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

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorForero González, Carlos Adolfo
dc.contributor.apolounabForero González, Carlos Adolfo [carlos-adolfo-forero-gonzález]spa
dc.contributor.authorSilva Lozada, Brayan Ricardo
dc.contributor.cvlacForero González, Carlos Adolfo [0001724934]spa
dc.contributor.googlescholarForero González, Carlos Adolfo [es&oi=ao]spa
dc.contributor.orcidForero González, Carlos Adolfo [0009-0009-4112-4601]spa
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.date.accessioned2024-08-15T20:03:56Z
dc.date.available2024-08-15T20:03:56Z
dc.date.issued2024-07-30
dc.degree.nameIngeniero Mecatrónicospa
dc.description.abstractLos 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.spa
dc.description.abstractenglishTraffics 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.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa
dc.description.tableofcontents1. 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 99spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/26048
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería Mecatrónicaspa
dc.publisher.programidIMK-1789
dc.relation.referencesNaciones 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-dayspa
dc.relation.referencesAINV, “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-victimasspa
dc.relation.referencesP. 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.spa
dc.relation.referencessynopsys, “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.htmlspa
dc.relation.referencesCesvi, “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/spa
dc.relation.referencesR. Farkh, M. T. Quasim, K. Al Jaloud, S. Alhuwaimel, y S. T. Siddiqui, “Computer Vision-Control-Based CNN-PID for Mobile Robot”, Computers, Materials and Continua, vol. 68, núm. 1, pp. 1065–1079, mar. 2021, doi: 10.32604/cmc.2021.016600spa
dc.relation.referencesA. Yesid, M. Ardila, y W. Francisco, “Sistema de reconocimiento autónomo de maduración de frutos de cacao mediante la técnica de visión artificial”, 2019.spa
dc.relation.referencesI. Nourbakhs y R. Siegwart, “Introduction to Autonomous Mobile Robots”, 2012.spa
dc.relation.referencesE. Cuevas, D. Zaldívar, y M. Pérez, Procesamiento digital de imágenes con MATLAB & SIMULINK, Primera edición. Alfaomega, 2010.spa
dc.relation.referencesA. Ollero, Robótica manipuladores y robots móviles, Primera edición. 2001.spa
dc.relation.referencesY. Xing et al., “Advances in Vision-Based Lane Detection: Algorithms, Integration, Assessment, and Perspectives on ACP-Based Parallel Vision”, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 5, núm. 3. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 645–661, el 1 de mayo de 2018. doi: 10.1109/JAS.2018.7511063.spa
dc.relation.referencesR. P. D. Vivacqua, M. Bertozzi, P. Cerri, F. N. Martins, y R. F. Vassallo, “Self-Localization Based on Visual Lane Marking Maps: An Accurate Low-Cost Approach for Autonomous Driving”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 19, núm. 2, pp. 582–597, feb. 2018, doi: 10.1109/TITS.2017.2752461.spa
dc.relation.referencesH. Wang, Y. Wang, X. Zhao, G. Wang, H. Huang, y J. Zhang, “Lane Detection of Curving Road for Structural Highway with Straight-Curve Model on Vision”, IEEE Trans Veh Technol, vol. 68, núm. 6, pp. 5321–5330, jun. 2019, doi: 10.1109/TVT.2019.2913187.spa
dc.relation.referencesM. Marzougui, A. Alasiry, Y. Kortli, y J. Baili, “A Lane Tracking Method Based on Progressive Probabilistic Hough Transform”, IEEE Access, vol. 8, pp. 84893–84905, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2991930.spa
