Desarrollo de funcionalidades de conducción autónoma y validación sobre modelo de vehículo en Gazebo

Abstract

E n la actualidad, vivimos en un mundo cada vez más automatizado, y el ámbito automovilístico no es una excepción. Los países mediante la legislación, buscando la mejora de la seguridad vial y los fabricantes de automóviles están agregando cada vez más características de asistencia a la conducción en los nuevos modelos, con el fin de brindar a los conductores más ayudas y seguridad En este Trabajo de Fin de Grado, se busca desarrollar y verificar tres funcionalidades de ayuda a la conducción utilizando el simulador Gazebo y el framework ROS. Estas funcionalidades son la parada de emergencia, que se ha convertido en un requisito obligatorio en los automóviles de nueva fabricación, la detección reactiva de obstáculos y su evitación, y por último, el algoritmo de estacionamiento automático. La primera funcionalidad será la parada de emergencia, una característica crucial en la seguridad vial, ya que permite detener el vehículo de manera rápida y segura en situaciones de peligro inminente, evitando así posibles colisiones con obstáculos o peatones. La segunda de ellas será la detección reactiva de obstáculos y su evitación. Utilizando sensores, como LIDAR y sonars, se podrá identificar obstáculos en tiempo real, lo que permitirá que el vehículo tome decisiones adecuadas para evitar colisiones. Se implementará un controlador PI para gestionar el rumbo tomado en cada momento en este proceso de evitación de obstáculos. La última de las funcionalidades a verificar será el algoritmo de estacionamiento automático que permitirá que el vehículo pueda estacionarse de manera autónoma en espacios designados. Esto se logrará mediante el uso de información de sensores al igual que en la detección reactiva de obstáculos. Cabe destacar que este proyecto surge como desarrollo de funcionalidades para el concurso Autonomous Driving Challenge (ADC), impulsado por CARNET(Centro de investigación de la movilidad en el futuro), SEAT y el grupo Volkswagen, en el cual diversas universidades compiten por desarrollar un automóvil totalmente autónomo utilizando técnicas de programación. La participación en este concurso nos ha dado la oportunidad de contribuir al avance de la conducción autónoma y competir con otras instituciones, al mismo tiempo que aprendemos de este mundo. En resumen, este Trabajo de Fin de Grado se centra en el desarrollo y verificación de tres funcionalidades clave para mejorar la conducción: parada de emergencia, detección reactiva de obstáculos y estacionamiento automático, las cuales serán verificadas mediante su integración en el simulador Gazebo, y el uso del framework ROS.

C urrently, we live in an increasingly automated world, and the automotive industry is no exception. Countries through legislation, and car manufacturers are incorporating more and more driver assistance features into new models to provide drivers with additional support and safety. In this Final Degree Project, we aim to develop and verify three driving assistance functionalities using the Gazebo simulator and the ROS framework. These functionalities include emergency stop, which has become a mandatory requirement in newly manufactured vehicles, reactive obstacle detection and avoidance, and lastly, the automatic parking algorithm. The first functionality will be the emergency stop, a crucial feature for road safety, as it allows the vehicle to come to a quick and safe halt in situations of imminent danger, thus avoiding potential collisions with obstacles or pedestrians. The second functionality is reactive obstacle detection and avoidance. By utilizing sensors such as LIDAR and sonars, real-time obstacle detection will enable the vehicle to make appropriate decisions to avoid collisions. A PI controller will be implemented to efficiently manage the vehicle’s trajectory during the obstacle avoidance process. The final functionality to be verified is the automatic parking algorithm, which enables the vehicle to autonomously park in designated spaces. This will be achieved by utilizing sensor information. It is worth mentioning that this project arises as the development of functionalities for the Autonomous Driving Challenge (ADC) competition, promoted by CARNET(Future Mobility Research Hub), SEAT, and the Volkswagen group, where various universities compete to develop a fully autonomous car using programming techniques. Participation in this competition provides us with the opportunity to contribute to the advancement of autonomous driving and compete with other institutions, while learning about this field. In summary, this Final Degree Project focuses on the development and verification of three key functionalities to enhance driving: emergency stop, reactive obstacle detection, and automatic parking. These functionalities will be verified through their integration into the Gazebo simulator and the use of the ROS framework.