Diseño e implementación de un algoritmo para la segmentación del carril en carretera que permita el manejo autónomo de un robot móvil usando visión por computador
Los accidentes de tránsito representan una cifra importante tanto en pérdidas de vidas humanas como en el PIB. Ante esta problemática se busca implementar sistemas que permiten asistir al conductor y brindar más seguridad al mismo, e incluso permitir la conducción autónoma, asimismo estos sistemas d...
- Autores:
-
Silva Lozada, Brayan Ricardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/26048
- Palabra clave:
- Mechatronic
Mobile robot
Lane segmentation
Computer vision
Manipulators (Mechanism)
Robots (Movement)
Computational algorithms
Electric circuits
Robot vision
Mecatrónica
Manipuladores (Mecanismo)
Robots (Movimiento)
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Los accidentes de tránsito representan una cifra importante tanto en pérdidas de vidas humanas como en el PIB. Ante esta problemática se busca implementar sistemas que permiten asistir al conductor y brindar más seguridad al mismo, e incluso permitir la conducción autónoma, asimismo estos sistemas de conducción autónoma se utilizan en robótica móvil en diversas aplicaciones a nivel industrial, domótica e investigación. Esta última permite estudiar a pequeña escala algoritmos que permiten la conducción autónoma ya que de esta forma se reducen los costos y se evitan posibles problemas de seguridad. Es por eso que se busca desarrollar un algoritmo de conducción autónoma por medio de visión artificial, implementado en un modelo a escala a través de diferentes trayectorias. |
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Naciones unidas, “Día Mundial en Recuerdo de las Víctimas de Accidentes de Tráfico”. Consultado: el 27 de enero de 2022. [En línea]. Disponible en: https://www.un.org/es/observances/road-traffic-victims-day AINV, “Histórico de cifras y estadísticas de accidentes de tránsito ”. Consultado: el 13 de febrero de 2022. [En línea]. Disponible en: https://ansv.gov.co/es/observatorio/estad%C3%ADsticas/historico-victimas P. Solana, “Las máquinas toman el control: efectos neurocognitivos de la conducción automatizada sobre la atención y cómo hacerles frente”, 2021, doi: 10.5281/zenodo.4515246. synopsys, “The 6 levels of vehicle autonomy explained”. Consultado: el 14 de septiembre de 2022. [En línea]. Disponible en: https://www.synopsys.com/automotive/autonomous-driving-levels.html Cesvi, “Los sistemas ADAS sí reducen la accidentalidad”. Consultado: el 13 de enero de 2024. [En línea]. Disponible en: https://www.cesvicolombia.com/los-sistemas-adas-si-reducen-la-accidentalidad/ R. Farkh, M. T. 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Forero González, Carlos Adolfoee99eb86-2eec-4a17-bb0a-cd7602302fe2Silva Lozada, Brayan Ricardofdd17bb7-8826-42f6-bbb7-8087678ff766Forero González, Carlos Adolfo [0001724934]Forero González, Carlos Adolfo [es&oi=ao]Forero González, Carlos Adolfo [0009-0009-4112-4601]Forero González, Carlos Adolfo [carlos-adolfo-forero-gonzález]ColombiaUNAB Campus Bucaramanga2024-08-15T20:03:56Z2024-08-15T20:03:56Z2024-07-30http://hdl.handle.net/20.500.12749/26048instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coLos accidentes de tránsito representan una cifra importante tanto en pérdidas de vidas humanas como en el PIB. Ante esta problemática se busca implementar sistemas que permiten asistir al conductor y brindar más seguridad al mismo, e incluso permitir la conducción autónoma, asimismo estos sistemas de conducción autónoma se utilizan en robótica móvil en diversas aplicaciones a nivel industrial, domótica e investigación. Esta última permite estudiar a pequeña escala algoritmos que permiten la conducción autónoma ya que de esta forma se reducen los costos y se evitan posibles problemas de seguridad. Es por eso que se busca desarrollar un algoritmo de conducción autónoma por medio de visión artificial, implementado en un modelo a escala a través de diferentes trayectorias.1. OBJETIVOS 10 1.1. OBJETIVO GENERAL 10 1.