Ruedas, circuitos y código

DIY Robocars MVD 

Próximo Meetup: 2019 (fecha a confirmar)

DIY Robocars MVD es organizado por

DIY Robocars Montevideo

DIY Robocars Montevideo es un grupo local de DIY Robocars la comunidad “online y en-persona” creada por Chris Anderson para gente interesada en desarrollar y experimentar con vehículos autónomos.  

El objetivo general de DIY Robocars es crear vehículos autónomos de nivel profesional con bajo presupuesto. El bajo presupuesto no implica que estos vehículos autónomos no utilicen la última tecnología en software, machine learning y computer vision, desde TensorFlow y OpenCV a ROS y Keras.  

Para mantener los costos bajos, se utiliza un Raspberry Pi a bordo de los robocars para el procesamiento en tiempo real, y es posible complementarlo con procesamiento en la nube u otros dispositivos para el entrenamiento offline. Para la parte motora de los vehículos se utiliza como base autos a control remoto de juguete de alta gama que se modifican para que sea la Raspberry Pi quién gobierna el vehículo.  

El foco de estos eventos es la exploración, el aprendizaje, y el networking, más que la competencia. No hay premios, pero si se lleva un registro de los ganadores.  

DIY Robocars Montevideo es organizado por ThalesLab y el Centro Ceibal con el apoyo del BID LAB (ex FOMIN) y de la ANII.

Sumate al Slack de RobocarsMVD

¿QUIÉN Y CUÁNDO?

Próximo Meetup: 2019 (fecha a confirmar)

Fotos del tercer Meetup (sábado 20 de octubre 2018)

Fotos Robocars en el GX28 (24 a 26 de setiembre 2018)

Fotos segundo Meetup (sábado 1 de setiembre 2018) 

Fotos primer Meetup (jueves 12 de julio 2018)

Público objetivo Evento para profesionales, estudiantes y entusiastas de la robótica en general, que deseen aprender más y compartir sus conocimientos y experiencias con colegas con los mismos intereses. Nuestro objetivo es que estos eventos sean amigables para todos los niveles de conocimiento y habilidad, incluyendo espectadores que quieran aprender.  

EL EVENTO

Por la mañana se realiza el setup de los robocars, el entrenamiento y pruebas de funcionamiento de cada equipo, luego un almuerzo compartido, y de tarde se realizan las carreras.  

En la medida de lo posible, se busca que estos eventos sean open source. Es decir, que todos los diseños sean compartidos en github luego del fin de cada carrera. Sin embargo, esto no es una obligación en caso de que un equipo o corredor decida, o no le sea permitido, compartir su diseño.  

LAS CARRERAS

La idea de los primeros meetups ser compartir lo que hemos hecho en ThalesLab y Ceibal hasta ahora con los robocars (comprar las partes, armar los robocars, configurar el software y empezar a hacer las primeras pruebas de entrenamiento con redes neuronales) de forma que para quienes comienzan ahora les sea más fácil. En los siguientes eventos tendremos al formato sugerido por DIY Robocars que se describe a continuación. 

Se realizan dos tipos de carreras:  

1. Pruebas por tiempo: Se comienza por pruebas clasificatorias donde cada robocar debe realizar 3 vueltas en solitario. Se mide el tiempo de la primera vuelta y el tiempo total de las tres vueltas clasificatorias. Se registran dos ganadores de estas pruebas: 

> Menor tiempo en la primera vuelta.  

 > Menor tiempo en las tres vueltas.

2. Carreras por duplas: Este es un torneo de carreras dobles (“wheel to wheel” = dos robocars en la pista al mismo tiempo) donde se listan los robocars de menor a mayor tiempo en las pruebas por tiempo y se crea un fixture de doble eliminación (sistema que hace que para quedar descalificado, cada robocar debe perder dos carreras).

> En cada carrera, el robocar que obtuvo el mejor puesto en las pruebas por tiempo, tiene derecho a elegir la senda de la pista sobre la que correrá (izquierda o derecha). > Cada carrera por duplas es a una sola vuelta. Si ninguno de los dos robocars termina la vuelta, se repetirá la carrera hasta 3 veces (en total).  

> En estas carreras se registran tres ganadores: 1er, 2o, y 3er puesto.

¿CÓMO EMPEZAR?

Hardware

DIY Robocars brinda especificaciones para varias categorías de robocars. Para los primeros eventos en MVD creemos que lo más adecuado es el modelo 1/10th scale neural network car with RaspberryPi (“Donkey Car”). Un modelo designado para ser lo más simple posible en su categoría: usa una sola cámara, todo el código es Python, y puede ser controlado en forma remota desde un smartphone. El costo de un Donkey Car es de aproximadamente USD 200 comprando los componentes en USA.  

No hay reglas sobre dónde se realiza el trabajo computacional. Los vehículos pueden procesar todo onboard, en una computadora junto a la pista, o utilizando recursos remotos o en la nube.  

1/10th scale RC-style car: Donkey

Donkey Car (instrucciones para el armado)

Lista de compra utilizada por ThalesLab y Ceibal (los ítems de esta lista tienen todos stock, al menos hasta hace poco!)  

Software

A partir de la sección software se detalla una lista de posibles componentes a utilizar. En particular es interesante revisar los siguientes:

Donkey: repositorio "oficial".

Tawnkramer, utilizan redes neuronales.

OpenMV: utiliza openCV

Slack de RobocarsMVD

Instalación base recomendada para empezar: 

1) http://docs.donkeycar.com/guide/install_software/ (Setup para Linux, Mac o Windows) 

2) http://docs.donkeycar.com/guide/simulator/ (Ambiente de simulación. La sección "Typical Use" detalla un posible pipeline de entrenamiento y posterior ejecución.)


DETALLES


Dónde: TBD

Cuándo: noviembre de 2018 (Fecha TBD)