Desarrollo de una plataforma móvil tipo Ackermann para la validación de algoritmos de navegación autónoma dentro del campus ESPOCH
El objetivo del presente estudio fue desarrollar una plataforma móvil tipo Ackerman equipada con visión artificial para validar algoritmos de navegación autónoma dentro del campus ESPOCH. Para lo cual se obtuvo la información en vivo mediante una cámara pi, la cual envía la información a una Raspber...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Outros Autores: | |
| Formato: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado em: |
2021
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/16570 |
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Adicionar Tag | Resumo: | El objetivo del presente estudio fue desarrollar una plataforma móvil tipo Ackerman equipada con visión artificial para validar algoritmos de navegación autónoma dentro del campus ESPOCH. Para lo cual se obtuvo la información en vivo mediante una cámara pi, la cual envía la información a una Raspberry pi que posteriormente se encargó de procesar la información y enviar a los actuadores. La plataforma se desarrolló en conjunto con un diseño y construcción del mismo; la validación de los algoritmos se realizó en diferentes entornos y situaciones meteorológicas cubriendo etapas de visión artificial para la detección de señales de tránsito y detección de carretera, la primera etapa dedicada al algoritmo de detección a través de una cámara pi desarrollado en OpenCV. La segunda etapa se encargó de la localización de las señales de tránsito y detección de carretera a través de filtros como Canny, Haar Cascade y la Transformada de Hough, resultando en una precisión arriba del 85% en todas las pruebas en condiciones favorables. Para el análisis estadístico se utilizó un modelo de recolección de datos de entre 20 a 30 datos en 3 etapas del día para un posterior análisis en Minitab dando un porcentaje mayor de efectividad en las tomas del medio día. Se concluye que la validación de los algoritmos de detección de carril, señales de tránsito y semáforos actúan de forma correcta en un entorno del medio día donde la luz favorece a la cámara. Se recomienda para una mejor lectura y rapidez adaptar una cámara más potente como una Raspberry de mayor capacidad y velocidad para no tener retrasos en las lecturas en vivo. |
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