Coche autónomo de Raspberry Pi basado en sensores y visión por computador y investigación sobre conducción automática en parte control
| Autor: | Hu, Qiangsheng |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial, Martí Colom, Pau |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
Identification
Informàtica::Automàtica i control [Àrees temàtiques de la UPC] Vehicles autònoms Autonomous vehicles Identificación Ruta técnica Obstacle avoidance Seguimiento Technical routetracking Control Automatic driving Computer vision Visión por computador Evitación de obstáculos Conducción automática Sensor |
| Zdroj: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Popis: | En resumen, la tecnología de conducción autónoma es: los vehículos autónomos pueden detectar su entorno con tecnologías como el radar, el radar óptico, el GPSylavisión por computadora. El sistema de control avanzado puede convertir los datos dedetección en caminos de navegación apropiados, obstáculos y señales relacionadas. Por definición, los vehículos autónomos pueden actualizar la información de su mapamediante la detección de datos de entrada, de modo que los vehículos puedan realizar un seguimiento de su ubicación. En la actualidad, algunas empresas que se sabe que desarrollan la conducción autónoma se dividen principalmente en dos categorías: La primera ruta técnica: obtener datos basados en sensores alrededor de la carroceríadel vehículo y luego realizar una fusión de datos para hacer juicios, luego combinar datos de mapas GPS de alta precisión y algoritmos de planificación de rutas paragenerar trayectorias de conducción, y luego el vehículo controla la rotación de la vehículo a través del algoritmo de control MPC. (Entre ellos, el modelo de chasis del vehículo se puede dividir en 4 grados de libertad, 7 grados de libertad, etc.) Sus empresas representativas son Baidu, Huawei y otras empresas La segunda ruta técnica es realizar el juicio del entorno circundante basado en lavisiónde computadora pura, y luego combinar los datos del mapa GPS de alta precisiónconel algoritmo de planificación de ruta para generar la trayectoria de conducción, y luegoel vehículo utiliza el algoritmo de control MPC para controlar la rotación del vehículo. Suempresa representativa es tsla. El propósito de mi proyecto es construir un automóvil con conducción automáticabajolas dos rutas más importantes estudiadas por el conducción automática en la actualidad, y realizar algunas funciones básicas del conducción automático, como seguimiento, evitación de obstáculos, identificación, etc. Por otro parte ,Debido a una fuerte voluntad de dedicarme a la investigación (partedecontrol) en la dirección de la conducción autónoma. En el documento, describiré lainvestigación principal actual sobre el control de conducción automática en la industria, usaré el modelo dinámico principal y usaré el algoritmo MPC para el control, y mostrarélos resultados de la simulación. In short, autonomous driving technology is: autonomous vehicles can detect their surroundings with technologies such as radar, optical radar, GPS, and computer vision. appropriate, obstacles and related signs. At present, some companies known to develop autonomous driving mainly fall intotwocategories: The first technical route: obtain sensor-based data around the vehicle body, andthenperform data fusion to make judgments, then combine high-precision GPS map dataand route planning algorithms to generate driving directions, the vehicle controls therotation of the vehicle through the MPC control algorithm. (Among them, the vehiclechassis model can be divided into 4 degrees of freedom, 7 degrees of freedom, etc.) Itsrepresentative companies are Baidu, Huawei and other companies The second technical route is to make the judgment of the surrounding environment based on pure computer vision, and then combine the high-precision GPS map datawith the route planning algorithm to generate the driving trajectory, and then thevehicle uses the MPC control algorithm to control the rotation of the vehicle. The purpose of my project is to build a self-driving car under the two most important routes studied by self-driving at present, and perform some basic functions of self-driving, such as tracking, obstacle avoidance, etc. On the other hand, Due to a strong will to dedicate myself to research (control part) inthe direction of autonomous driving. In the paper, I will describe the current mainresearch on automatic driving control in the industry, use the main dynamic model anduse the MPC algorithm for control, and show the simulation results. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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