Dzik Autonomous Racing

O nas

Pełna autonomia

„Jeśli wszystko wydaje się pod kontrolą, to znaczy, że nie jedziesz wystarczająco szybko.” Mario Andretti miał rację w przypadku ludzi. Dla autonomicznego samochodu jest odwrotnie: jeśli nie kontrolujesz wszystkiego, nie pojedziesz wystarczająco szybko.

Zaczęło się w 2018 roku od kursu Udacity Self-Driving Car Engineer i chęci, by przenieść teorię na prawdziwy asfalt. Naszym pierwszym samochodem był gotowy zestaw Erle Robotics na ArduPilocie. Wystarczał, by się uczyć, ale był za wolny, by się ścigać. Więc zbudowaliśmy własny.

Platformę budujemy od nowa na każde zawody. Zestaw sensorów dobieramy każdorazowo na podstawie tego, co zadziałało, co nie, co warto jeszcze przetestować. Algorytmy przeszły całą drogę: od maksymalnie dostrojonego follow the gap, przez ręczne planowanie trajektorii na mapie, przez planowanie w pełni automatyczne, aż po skrajnie zoptymalizowaną, ściśle sprzężoną pętlę sensoryki, lokalizacji i sterowania, która dziś działa na samochodach.

Każda ramka, każdy filtr, każda linijka kodu istnieje z jednego powodu: żeby przesunąć granicę tego, jak szybko może jechać mały samochód, gdy kierowcą jest algorytm, a margines to milisekunda.

Do końca 2024 roku oznaczało to F1TENTH, dziś RoboRacer, w halach, na konferencjach robotycznych, gdzie rywalem jest algorytm innego zespołu. Po sześciu podiach zmieniliśmy pytanie. Samochód wyjechał na zewnątrz, na asfalt, do klasy 1/8, w której ścigają się ludzie, a punktem odniesienia stał się zawodowy kierowca z aparaturą w rękach.

Zespół

Łukasz
Sztyber

Monika
Sztyber

Samochody

Dzik1 | Dzik2

Dopracowane do granic możliwości. Autonomiczne, kiedy im na to pozwolimy.

Samochód Dzik widziany z przodu na linii startu na zewnętrznym torze asfaltowym

Dwa samochody Dzik na torze w hali z zapalonymi tylnymi światłami

Samochód Dzik od przodu z lewej strony, LiDAR Hokuyo i kamery na przedniej płycie

Podwozie

Platforma: Sworkz S35-GT2E
Długość: 470 mm
Szerokość: 300 mm
Wysokość: 150 mm
Rozstaw osi: 335 mm
Rama: Własne włókno węglowe, cięte CNC (1 do 3 mm)
Waga: 3800 do 4200 g (w zależności od konfiguracji)

Komputer

Jednostka obliczeniowa: NVIDIA Jetson Orin NX 16GB

Sensory

Odometria kół: Własne, bardzo dokładne rozwiązanie
IMU: Xsens 630R · Xsens Sirius · Analog Devices ADIS16475 · Safran STIM300 · Exail UMIX-40
Magnetometr: PNI RM3100
Kamery głębi i RGB: Stereolabs ZED X One S (Narrow · Wide · Fisheye) jako wirtualne zestawy stereo
LIDAR: Hokuyo UST-10LX · Hokuyo UST-30LC · RoboSense Airy 96

Zdalne sterowanie

Nadajnik: Flysky Noble NB4+
FPV: DJI O4 Air Unit Pro + DJI Goggles 3

Osiągnięcia

Dorobek

Człowiek kontra AI · od 2025

Rywalem nie jest już algorytm innego zespołu. To kierowca na poziomie zawodowym, w hali lub na zewnątrz, w tej samej klasie 1/8 RC. Czasy okrążeń są już na tym samym poziomie.

Więcej nagrań