即使你一开始可能认为赛车道只是给孩子们玩耍的，但这个项目的背景是非常严肃的。这一想法源于“大城市中安全互联驾驶的智能交通基础设施”（简称 InVerSiV）研究项目，adesso 与多特蒙德工业大学和几家汽车合作伙伴也参与了该项目。该研究的目的是让自动驾驶汽车更容易理解交通区域。通过将道路使用者的传感器与固定传感器（例如路灯或路标中的传感器）连接起来，可以创建非常详细的周围区域地图，该地图远远超出了单个车辆的检测范围。在我们的模型中，我们展示了这些数据在未来流量中的可能性。
数字化赛道
我们在经典的 Carrera 赛道上进行了首次实验，该赛道在最新一代产品中已具备蓝牙连接功能。然而，很快我们就发现该界面更多的是为了赛车而设计的，而不是用于严格的交通模拟。这意味着可以准确、及时地记录和计算整个圈数，但不能记录车辆在赛道上的位置。速度可以使用技巧来设置，但只能设置为 16 个明确定义的电机电压之一。不幸的是，这对于我们的目的来说还不够。
在寻找替代平台的过程中，我们很快就遇到了 Anki Overdrive。这家美国制 手机数据库 造商将其产品宣传为“未来的赛道”，而这条赛道实际上看起来比卡雷拉赛道现代得多。乍一看，很明显这些车辆不是通过道路上的槽来驾驶的，而是必须自行驾驶。此外，经典的速度手动控制器也缺失了。相反，您可以通过智能手机上的应用程序控制赛车。
技术实现
这正是我们开始并用我们自己的软件用 Raspberry Pi 替换智能手机应用程序的地方。通信通过蓝牙 LE 进行。值得庆幸的是，制造商已经披露了所使用的大部分协议。事实上，小型车辆非常智能，并且已经为我们做了很多工作。他们使用车辆地板下的摄像头捕捉隐藏在轨道部分的红外线可透过表面下的线条图案。该模式由许多精细的指导方针组成，车辆可以使用这些指导方针来识别路线并独立遵循它。该指南还辅以类似条形码的路线代码，其中包含有关路线类型（直道、弯道、交叉路口等）以及距道路中心距离的信息。
每次捕获一段路线代码或到达新的路线路段时，汽车都会通过蓝牙接口发送一条消息。同时，车辆随时期望以速度或变道命令的形式收到新命令。速度可以以毫米每秒为单位非常精确地设置，车道由距道路中心的距离（以毫米为单位）确定。
使用这些选项已经可以做很多事情。然而，对于我们的交叉口控制，软件必须能够准确预测每辆车的当前位置。为此，我们首先需要一个可以根据需要由各个赛道段组装而成的赛道模型。每次操作前，车辆都会以低速行驶整个路线。我们的软件可以从读取的路线代码中逐渐拼凑出路线，直到知道完整的地图。我们可以用它来根据车辆数据计算出准确的位置，并直观地显示它。机会。