Estudo e desenvolvimento de um sistema de autolocalização para um veículo autónomo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vilaça, Rui Filipe Oliveira Gonçalves
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/61802
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores
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spelling Estudo e desenvolvimento de um sistema de autolocalização para um veículo autónomoSistemas de localizaçãoVeículos autónomosAutolocalizaçãoFusão sensorialLocalization systemsAutonomous vehiclesSelf-localizationSensory fusionEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresO desenvolvimento de sistemas de localização robustos, eficientes e de baixo custo permanece como uma das questões importantes dos veículos autónomos. Esta dissertação foi desenvolvida em parceria com o CEiiA e tem como principal objetivo o desenvolvimento de um sistema de autolocalização de baixo custo para um veículo autónomo que circulará no exterior. O cumprimento deste objetivo envolveu a especificação, implementação e teste de um protótipo. Envolveu também o desenvolvimento do firmware do microcontrolador (C/C++) para realizar a recolha e comunicação dos dados recolhidos pelos diversos sensores. A plataforma móvel utilizada para testes foi uma bicicleta na qual se integraram um módulo GPS, um encoder absoluto, um alternador (utilizado como um encoder incremental), um giroscópio, um acelerómetro e um magnetómetro. Os dados são adquiridos a uma frequência de 40 Hz e guardados num cartão μSD ou transmitidos através de um módulo de comunicação sem fios XBee. Para realizar a fusão sensorial exploraram-se o filtro complementar, o filtro de Kalman Extended e o filtro de Kalman Unscented, através do software Matlab. De forma a permitir a visualização dos resultados, desenvolveu-se uma interface gráfica em HTML, CSS e Javascript. Realizaram-se diversos testes ao sistema, tendo-se obtido na medição da posição do veículo um erro máximo de 10 m por parte do GPS. Foi também verificado que o erro da odometria é proporcional ao aumento da complexidade da trajetória e da distância percorrida. De entre os três filtros aplicados, o filtro complementar revelou ser uma solução satisfatória para percursos simples. Não houve diferenças significativas entre os resultados obtidos com os diferentes filtros de Kalman.The development of robust, efficient and low-cost localization systems remains one of the important issues of autonomous vehicles. This dissertation was developed in partnership with CEiiA and its main objective is the development of a low-cost self-localization system for an autonomous vehicle that will circulate in a non-controlled environment. The fulfillment of this objective involved the specification, implementation and testing of a prototype. It also involved the development of microcontroller firmware (C/C++) to gather and communicate the data collected by the various sensors. The mobile platform used for testing was a bicycle in which a GPS module, an absolute encoder, an alternator (used as an incremental encoder), a gyroscope, an accelerometer and a magnetometer were integrated. The data is acquired at a frequency of 40Hz and stored on a μSD card or transmitted through an XBee wireless communication module. The Complementary filter, the Extended Kalman filter and the Unscented Kalman filter were explored through Matlab software. In order to allow the visualization of the results, a graphical user interface was developed in HTML, CSS and Javascript. Several tests were performed on the system, and a maximum error of 10 m was obtained by the GPS in the vehicle position measurement. It was also verified that the error of the odometry is proportional to the increase of the complexity and distance covered. Of the three filters applied, the complimentary filter proved to be a satisfactory solution for simple routes. There was no significant differences between the results obtained with the different Kalman filters.Esteves, João SenaArantes, Carlos Alberto FernandesUniversidade do MinhoVilaça, Rui Filipe Oliveira Gonçalves20182018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/61802por202288293info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:41:58Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/61802Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:39:06.060178Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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