Vehículo autónomo a escala para el seguimiento de marcas viales de carretera

  1. Jorge de Castro Casares 1
  2. Eduardo Zalama Casanova 2
  3. Eusebio de la Fuente López 2
  4. Jaime Gómez García-Bermejo 2
  1. 1 Universidad de Valladolid
    info

    Universidad de Valladolid

    Valladolid, España

    ROR https://ror.org/01fvbaw18

  2. 2 Instituto Tecnologías Avanzadas de la Producción (ITAP)
Libro:
XXXIX Jornadas de Automática: actas. Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018
  1. Inés Tejado Balsera (coord.)
  2. Emiliano Pérez Hernández (coord.)
  3. Antonio José Calderón Godoy (coord.)
  4. Isaías González Pérez (coord.)
  5. Pilar Merchán García (coord.)
  6. Jesús Lozano Rogado (coord.)
  7. Santiago Salamanca Miño (coord.)
  8. Blas M. Vinagre Jara (coord.)

Editorial: Universidad de Extremadura

ISBN: 978-84-9749-756-5 978-84-09-04460-3

Año de publicación: 2018

Páginas: 270-275

Congreso: Jornadas de Automática (39. 2018. Badajoz)

Tipo: Aportación congreso

DOI: 10.17979/SPUDC.9788497497565.0270 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openRUC editor

Objetivos de desarrollo sostenible

Resumen

En este artículo se presenta el desarrollo de un vehículo a escala que permite su conducción autónoma mediante el auto guiado a través de la detección de las marcas viales de la carretera. El vehículo se basa en un modelo de radiocontrol modificado al que se le ha añadido una cámara para la detección de marcas viales y semáforos, y un láser lidar para la detección de obstáculos. Además, incluye un procesador Odroid con sistema base Linux Ubuntu y ROS (Robot Operation System) para el control de alto nivel, y un microcontrolador Arduino para el control de los motores. El sistema de control está basado en el modelo de arquitectura Subsumption en el que se incluyen tres módulos con diferentes niveles de prioridad. El seguimiento de marcas viales utiliza un algoritmo RANSAC para la detección de rectas y un sistema de control PID. El sistema de control incluye la detección de obstáculos y maniobras de adelantamiento, y la detección de semáforos. La arquitectura propuesta ha sido verificada en la edición 2017 de la Seat Autonomous Driving Challenge alcanzando la primera posición.