dc.relation.referencesM. Matousek, “Compañías mejor posicionadas en el sector de coches autónomos”, Bussines insiders. Consultado: el 28 de febrero de 2022. [En línea]. Disponible en: https://www.businessinsider.es/5-companias-mejor-posicionadas-sector-coches-autonomos-659645spa
dc.relation.referencesNHTSA, “Drive assistance technologies”, United states department of transportation. Consultado: el 14 de febrero de 2024. [En línea]. Disponible en: https://www.nhtsa.gov/vehicle-safety/driver-assistance-technologies#driving-control-assistance-30676spa
dc.relation.referencesM. Macías Gómez, “Predicción de trayectoria de agentes para vehículos autónomos”, 2021.spa
dc.relation.referencesC. Rodríguez, C. Guindel, y J. Armingol, “Sistema de asistencia a la conducción para detección y clasificación de carriles”, Publicaciones de Ingeniería, Escuela Técnica Superior de Ingeniería, 2015.spa
dc.relation.referencesR. Ladero, “Detección de señales y líneas de carril para conducción autónoma con vehículo a escala”, 2019.spa
dc.relation.referencesK. Horak, L. Zalud, K. Horak, y L. Zalud, “Image Processing on Raspberry Pi for Mobile Robotics”, 2015. doi: 10.13140/RG.2.1.1440.7281.spa
dc.relation.referencesH. Hassan, A. N. Abbas, M. A. Irshad, y H. H. Ammar, “Experimental Analysis of Trajectory Control Using Computer Vision and Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles”, 2021. [En línea]. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/352397302spa
dc.relation.referencesL. Garzón, L. Forero, y O. Duque, “Diseño e implementación de un sistema de visión artificial usando una técnica de mapeo y localización simultánea (SLAM) sobre una plataforma robótica móvil”, Mundo fesc, vol. 15, pp. 8–17, 2019.spa
dc.relation.referencesC. Augusto, D. Celis, y R. Molano, “Navegación de robot móvil usando Kinect, OpenCV y Arduino Mobile robot navigation using Kinect, OpenCV and Arduino”, 2012.spa
dc.relation.referencesE. Paéz y W. Garcia, “Diseño de un sistema de conducción autónoma adaptado a una silla de ruedas electrica”, 2021.spa
dc.relation.referencesG. Singh Pannu, M. Dawud Ansari Jamia Millia Islamia, y N. Delhi Pritha Gupta, “Design and Implementation of Autonomous Car using Raspberry Pi”, 2015.spa
dc.relation.referencesK. Hwang, I. H. Jung, y J. M. Lee, “Implementation of Autonomous Driving on RC-CAR with Raspberry PI and AI Server”, Webology, vol. 19, núm. 1, pp. 4444–4458, ene. 2022, doi: 10.14704/web/v19i1/web19293.spa
dc.relation.referencesA. Mochammad, H. Ismoyo, D. S. Joga, M. Munadi, y M. Sri Radityo, “Real-Time Image Processing Method Using Raspberry Pi for a Car Model”, IEEE, 2019.spa
dc.relation.referencesR. Jazar, Vehicle Dynamics: Theory and Application. Springer, 2008.spa
dc.relation.referencesE. R. Ramos-Silvestre, R. Morales-Guerrero, y R. Silva-Ortigoza, “Modelado, simulación y construcción de un robot móvil de ruedas tipo diferencial I. INTRODUCCIÓN”, Am. J. Phys. Educ, vol. 4, núm. 3, 2010, [En línea]. Disponible en: http://www.lajpe.orgspa
dc.relation.referencesV. Carrillo et al., “Diseño Mecatrónico de un Robot Móvil (Configuración Diferencial)”, 2009.spa
dc.relation.referencesC. Verucchi, G. Bossio, G. Garcia, y C. Ruschetti, “Algunas pautas para la selección de motores de propulsión en vehículos eléctricos”, XII Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control, 2007.spa
dc.relation.referencesH. Sebastián y S. Hernández, “Diseño, implementación y análisis de sistemas de propulsión humana y dirección para vehículo solar”, 2015.spa
dc.relation.referencesJ. González, R. Molina, y J. Díaz, “Desarrollo de un vehículo inteligente autónomo a escala utilizando técnicas de aprendizaje profundo para el servicio de transporte de objetos en entornos hospitalarios y reducción de la interacción humana entre el personal médico y los pacientes”, Universidad Autónoma de Bucaramanga, Bucaramanga, 2021.spa
