Vorderingen in mistveilig vervoer: Sandia Labs test sensoren voor autonome voertuigen

Zelfvliegende drones en autonomerijende taxi's die veilig in de mist kunnen opereren klinken futuristisch, maar nieuw onderzoek in Sandia National Laboratories' mistfaciliteit brengt de toekomst dichterbij.

Mist kan reizen over water, in de lucht en over land gevaarlijk maken wanneer het voor zowel mensen als sensoren moeilijk wordt om objecten te detecteren. Onderzoekers in Sandia's mistfaciliteit pakken die uitdaging aan door nieuw optisch onderzoek in computationele beeldvorming en door samen te werken met NASA-onderzoekers die werken aan Advanced Air Mobility, Teledyne FLIR en anderen om sensoren te testen in aangepaste mist die gemeten en herhaaldelijk op aanvraag geproduceerd kan worden.

Gebouwd in 2014, is Sandia's mistkamer 55 meter lang, 3 meter hoog en 3 meter breed. De kamer is bekleed met plasticfolie om de mist in te sluiten. Wanneer het team een test begint, sproeien 64 spoelen een aangepaste mengsel van water en zout. Naarmate de sproeimist zich uitbreidt, stijgt de luchtvochtigheid en ontstaat dikke mist. Binnenkort kan een waarnemer binnenin de muren, het plafond of de ingang niet meer zien door het aerosol en worden mensen en objecten op enkele meters afstand verstoord of volledig verborgen.

Sandia's onderzoekers meten zorgvuldig eigenschappen van mist over de tijd om te begrijpen hoe het ontstaat en verandert. Door omgevingsparameters aan te passen, kunnen de onderzoekers de misteigenschappen veranderen om beter te matchen met natuurlijk voorkomende mist.

"Ons team kan de mist die we in de faciliteit produceren volledig meten en karakteriseren, en we kunnen op verschillende dagen vergelijkbare mist herhaaldelijk genereren," zei Andres Sanchez, chemisch ingenieur. "Consistente en meetbare omstandigheden zijn belangrijk wanneer we testen hoe sensoren presteren in mist."

Onderzoekers van NASA's Ames Research Center bezochten onlangs Sandia om een reeks experimenten uit te voeren om te testen hoe commercieel beschikbare sensoren obstakels in mist perceperen. De Revolutionary Aviation Mobility groep is onderdeel van het NASA Transformational Tools and Technologies project.

"We testten perceptietechnologieën die in autonome luchtvoertuigen zouden kunnen gaan," zei Nick Cramer, de hoofdingenieur van NASA voor dit project. "We willen ervoor zorgen dat deze voertuigen veilig in ons luchtruim kunnen opereren. Deze technologie zal de ogen van een piloot vervangen, en we moeten dat in alle soorten weer kunnen doen."

Het team zette een stationaire drone in de kamer als doelwit en testte vervolgens diverse sensoren om te zien hoe goed ze de drone in de mist konden perceperen.

"De mistkamer bij Sandia National Laboratories is ongelooflijk belangrijk voor deze test," zei Cramer. "Het stelt ons in staat om de parameters echt af te stemmen en variaties over lange afstanden te bekijken. We kunnen lange afstanden en diverse misttypen repliceren die relevant zijn voor de luchtvaartomgeving." Cramer zei dat een van de uitdagingen van zelfvliegende technologie is dat er veel kleine voertuigen in grote nabijheid zouden vliegen.

Teledyne FLIR testte zijn eigen infraroodcamera's in Sandia's mistfaciliteit om te bepalen hoe goed ze voetgangers en andere objecten detecteren en classificeren. Chris Posch, engineering director, automotive, voor Teledyne FLIR, zei dat de camera's gebruikt kunnen worden om zowel de veiligheid van de huidige voertuigen met geavanceerde bestuurdersondersteuningssystemen zoals automatische noodremming als toekomstige autonome voertuigen te verbeteren.

"Misttesten is in de natuur heel moeilijk omdat het zo vluchtig is en er veel inherente verschillen zijn in waterdruppeltjesgroottes, consistentie en herhaalbaarheid van mist of nevel," zei Posch. "Omdat de Sandia-mistfaciliteit herhaaldelijk mist met verschillende watergehalte en grootte kan creëren, was de faciliteit cruciaal om de testgegevens op een grondige wetenschappelijke manier te verzamelen."

Sandia en Teledyne FLIR voerden meerdere prestatietests uit met voertuigveiligheidssensoren, waaronder zichtbare camera's, langgolvige infraroodcamera's, middengolvige infraroodcamera's, kortgolvige infraroodcamera's en lidar. Posch zei dat de resultaten lieten zien dat Teledyne FLIR's langgolvige infraroodcamera's voetgangers en andere objecten in de meeste mist nauwkeurig kunnen detecteren en classificeren, waar zichtbare camera's mee worstelen.

Een team van Sandia-onderzoekers publiceerde onlangs een artikel in Optics Express waarin de huidige resultaten van een driejarig project worden beschreven dat computationele beeldvorming en de wetenschap achter hoe licht voortplant en verstrooid in mist gebruikt om algoritmen te creëren die sensoren in staat stellen objecten in mist te detecteren, lokaliseren en te visualiseren.

"Huidige methoden om door mist en met verstrooid licht te kijken zijn duur en kunnen beperkt zijn," zei Brian Bentz, elektrisch ingenieur en projectleider. "We gebruiken wat we weten over hoe licht zich voortplant en verstrooid in mist om de waarnemings- en situatiebewustzijnsmogelijkheden te verbeteren."

Brian Bentz, elektrisch ingenieur en projectleider, zei dat het team heeft gemodelleerd hoe licht door mist naar een object en naar een detector — meestal een pixel in een camera — voortplant, en dat model vervolgens omgekeerd om te schatten waar het licht vandaan kwam en de eigenschappen van het object. Door het model te veranderen, kan deze benadering gebruikt worden met zowel zichtbaar als thermisch licht. Bentz zegt dat het team het model heeft gebruikt om objecten in mist te detecteren, lokaliseren en te karakteriseren en zal in het laatste jaar van het project werken aan het visualiseren van objecten.