Parqueo autónomo de vehículos
En el presente proyecto se busca contribuir al desarrollo de los últimos niveles en la autonomía del parqueo vehicular con información local, aportando un modelo que integra: I. Percepción. II. Generación de trayectorias. III. Procesos de decisión. El proceso inicia con el modelado de sensores que c...
- Autores:
-
Parrado Cardozo, Luis Carlos
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53885
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/53885
- Palabra clave:
- Conducción de automóviles
Vehículos autónomos
Ingeniería
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- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Rodríguez Herrera, Carlos Franciscovirtual::11273-1Parrado Cardozo, Luis Carlos6ded2222-011d-4910-8501-e2c5fcdcc9f15002021-11-03T16:46:39Z2021-11-03T16:46:39Z2021http://hdl.handle.net/1992/5388524919.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/En el presente proyecto se busca contribuir al desarrollo de los últimos niveles en la autonomía del parqueo vehicular con información local, aportando un modelo que integra: I. Percepción. II. Generación de trayectorias. III. Procesos de decisión. El proceso inicia con el modelado de sensores que construyen un "espacio de configuración", esto aporta una abstracción del entorno y las restricciones cinemáticas para vehículos estándar. Continua con una estimación de la posición para generar múltiples trayectorias de parqueo en serie y en paralelo mediante "curvas paramétricas", las cuales son calculadas en tiempo real en función de las restricciones del espacio de configuración. Finalmente, la selección de los movimientos se hace con "Procesos de decisión de Markov", los cuales añaden un entorno estocástico de simulación, debido a la importancia de la incertidumbre en los procesos de conducción autónoma. Todo el sistema autónomo es simulado en diferentes escenarios para evaluar su desempeño y sensibilidad a entornos variados.In this project, a vehicle parking strategy is proposed, providing a model that integrates: I. Perception. II. Generation of trajectories. III. Decision processes. The process starts with the "configuration space", this provides an abstraction of the environment and the kinematic restrictions for standard vehicles. Then, multiple parking paths are generated by "parametric curves", which are calculated in real time based on the constraints of the configuration space. Finally, the selection of the movements is made with "Markov decision processes", which add a stochastic simulation environment, due to the importance of uncertainty in autonomous driving processes. The entire autonomous system is simulated in different scenarios to evaluate its performance and sensitivity to varied environments.Magíster en Ingeniería MecánicaMaestría57 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMaestría en Ingeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería MecánicaParqueo autónomo de vehículosTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMConducción de automóvilesVehículos autónomosIngeniería201910182Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=O8Cl-rUAAAAJvirtual::11273-10000-0002-7438-8963virtual::11273-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000054020virtual::11273-1e6d7de00-33cf-432f-9b5d-cdcff3b1f6a1virtual::11273-1e6d7de00-33cf-432f-9b5d-cdcff3b1f6a1virtual::11273-1THUMBNAIL24919.pdf.jpg24919.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5556https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/6df33c49-d453-460b-8649-6d6bd38fae6d/download8e5d8be4e5acdbcb4e0cdc5f03c36082MD55TEXT24919.pdf.txt24919.pdf.txtExtracted texttext/plain77930https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c673c857-70f5-4893-9fd2-3dc25806a299/download62abd6242a067bfef36a642e1ebfff2fMD54ORIGINAL24919.pdfapplication/pdf2304261https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/34ec0563-2a2a-46fe-8936-73227f714971/downloadc921ee0d618c46e8077603b11f8d8407MD511992/53885oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/538852024-03-13 14:23:35.179https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
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En el presente proyecto se busca contribuir al desarrollo de los últimos niveles en la autonomía del parqueo vehicular con información local, aportando un modelo que integra: I. Percepción. II. Generación de trayectorias. III. Procesos de decisión. El proceso inicia con el modelado de sensores que construyen un "espacio de configuración", esto aporta una abstracción del entorno y las restricciones cinemáticas para vehículos estándar. Continua con una estimación de la posición para generar múltiples trayectorias de parqueo en serie y en paralelo mediante "curvas paramétricas", las cuales son calculadas en tiempo real en función de las restricciones del espacio de configuración. Finalmente, la selección de los movimientos se hace con "Procesos de decisión de Markov", los cuales añaden un entorno estocástico de simulación, debido a la importancia de la incertidumbre en los procesos de conducción autónoma. Todo el sistema autónomo es simulado en diferentes escenarios para evaluar su desempeño y sensibilidad a entornos variados. |
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