Teste de ADAS para Trator - Detecção de Usuários Vulneráveis na Via (VRU)

Os sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS) espalharam-se amplamente por automóveis de passageiros, veículos comerciais ligeiros e camiões pesados. O que é menos conhecido é que os fabricantes também aplicam sistemas ADAS em máquinas agrícolas em movimento. Os chamados 'tratores rápidos' que circulam a mais de 60 km/h introduzem a necessidade de sistemas de segurança ativa, como ABS e controlo de estabilidade do veículo. A LEANE utilizou hardware e software DAQ da Dewesoft para calcular parâmetros como distância, posição e ângulo nos ensaios ADAS.

O termo Utilizador Vulnerável da Via (VRU) é usado principalmente para descrever pessoas na faixa de veículos não protegidas por uma cobertura externa - na estrada aberta ou no campo. Os VRUs incluem peões, ciclistas e outros utentes da via não motorizados que correm maior risco de ferimentos em caso de colisão. 

A empresa de engenharia Leane está presente no mercado italiano há cerca de 50 anos. Desde 1978, a sua Divisão Automotiva tem fornecido aos clientes soluções chave-na-mão para aquisição de dados de veículos. Com anos de experiência e elevada especialização em engenharia, a Leane apoia os clientes desde a escolha dos sensores até ao relatório final. A empresa oferece dispositivos autónomos e a capacidade de construir soluções totalmente personalizadas para as aplicações dos clientes, desde o sensor único até um sistema de medição completo chave-na-mão, desde os ensaios em estrada até um simulador de condução.

Os fabricantes de máquinas agrícolas, como tratores e os incontáveis tipos de implementos agrícolas que rebocam ou operam, estão a trabalhar para implementar os seguintes sistemas ADAS para melhorar a proteção dos VRU:

• Monitorização do Ponto Cego (BSM)

• Sistema de Informação de Ponto Cego (BSIS)

• Sinal de Informação de Arranque (MOIS)

Muitas partes interessadas, incluindo OEMs, fornecedores tier 1 e companhias de seguros, promovem ações e projetos para aumentar a segurança e moldar as futuras regulamentações.

A aplicação

O Centro Nacional de Investigação para a Agricultura (CREA) é responsável por uma iniciativa desse tipo. O CREA dedica-se às cadeias agroalimentares e é acreditado pela OCDE para certificar tratores agrícolas e florestais. 

O centro iniciou uma campanha de testes preliminares no final de 2023, focada na deteção de Utilizadores Vulneráveis da Via (VRU) em tratores agrícolas que passam por um manequim pedestre e o rodeiam. Entre os desafios críticos neste tipo de aplicação no contexto agrícola encontram-se questões tais como:

• A configuração do trator pode variar muito: diferentes tarefas de trabalho requerem vários implementos montados no trator, o que afeta o campo de visão do operador humano e o alcance dos sensores de maneiras diferentes.

• A maquinaria opera em diferentes cenários: na estrada, no pátio para movimentação de materiais, no campo ou entre árvores. No âmbito do seu alcance operacional, as máquinas podem encontrar VRUs e objetos de muitas formas diferentes.

A primeira sessão permitiu a alguns fornecedores e universidades mostrar o potencial das suas soluções baseadas em câmara ou radar para deteção de VRU e obstáculos montadas em tratores de produção. Demonstraram a capacidade de detetar um manequim pedestre sem implementar uma integração do sistema de controlo a bordo.

Nesta fase, o objetivo era executar alguns cenários simples. Os ensaios decorreram numa superfície limpa de betão betuminoso, com os tratores a aproximarem-se de um manequim pedestre estático com diferentes trajetórias e ângulos. 

Um Sistema de Navegação Inercial (INS) com DGNSS Real-time Kinematics (RTK) foi utilizado como referência de verdade de terreno para obter a posição absoluta precisa do manequim e a sua distância relativa ao trator, de modo a verificar o desempenho do sistema de deteção.

Serão planeadas sessões de teste futuras, com cenários mais complexos nos quais robôs condutores e plataformas robóticas transportadoras de VRU atuarão.

O cenário de teste

Montámos os cenários de teste na pista de asfalto do campo de provas do CREA. Esta área consiste num oval com um quadrado central que pode servir como uma interseção ou para realizar manobras de curva a velocidade moderada.

Realizámos dois casos de teste, cenários A e B:

A) O manequim pedestre está numa curva enquanto o trator percorre a curva a diferentes velocidades e trajetórias (interna/externa) - ver Figura 8.

B) O manequim pedestre está na reta enquanto o trator circula a diferentes velocidades e deslocamentos laterais ao longo da reta - ver Figura 9.

Os engenheiros colocaram o alvo pedestre em RefPoint1 para o cenário de teste A e em RefPoint2 para o cenário B - ver Figuras 1 e 2.

A vista da pista abaixo mostra o manequim colocado em RefPoint2 e alguns cones usados para marcar os percursos dos casos de teste.