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS 10 2. MARCO TEÓRICO 11 2.1. NIVELES DE CONDUCCIÓN AUTÓNOMA 11 2.2. AUTONOMÍA EN ROBOTS MÓVILES 12 2.3. VISIÓN ARTIFICIAL 15 3. ESTADO DEL ARTE 17 4. METODOLOGÍA 24 5. DISEÑO MECÁNICO DEL SISTEMA 27 5.1. SELECCIÓN DE LA CONFIGURACIÓN DEL CHASIS 27 5.1.2. CONFIGURACIÓN ACKERMANN 28 5.2.2. CONFIGURACIÓN DIFERENCIAL 29 5.1. MODELO CAD 33 5.2. DIMENSIONAMIENTO DEL MOTORREDUCTOR 34 5.3. SELECCIÓN MOTOR DE DIRECCIÓN 39 6. DISEÑO ELECTRÓNICO DEL ROBOT 42 6.1.1. SELECCIÓN DE LA TARJETA DE PROCESAMIENTO 42 6.1.2. SELECCIÓN MÓDULO DE CÁMARA 46 6.2. SELECCIÓN DE LA BATERÍA 47 6.3. SELECCIÓN DEL DRIVER 48 6.3.1. CRITERIOS PARA LA SELECCIÓN DE UN DRIVER 48 6.3.2. CARACTERÍSTICAS DEL DRIVER SELECCIONADO 49 6.4. DIAGRAMA DE CONEXIONES DEL CIRCUITO 50 7. DESARROLLO DEL ALGORITMO DE VISIÓN 53 7.1. SELECCIÓN DE TARJETA DE PROCESAMIENTO Y ENTORNO DE PROGRAMACIÓN 53 7.1.1. SELECCIÓN DEL ENTORNO DONDE SE VA DESARROLLAR EL ALGORITMO DE VISIÓN 53 7.1.2. CARACTERÍSTICAS DEL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN 56 7.2. DESARROLLO DEL ALGORITMO DE VISIÓN 56 7.2.4. TRANSFORMADA DE HOUGH 66 8. DISEÑO DEL CONTROLADOR DEL ROBOT MÓVIL 73 8.1. ESTIMACIÓN DE LA POSICIÓN DEL VEHÍCULO 73 8.2. CONTROL DE LOS ACTUADORES 74 8.3. SELECCIÓN DEL TIPO DE CONTROL 76 8.3.1. EVALUACION DE LAS OPCIONES PLANTEADAS 77 9. RESULTADOS 79 9.1 CONSTRUCCIÓN DEL ROBOT MÓVIL 79 9.2. IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO DE VISIÓN CON DIFERENTES TRAYECTORIAS 80 9.3. PRUEBAS Y RESULTADOS 87 9.3.1. VELOCIDAD MÁXIMA EN CURVAS 88 9.3.2. RESULTADOS 89 CONCLUSIONES 92 ANEXOS 94 Anexo 1 Código de segmentación de carril: 94 Preprocesamiento 94 Detección de bordes 94 Definir regiones de interés 94 Transformada de Hough 95 Anexo 2: Planos robot móvil 96 Anexo 3: Videos de pruebas 98 Referencias Bibliográficas 99PregradoTraffics accidents represent an important number in both loss of human life and GDP. Faced with this problem many systems are implement to assist the driver and give more security and even enable autonomous driving. These systems of autonomous driving are also used on mobile robotics in multiple applications like home automation, industrial use and research. Research allows study small-scale algorithms of autonomous driving that reduce costs and avoid security problems. That is why we seek to develop an autonomous driving algorithm using computer vision and implement it in a scale mobile robot and perform test on different trajectories.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño e implementación de un algoritmo para la segmentación del carril en carretera que permita el manejo autónomo de un robot móvil usando visión por computadorDesign and implementation of a lane detecction algortihm that allows autonomous driving of a mobile robot using computer visionIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicMobile robotLane segmentationComputer visionManipulators (Mechanism)Robots (Movement)Computational algorithmsElectric circuitsRobot visionMecatrónicaManipuladores (Mecanismo)Robots (Movimiento)Algoritmos computacionalesCircuitos eléctricosVisión en robotsRobot movilVisión artificialNaciones unidas, “Día Mundial en Recuerdo de las Víctimas de Accidentes de Tráfico”. 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