Desarrollo e implementación de algoritmos de conducción autónoma en simuladores

Herrero Pulido, Julio Darío (2020). Desarrollo e implementación de algoritmos de conducción autónoma en simuladores. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Desarrollo e implementación de algoritmos de conducción autónoma en simuladores
Author/s:
  • Herrero Pulido, Julio Darío
Contributor/s:
  • Cerro Giner, Jaime del
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Industrial
Date: 29 June 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Vehículo autónomo, simulador, coche, automóvil, conducción, manual de usuario, algoritmos, control, sensor, planificación, Matlab/Simulink, Carla, odometría, A*, filtro bayesiano.
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El empleo de simuladores en la ingeniería es cada vez más habitual. Permiten realizar pruebas, formar a técnicos y diseñar experimentos sin ningún tipo de riesgo para las personas ni el entorno con un importante ahorro económico. En la industria automovilística esto es muy habitual para controlar diferentes parámetros del vehículo. Sin embargo, su uso es aún más necesario cuando se trata de sistemas autónomos. Los algoritmos de conducción autónoma deben ser probados en simuladores en sus primeras fases para no provocar accidentes que supongan un peligro para las personas y un incremento en el gasto del proyecto. Con esta motivación, el presente trabajo pretende realizar un primer acercamiento al ámbito de los vehículos autónomos por medio de simulaciones. Para ello, en primer lugar, se ha realizado un estudio de diversos simuladores gratuitos, de tráfico libre y código abierto que permitiesen ser manipulados para modificar parámetros del sistema. Una vez escogido el simulador Carla, se ha procedido a familiarizarse con él, al tiempo que se ha desarrollado un manual de usuario para facilitar su uso a futuros interesados en este campo, pudiendo incluso utilizarse en la enseñanza universitaria. Cuando se iba a comenzar a analizar el efecto de la variación de los parámetros de la simulación, la crisis provocada por el COVID-19 impidió que esto se llevase a cabo, al no tener acceso al ordenador en el que se encontraba el simulador. Por tanto, ha sido necesario redefinir parte de los objetivos originales del proyecto. Ya que se pretendía inicialmente crear una interfaz de Matlab que se comunicase con el simulador escogido, se ha optado por continuar con el desarrollo del trabajo con la recientemente lanzada herramienta de Matlab/Simulink diseñada específicamente para modelar sistemas autónomos, Automated Driving toolbox. En primer lugar, ha sido preciso familiarizarse con estas nuevas funcionalidades, para lo cual se ha elaborado un exhaustivo análisis de algunos ejemplos proporcionados por MathWorks, eligiéndolos de manera variada para tener una visión amplia de tan complejo campo de estudio. Entre ellos están el control de la velocidad longitudinal y lateral (por separado), los avisos de colisión, el frenado de emergencia, la fusión de diferentes sensores, el seguimiento extendido de objetos y el diseño de nuevos escenarios para simulaciones. Por último, se han desarrollado diferentes controladores que podrían ser implementados en un vehículo autónomo real. Un primer caso aúna el control longitudinal y lateral de la velocidad del vehículo, consiguiendo un movimiento más realista por la trayectoria marcada. En otro ejemplo se ha profundizado en el uso de la odometría como fuente de datos de la posición y orientación del vehículo en todo momento. La trayectoria seguida por un supuesto vehículo es dibujada en pantalla tan solo a partir de los sensores situados en las ruedas del mismo. Continuando exclusivamente con sensores odométricos, se ha realizado una simulación de un vehículo desplazándose de la manera más rápida de un punto a otro del espacio, teniendo en cuenta sus limitaciones físicas, siguiendo diferentes metodologías para calcular la trayectoria. La planificación de la ruta óptima dado un mapa concreto ha ocupado otra de las funciones desarrolladas. En este caso, se calcula el camino a seguir de un punto a otro de una ciudad de manera que el tiempo de viaje sea el menor posible, teniendo en cuenta velocidades permitidas, estado del tráfico, sentido de circulación, etc. Además, si se establece una hora deseada de llegada, el sistema calculará la hora a la que se deberá salir del punto inicial para llegar a tiempo. Por último, se ha trabajado sobre un filtro bayesiano que permita manejar eventos no deterministas, como el hecho de recibir datos de diferentes sensores con distinta fiabilidad, y establecer una probabilidad para cada uno de ellos. El experimento realizado es un hipotético casillero con celdas de diferentes colores, en el que se sitúa un robot que puede desplazarse de casilla a casilla, y que detecta el color del punto en el que se encuentra. Para que sea válido para esta prueba, la fiabilidad del sensor de color y de la ejecución del movimiento no son del 100%, por lo que el programa calculará la probabilidad de que al final de una secuencia formada por pares “movimiento/lectura” el robot se encuentre en cada una de las celdas del casillero. La temática propuesta para el trabajo es muy amplia, puesto que los algoritmos involucrados en los vehículos autónomos recogen una gran variedad de temas diferentes. Esto ha permitido (y requerido) que tanto los programas analizados como los desarrollados sean de muy diferente índole, habiendo así obtenido una visión global del funcionamiento lógico de estos vehículos que están llamados a ser los protagonistas de la nueva revolución del transporte de personas y mercancías en el mundo.

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Item ID: 62870
DC Identifier: http://oa.upm.es/62870/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:62870
Deposited by: Don Julio Darío Herrero Pulido
Deposited on: 16 Sep 2020 12:00
Last Modified: 16 Sep 2020 12:00
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