Essere nel Team significa far parte di un progetto universitario ambizioso, dove sono coinvolti molti studenti di diverse facoltà, insegnanti della facoltà di Ingegneria, aziende specifiche del settore automobilistico e non solo, ma anche esperti nell’ambito dell’automobilismo. Entrare a far parte del Team permette a tutti gli studenti-membri di assumersi la responsabilità di lavorare, sia come singoli che come gruppo, per portare a termine gli obbiettivi del team ma anche di mettersi in contatto con personalità ed esponenti del settore automobilistico. Significa poter partecipare attivamente alle competizioni di Formula SAE, utili per farsi conoscere dal settore Automotive, spesso interessate a personalità che hanno già esperienza nel mondo lavorativo di questo settore. Ma fare parte dell’UNIPR RACING TEAM vuol dire fare squadra ed essere un GRUPPO che lavora per e con un obbiettivo comune partecipando ad esperienze che permetteranno a coloro che ne prenderanno parte di vivere momenti memorabili e conoscere molte persone
Ci sono dei requisiti necessari per entrare nel Team?
Tutti coloro che sono interessati al lavoro di squadra e al progetto sono adatti alla nostra squadra, ma le caratteristiche essenziali per i membri del nostro Team sono spirito d’iniziativa, massimo impegno portato avanti al meglio delle proprie possibilità, soprattutto nei periodi di massimo impegno della squadra, ma soprattutto una grande passione per le competizioni motoristiche. Non sono però necessarie conoscenze ingegneristiche specifiche del campo automobilistico, in quanto le nozioni acquisite i primi anni di università sono sufficienti per iniziare questa attività.
Quali sono i vantaggi accademici dell’entrare a far parte del Team?
Entrare nel Team porta vantaggi a livello accademico, potendo inserire nell’ambito della Formula SAE esame universitario, tesi universitaria, laboratori o tirocini. Ma porta anche a vantaggi a livello lavorativo nell’immediato post-laurea, con posizioni lavorative all’interno di questo mondo.
Imparerete a conoscere il nostro stack di guida autonoma, composto dai livelli di percezione, mapping e localizzazione, planning e controllo.
Possibilità di lavorare direttamente nell’implementazione di algoritmi specifici in uno dei livelli dello stack sopra citati.
Percezione: Implementazione di algoritmi per l’elaborazione delle immagini provenienti dalle telecamere. Lavorare alla fusione sensoriale come ad esempio fusione tra le camere e GNSS + IMU. Lavorare al miglioramento e alla creazione di algoritmi di object detection ad esempio attraverso a reti neurali, per rilevare e tracciare oggetti in tempo reale.
Mapping e Localizzazione: Implementazione di algoritmi che permettono di elaborare i dati provenienti dal livello di percezione per permettere la creazione di una mappa locale e globale. Con la successiva implementazione di algoritmi che permettono la localizzazione all’interno di essa (SLAM). Integrazione di dati provenienti dai sensori di odometria e GPS per determinare con precisione la posizione del veicolo, combinando questi input con quelli provenienti dalle telecamere.
Planning: Sviluppo di algoritmi per generare traiettorie ottimali che garantiscono il passaggio del veicolo tra i coni alla massima velocità possibile. Ciò implica l’analisi in tempo reale dell’ambiente e la gestione degli ostacoli imprevisti. Implementazione di tecniche di ricerca del percorso più efficiente, considerando sia la lunghezza del tragitto sia le condizioni della pista. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per massimizzare la performance del veicolo, riducendo i tempi di percorrenza della pista.
Controllo: Sviluppo di algoritmi che regolano la velocità e la direzione del veicolo, garantendo che segua la traiettoria pianificata con precisione. Questo include tecniche come il PID control, LQR e MPC (Model Predictive Control) per mantenere la stabilità del veicolo. Collaborazione con il team meccanico per integrare i sistemi di controllo software con l’hardware del veicolo (ad esempio motori, freni, e sistemi di sterzo). Questo richiede un’interazione continua tra i sistemi digitali e i componenti fisici dell’auto.
Creazione e implementazione di un ambiente di simulazione sia per quanto riguarda l’interazione interprocesso, sia per quanto riguarda l’intero stack di guida autonoma. Per permettere la simulazione di nuovi algoritmi prima di applicarli sul nostro veicolo in pista.
Integrazione e miglioramento dell’architettura thread che permette la comunicazione di tutti i vari livelli.
Sviluppo di un software per semplificare l’analisi dei dati e la visualizzazione di essi.
REQUISITI GRADITI
Buona conoscenza di C/C++.
Buona conoscenza di Python.
Buona conoscenza di Matlab e Simulink.
Buona conoscenza del sistema operativo Linux.
Conoscenza di tool di versioning del codice come Git.
Conoscenza nell’utilizzo e integrazione di sensori come LIDAR, Radar, GPS e telecamere.
CANDIDATO IDEALE
Possesso dei requisiti graditi.
Capacità di affrontare e risolvere problemi complessi con un approccio analitico e creativo.
Predisposizione a lavorare in un ambiente collaborativo e multidisciplinare.
Capacità di organizzare il proprio lavoro e rispettare le scadenze, gestendo in autonomia i propri task.
Interesse per le nuove tecnologie nel campo della guida autonoma, della robotica e dell’intelligenza artificiale.
Disponibilità a imparare rapidamente nuovi strumenti e tecnologie e ad adattarsi a compiti diversi nel corso del progetto.
Partecipazione a progetti accademici o personali legati a robotica, veicoli autonomi o competizioni tecniche.
Corso di provenienza:
Magistrale in Ingegneria Informatica
Magistrale in Electronic Engineering For Intelligent Vehicle
Realizzazione di piani alimentari e di allenamento per il miglioramento della performance fisica e mentale del pilota
Esecuzione di test strumentali e clinici sul pilota, durante le prove e le competizioni, per comprendere, studiare ed ottimizzare il gesto atletico della guida sportiva
Assistenza e supporto, fisico e psicologico, in tempo reale, al pilota durante le competizioni
REQUISITI GRADITI
Conoscenza del regolamento Formula Student
Conoscenza dell’anatomia, della fisiologia e della patologia generale umana
Interesse verso la Medicina dello sport
Interesse verso il mondo delle competizioni automobilistiche
Conoscenza del funzionamento di una vettura di tipo Formula
CANDIDATO IDEALE
Possesso dei requisiti graditi
Disponibilità e dedizione al progetto
Corso di provenienza:
Secondo anno o superiore e magistrale in Scienze motorie, sport e salute
Magistrale in Psicobiologia e neuroscienze cognitive
Secondo anno o superiore in Fisioterapia
Quarto anno o superiore in Medicina e chirurgia
Primo o secondo anno di Scienze della nutrizione umana