O equipamento de teste

O equipamento utilizado nos testes incluiu: 

• Manequim pedestre adulto estático MoshonData MD-PT

• Sistema de Navegação Inercial (INS) - Genesys ADMA Speed com RTK via NTRIP

• Dewesoft DEWE-43A sistema de aquisição de dados

• Câmara web USB

• Portátil com DewesoftX software de aquisição de dados com Receptor Ethernet e Polygon extensões

A configuração do sistema (Figuras 3 e 4) também incluiu um sniffer Ethernet com capacidades simples de filtragem e decodificação de dados para extrair canais de dados de fluxos Ethernet. O sniffer permite filtrar fluxos por parâmetros como endereço MAC e IP, porta de origem e de destino, ou filtros de dados manuais. Pode codificar dados em diferentes formatos (Intel, Motorola, signed, unsigned). São possíveis tanto as escalas IEEE floatLinear como as IEEE non-linear (polynomial).

O plugin DewesoftX Polygon é uma ferramenta para calcular parâmetros como distância, posição ou ângulo entre objetos móveis ou estáticos, tais como carros, cones, pistas ou linhas. 

O plugin pode servir de base para quaisquer testes de veículos autónomos ou não autónomos, tais como:

• Travagem autónoma de emergência (AEB)

• Mudança de faixa

• Alerta de saída de faixa (LDW)

• Condução em círculo

• Slalom

• Alerta de colisão

• Teste de desempenho

• Ruído de passagem

• Testes de segurança funcional

• Dinâmica do veículo

• e outros

Também fornece importação da pista a partir de ficheiros previamente gravados com precisão de até 1cm e visualização 3D totalmente ajustável para fácil análise de dados e orientação do condutor em tempo real.

A lista não inclui o equipamento protótipo, ou seja, os sistemas de deteção baseados em radar ou em câmara, e devido a questões de confidencialidade, não podemos partilhar os sinais adquiridos.

Configuração Dewesoft

Neste caso, o sistema de aquisição de dados DEWE-43A capturou os dados do bus CAN, uma vez que não instalámos sensores analógicos no trator.

Para conveniência, instalámos o sensor de velocidade Genesys ADMA no topo da cabine, mesmo acima da cabeça do condutor. Além disso, configurámos o ADMA para exportar os dados de medição no PointOfInterest1 (POI1), definido no centro-frontal do trator. Um serviço NTRIP DGNSS forneceu dados RTK que asseguraram precisão ao nível do centímetro da posição absoluta do trator.

O plugin receptor Ethernet capturou o fluxo de dados do ADMA.

O plugin DewesoftX Polygon forneceu uma representação 3D do campo de operação. O software também calculou os canais que fornecem informação sobre a posição relativa do trator em relação ao manequim estático, ou seja, ReferencePoint1 e ReferencePoint2.

Por conveniência, definimos o sistema de coordenadas em ReferencePoint2 com o eixo X na direção reta. Deste modo, as coordenadas de ReferencePoint2 - onde o manequim estava no cenário de teste B - coincidem com essas.

Depois, definimos as coordenadas de ReferencePoint1, referindo-nos às coordenadas POI1, quando a frente do trator estava próxima do manequim em ReferencePoint1 - ver Figura 5.

Após isto, adicionámos alguns canais calculados para obter a distância ao longo de X, Y, e a distância relativa:

• Da cabeça do condutor até as localizações do manequim em ReferencePoints 1 e 2.

• Da frente do trator (POI1) até as localizações do manequim em ReferencePoints 1 e 2.

Além disso, incluímos três círculos de movimento do trator, com raios de 3m, 6m e 12m, com os seus centros nas coordenadas da cabeça do condutor. Escolhemos o valor de 12m com base nos requisitos preliminares do rascunho do protocolo de ensaios.

Adicionámos a câmara USB DirectX para fornecer uma visão simultânea da cena a partir da cabine do trator, como mostrado na captura de ecrã do visor de medições DewesoftX (Figuras 6 e 7).

Execução dos testes e resultados

Realizámos várias corridas de teste com o trator, aproximando-nos do manequim e parando perto dele ou conduzindo o trator por um percurso afastado. Também efetuámos testes adicionais realizando manobras de evasão de obstáculos ou conduzindo o trator à volta da cena para verificar como os sistemas protótipo de deteção viam o manequim.

Não nos é permitido mostrar dados desses sistemas de deteção. Ainda assim, graças às geometrias virtuais do Polygon e aos canais matemáticos do DewesoftX, observámos quando o trator se aproximou da localização do manequim e detectámos quando entrou nos limites de 12m, 6m e 3m.

Conclusão

Combinar dados de posicionamento com dados do veículo de ensaio, câmaras e outros sensores é um requisito típico de qualquer aplicação de medição ADAS.

Usando o software DewesoftX, conseguimos integrar todas estas fontes de dados, acrescentando rápida e facilmente cálculos online de distância relativa e uma visualização 3D eficaz, tirando partido do plugin de extensão Polygon.

O módulo DewesoftX Polygon permite definir um sistema de coordenadas local para mapear a posição de objetos estáticos na pista e seguir o Vehicle Under Test e outros objetos em movimento. A configuração para esta aplicação foi feita directamente na pista antes do ensaio em apenas alguns minutos. 

Outra funcionalidade do Polygon é a possibilidade de criar entidades geométricas vinculadas a objetos estáticos ou em movimento e usar essas entidades para cálculo e visualização, por exemplo, verificar se um determinado objeto está dentro de um alcance especificado em relação a outro objeto.

Com base nos fatos acima, o cliente decidiu aplicar o DewesoftX e o Polygon nas próximas atividades de teste neste campo de pesquisa.