Sistema de navegación autónoma para un vehículo eléctrico.

Abstract

Este proyecto se centra en el diseño de un sistema autónomo en ROS para que cumplimentara las pruebas de la competición de Formula Student Driverless. Este se trata de la continuación de mi TFG aplicado en un entorno real. Para su implementación se ha utilizado una silla de ruedas, ya que el vehículo de Formula Student de la Universidad de la Laguna no contaba con los sistemas de seguridad necesarios para probar este en él. Para el desarrollo del sistema autónomo ha sido necesario las búsqueda y montaje de sensores como el LIDAR, los encoders de las ruedas, el controlador de los motores de la silla, etc. Esto nos han permitido desarrollar a través algoritmos implementados en nodos de ROS funcionalidades que se encarguen de la parte de Percepción, Localización, mapping, generación de trayectorias y control. Estos han sido desarrollados principalmente en C++ y algunos solo están implementados de forma teórica por falta de tiempo y problemas en el montaje. El sistema diseñado nos permitió unos resultados positivos siendo bastante eficiente y preciso para la detección de colores. Para una implantación real en el vehículo sería necesario hacer varias mejoras y probar los algoritmos en situaciones reales.

This project focuses on the design of an autonomous system in ROS to carry out the tests of the Formula Student Driverless competition. This is a continuation of my final degree project applied in a real environment. For its implementation, a wheelchair has been used, since the Formula Student vehicle of the University of La Laguna did not have the necessary safety systems to test it on. The development of the autonomous system has required the search and assembly of sensors such as LIDAR, wheel encoders, wheelchair motor controller, etc. These have allowed us to develop functionalities through algorithms implemented in ROS nodes that take care of Perception, Localization, Mapping, Trajectory Generation, and Control. These have been developed mainly in C++ and some are only implemented theoretically due to time constraints and problems with assembly. The designed system yielded positive results, being quite efficient and accurate for color detection. For a real implementation in the vehicle, several improvements would be necessary, and the algorithms would need to be tested in real situations.