Navegação local do ATLASCAR2 para condução autónoma e assistência ao condutor
Autor(a) principal: | |
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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/10773/29385 |
Resumo: | A Condução Autónoma (AD) é uma das maiores áreas de investigação e com maior desenvolvimento realizado pelo setor automóvel mundial. O número de Sistemas Avançados de Apoio à Condução (ADAS) incorporados nos automóveis produzidos atualmente tem vindo a aumentar exponencialmente e é constante a pressão para o desenvolvimento de automóveis totalmente autónomos. Inserida no projeto ATLASCAR2, que está na linha da frente na investigação da AD a nível nacional, esta dissertação tem como objetivo o desenvolvimento de um módulo de navegação local para assistência ao condutor na sua tomada de decisão imediata. Para o cumprimento deste objetivo foi realizado um estudo dos algoritmos de planeamento local de trajetórias existentes, quais as suas vantagens e desvantagens e quais as abordagens com mais sucesso aplicadas na navega ção local em projetos reais de AD. Deste estudo foi possível identificar uma solução baseada num algoritmo de abordagem por múltiplas hipóteses, a qual foi adaptada ao ATLASCAR2. Foram realizadas adaptações ao software responsável pela implementação do algoritmo, desenvolvido em Robot Operating System (ROS), de forma a complementar as lacunas apresentadas pelo mesmo e melhorar o seu desempenho e representação gráfica. Foi ainda pesada a influência das linhas da estrada na decisão da escolha da trajetória. Para a realização de testes, com vista a identificar as falhas e a avaliar o desempenho da solução implementada, desenvolveu-se um ambiente de simula ção em Gazebo. Os testes foram estendidos a algumas aplicações reais, passiveis de serem realizadas tendo em conta o estado inicial da plataforma ATLASCAR2. |
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Navegação local do ATLASCAR2 para condução autónoma e assistência ao condutorATLASCAR2Condução autónomaVeículos autónomosAlgoritmos de planeamentoNavegação LocalROSGazeboLIDARSistemas Avançados de Apoio à ConduçãoTrajetóriasA Condução Autónoma (AD) é uma das maiores áreas de investigação e com maior desenvolvimento realizado pelo setor automóvel mundial. O número de Sistemas Avançados de Apoio à Condução (ADAS) incorporados nos automóveis produzidos atualmente tem vindo a aumentar exponencialmente e é constante a pressão para o desenvolvimento de automóveis totalmente autónomos. Inserida no projeto ATLASCAR2, que está na linha da frente na investigação da AD a nível nacional, esta dissertação tem como objetivo o desenvolvimento de um módulo de navegação local para assistência ao condutor na sua tomada de decisão imediata. Para o cumprimento deste objetivo foi realizado um estudo dos algoritmos de planeamento local de trajetórias existentes, quais as suas vantagens e desvantagens e quais as abordagens com mais sucesso aplicadas na navega ção local em projetos reais de AD. Deste estudo foi possível identificar uma solução baseada num algoritmo de abordagem por múltiplas hipóteses, a qual foi adaptada ao ATLASCAR2. Foram realizadas adaptações ao software responsável pela implementação do algoritmo, desenvolvido em Robot Operating System (ROS), de forma a complementar as lacunas apresentadas pelo mesmo e melhorar o seu desempenho e representação gráfica. Foi ainda pesada a influência das linhas da estrada na decisão da escolha da trajetória. Para a realização de testes, com vista a identificar as falhas e a avaliar o desempenho da solução implementada, desenvolveu-se um ambiente de simula ção em Gazebo. Os testes foram estendidos a algumas aplicações reais, passiveis de serem realizadas tendo em conta o estado inicial da plataforma ATLASCAR2.Autonomous Driving (AD) is one of the largest and most developed areas of research in today's world automotive sector. The number of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) incorporated into cars produced today has been increasing exponentially and there exists a constant pressure for the development of fully autonomous vehicles. Inserted in the ATLASCAR2 project, which is at the forefront of AD research at the national level, this dissertation aims to develop the local navigation module for driver assistance in the immediate decision making. In order to accomplish this objective, a study of the existing local path planning algorithms was made, their advantages and disadvantages were weighed and the most successful approaches applied to local navigation in real AD projects were taken into account. From this study, it was possible to identify a solution based on a multiple hypothesis approach that was applied to ATLASCAR2. Adaptations were made to the software responsible for implementing the algorithm (developed in Robot Operating System (ROS)), in order to complement the gaps presented by it and to improve its own performance and graphic representation. The influence of the road lines in the trajectory choice decision was also studied. For evaluation tests, in order to identify faults and evaluate the performance of the implemented solution, a simulation environment was developed in Gazebo. Those tests were extended to some real applications, within the limits of the initial state of the ATLASCAR2 platform.2020-10-08T10:39:00Z2018-07-01T00:00:00Z2018-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10773/29385TID:202238199porSilva, Ricardo Luís Fernandesinfo: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:RCAAP2024-02-22T11:56:51Zoai:ria.ua.pt:10773/29385Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:01:44.868940Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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A Condução Autónoma (AD) é uma das maiores áreas de investigação e com maior desenvolvimento realizado pelo setor automóvel mundial. O número de Sistemas Avançados de Apoio à Condução (ADAS) incorporados nos automóveis produzidos atualmente tem vindo a aumentar exponencialmente e é constante a pressão para o desenvolvimento de automóveis totalmente autónomos. Inserida no projeto ATLASCAR2, que está na linha da frente na investigação da AD a nível nacional, esta dissertação tem como objetivo o desenvolvimento de um módulo de navegação local para assistência ao condutor na sua tomada de decisão imediata. Para o cumprimento deste objetivo foi realizado um estudo dos algoritmos de planeamento local de trajetórias existentes, quais as suas vantagens e desvantagens e quais as abordagens com mais sucesso aplicadas na navega ção local em projetos reais de AD. Deste estudo foi possível identificar uma solução baseada num algoritmo de abordagem por múltiplas hipóteses, a qual foi adaptada ao ATLASCAR2. Foram realizadas adaptações ao software responsável pela implementação do algoritmo, desenvolvido em Robot Operating System (ROS), de forma a complementar as lacunas apresentadas pelo mesmo e melhorar o seu desempenho e representação gráfica. Foi ainda pesada a influência das linhas da estrada na decisão da escolha da trajetória. Para a realização de testes, com vista a identificar as falhas e a avaliar o desempenho da solução implementada, desenvolveu-se um ambiente de simula ção em Gazebo. Os testes foram estendidos a algumas aplicações reais, passiveis de serem realizadas tendo em conta o estado inicial da plataforma ATLASCAR2. |
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