadi

Visión e inteligencia Artificial 1

Sensores & comunicaciones 18-11-2022

Antecedentes Europa ha tomado el liderazgo para reducir significativamente los riesgos y los impactos del cambio climático y conseguir limitar el aumento de la temperatura media global del planeta en 1,5º C (conferencia por el clima de París en 2015).

La iniciativa central de las políticas energéticas europeas el “Green Deal” de la Comisión Europea responde a ese liderazgo y exige a sus miembros un objetivo de “cero emisiones” netos de gases de efecto invernadero para el año 2050, este objetivo va asociado a hacer realidad una movilidad neutral en emisiones, y para lograrlo es necesario desarrollar e implementar de forma coordinada y estructurada las tecnologías de “cero emisiones”.

Tendencia creciente al uso de tecnologías de automatización de vehículos de carga con el objetivo de mejorar la logística en el transporte de mercancías, mejorar la seguridad en carretera, solventar el problema de falta de profesionales del transporte, maximizar la eficiencia energética y reducir la huella de carbono.

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Objectivos: General: Con el objetivo de impulsar la transformación hacia soluciones de transporte de mercancías que integren el uso de flotas de vehículos de transporte pesado (heavy duty) y cero emisiones mediante la investigación y fusión de tecnologías asociadas a la movilidad autónoma, electro-movilidad basada en el hidrógeno, y explotación de datos en sistemas de gestión integrados, implementar una solución para la automatización de vehículos “heavy duty” mediante el uso de tecnologías ByWire y Edge Computing de alto rendimiento, las cuales habilitan el control automatizado del vehículo y la asistencia al conductor.

Específico: Desarrollar una plataforma para el testeo y validación de tecnologías de automatización en vehículos de carga: - Diseño de arquitectura general (HW+SW) - Control longitudinal y lateral automatizado - Modos de funcionamiento: automático/manual

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Planteamiento

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Solución adoptada

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Percepción • Posicionamiento preciso (maniobras ): - Lidar + sensores de ultrasonidos

• Procesamiento embebido en tiempo real.

• Template matching en zonas premapeadas. (Stereo-depth o Lidar) • Posicionamiento indoor - Balizas ultrawideband

• Posicionamiento outdoor - GPS + RTK (Rokubun)

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Percepción

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Comunicaciones • Equipos comerciales: - Comsignia ITS-OB2-M (API en Java y C)

• Software defined radio (SDR) - GnuRadio (gr-ieee802-11)(ettus N210 y B210) https://github.com/bastibl/gr-ieee802-11 - GnuRadio + HackRF One + RTLSDR

• OpenC2X : openwrt+parches kernel 802.11p https://github.com/florianklingler/OpenC2X-embedded

• VANETZA: ETSI C-ITS protocol stack: https://github.com/riebl/vanetza • Comunicaciones 4G/LTE/5G XIII Congreso ITS Euskadi

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wle200nx 18-11-2022

Control vehículo (VAL) • Diseño HW y SW para el control: - Lateral (Volante) - Longitudinal (Freno y acelerador)

• Diseño y fabricación de sujeción mecánica: - Motores - Encoders - Sistema de transmisión - Desengrane (modo manual/auto)

• Sistema de control e interfaz: - PLC ifm + custom board.

- Generación de señales + interfaz CAN

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Conclusiones Resumen: • Fase inicial de la implementación de una solución de control y automatización para aplicaciones CCAM para vehículos ”heavy duty”.

• Definición de plataforma hardware/software y arquitectura general del systema.

• Sistema de procesamiento embebido para su ejecución en tiempo real mediante sistemas heterogeneos (CPU+GPU+FPGA).

• Primera fase: Control lateral y longitudinal del vehículo finalizado, primeras soluciones para la percepción de alta precisión para maniobras en centros logísticos (carga/descarga) y primeras implementaciones V2X.

Trabajo futuro: • Migración de la plataforma hardware a la arquitectura Jetson Orin de Nvidia.

• Integración con Robot Operating System (ROS): ROS2 y microROS. • Algoritmos Deep Learning aplicados a percepción.

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Eskerrik asko zuen arretagaitik.

Javier Sanchez Cubillo jscubillo@zenialabs.com

Soluciones de control y automatización para aplicaciones CCAM (Connected, Cooperative, and Automated Mobility) con vehículos “heavy duty” Javier Sanchez Cubillo jscubillo@zenialabs.com