RT Dissertation/Thesis
T1 Arquitectura software y de navegación para vehículo autónomo
A1 Miguel Paraiso, Miguel Ángel de
AB La importancia de los vehículos autónomos en el sector del transportedurante las próximas décadas es ya un hecho. La implementacióna gran escala de estos vehículos supondrá una serie deventajas entre las que destacan una conducción más segura y por lotanto una disminución de los accidentes de tráfico, una reducciónde las emisiones y del consumo energético y un acortamiento de lostiempos de trayecto.Sin embargo, existen todavía numerosos problemas por resolver decara a una conducción completamente autónoma y generalizada. Todavíaes necesario investigar en distintas tecnologías como percepción,control o navegación. Esta última área, es especialmente crítica ya queel correcto movimiento del vehículo depende de una localización yplanificación de trayectorias robustas y fiables, entre otras tareas denavegación. Además, también es necesario estudiar la relación y elfuncionamiento conjunto de todos los módulos de estas áreas juntocon el hardware y entre ellas, relaciones definidas por la arquitectura.El objetivo de esta tesis es: Por una parte, desarrollar una plataformade investigación constituida por un vehículo autónomo completamentefuncional, en la que se puedan probar distintos algoritmosrelacionados con la conducción autónoma. Se investigarán las distintasarquitecturas posibles y se describirá la incorporada al vehículodesarrollado. Por otra parte, esta tesis presenta los avances realizadosen el área de la navegación para mejorar la localización del vehículoen entornos mixtos donde métodos convencionales basados en GNSSo la correlación entre un mapa y las lecturas del LiDAR no obtienen resultadosprecisos, así como los avances en predicción del movimientode otros vehículos, necesarios para una buena planificación de trayectorias.Además se investigará acerca de la interacción entre peatonesy vehículos autónomos, y cómo mejorarla haciendo uso de distintasinterfaces de comunicación.Los resultados de los algoritmos desarrollados en localización ypredicción de trayectorias han sido obtenidos con bases de datos públicasy comparados con métodos del estado del arte a los que superanen precisión, mientras que los resultados relativos a la interacciónentre peatones y vehículos autónomos se ha evaluado mediante experimentosreales. Además, la arquitectura completa del vehículoha sido probada en distintos experimentos que certifican su correctofuncionamiento.
AB The importance of autonomous vehicles in the transportation sectorover the next decades is already a fact. The large-scale implementationof these vehicles will bring several advantages, including safer drivingand therefore a decrease of traffic fatalities, lower emissions and energyconsumption, and shorter journey times.However, there are still many issues to be solved for fully autonomousand widespread driving. A deeper research is still neededin different technologies such as perception, control and navigation.This last area is especially critical since the correct movement of thevehicle depends on precise localization and a robust and reliable pathplanning, among other navigation tasks. In addition, it is also necessaryto study the relationships and the joint operation of all themodules of these areas together with the hardware and between them,relationships defined by the architecture.The objective of this thesis is: On the one hand, to develop a researchplatform consisting of a fully functional autonomous vehicle,on which different algorithms related to autonomous driving can betested. The different possible architectures will be investigated and theone incorporated in the developed vehicle will be described. On theother hand, this thesis presents the advances made in the area of navigationto improve vehicle localization in mixed environments whereconventional methods based on GNSS or the correlation between amap and LiDAR readings do not obtain accurate results, as well asadvances in predicting the movement of other vehicles, necessary forgood trajectory planning. In addition, the interaction between pedestriansand autonomous vehicles will be studied, and how to improveit using different communication interfaces.The results of the developed algorithms in localization and trajectoryprediction have been obtained with public databases and comparedwith state-of-the-art methods which are outperformed in termos ofaccuracy, while the results related to the interaction between pedestriansand autonomous vehicles have been evaluated by means of realexperiments. In addition, the complete vehicle architecture has beentested in different experiments certifying its correct operation.
YR 2022
FD 2022-05
LK https://hdl.handle.net/10016/35814
UL https://hdl.handle.net/10016/35814
LA spa
DS e-Archivo
RD 20 sept. 2024