dc.relation.referencesD. Jacqueline, D. Gordillo, A. Daniel, y R. Rodríguez, “Ingeniería de Detalle para un Robot Sembrador de Semillas de Maíz”, 2019.spa
dc.relation.referencesEATON, “Steering catalog”. Consultado: el 16 de febrero de 2024. [En línea]. Disponible en: https://www.eaton.com/ecm/groups/public/@pub/@eaton/@hyd/documents/content/pll_1585.pdf?_ga=2.4765555.1175128272.1580914510-1714734237.1580914510spa
dc.relation.referencesA. Pajankar, Raspberry Pi Computer Vision Programming. Packt publishing, 2015.spa
dc.relation.referencesA. Süzen, B. Duman, y B. Şen, “Benchmark Analysis of Jetson TX2, Jetson Nano and Raspberry PI using Deep-CNN”, Isparta, 2020.spa
dc.relation.referencesG. Xie y W. Lu, “Image Edge Detection Based On Opencv”, International Journal of Electronics and Electrical Engineering, vol. 1, núm. 2, pp. 104–106, 2013, doi: 10.12720/ijeee.1.2.104-106.spa
dc.relation.referencesOpenCV, “Smoothing Images”, OpenCV documentation . Consultado: el 11 de marzo de 2023. [En línea]. Disponible en: https://docs.opencv.org/4.x/d4/d13/tutorial_py_filtering.htmlspa
dc.relation.referencesB. W. Chung, Pro Processing for Images and Computer Vision with OpenCV. Apress, 2017. doi: 10.1007/978-1-4842-2775-6.spa
dc.relation.referencesR. Krishna, Computer vision foundations and applications . Stanford university, 2017.spa
dc.relation.referencesV. Maksimovic, P. Lekic, M. Petrovic, B. Jaksic, y P. Spalevic, “Experimental analysis of wavelet decomposition on edge detection”, Proceedings of the Estonian Academy of Sciences, vol. 68, núm. 3, pp. 284–298, dic. 2019, doi: 10.3176/proc.2019.3.06.spa
dc.relation.referencesA. S. Mohamad, R. Hamzah, A. S. Mokhtar, y J. Sathar, “Sickle cell disease verification via sobel edge algorithms for image processing”, en 2017 International Conference on Engineering Technology and Technopreneurship, ICE2T 2017, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., dic. 2017, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICE2T.2017.8215994.spa
dc.relation.referencesCantoni; Virginio y E. Mattia, “Hough Transform”, Encyclopedia of Systems Biology. Springer, New York, pp. 917–918, 2013.spa
dc.relation.referencesX. Cao, D. Liu, y X. Ren, “Detection method for auto guide vehicle’s walking deviation based on image thinning and Hough transform”, Measurement and Control (United Kingdom), vol. 52, núm. 3–4, pp. 252–261, mar. 2019, doi: 10.1177/0020294019833073.spa
dc.relation.referencesK. Sahlin, T. Baudeau, B. Cazaux, y C. Marchet, “A survey of mapping algorithms in the long-reads era”, Genome Biology, vol. 24, núm. 1. BioMed Central Ltd, el 1 de diciembre de 2023. doi: 10.1186/s13059-023-02972-3.spa
dc.relation.referencesH. M. Marhoon, A. Murad, y O. Bayat, “Implementation of rover tank firefighting robot for closed areas based on arduino microcontroller”, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 21, núm. 1, pp. 56–63, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v21.i1.spa
dc.relation.referencesJ. Sabogal y G. Vargas, “Control automático de velocidad para un motor dc mediante procesamiento de imágenes”, Universidad Pontificia Bolivariana, Bucaramanga, 2013.spa
dc.relation.referencesR. Dickson, “Pulse-width Modulation (PWM): A Comprehensive Guide to Precision Control”.spa
dc.relation.referencesJ. Cárdenas Grisales, “Diseño geométrico de carreteras, 2da Edición”, 2013.spa
dc.relation.references“Manual de diseño geométrico de carreteras”, 2008.spa
dc.relation.uriapolohttps://apolo.unab.edu.co/en/persons/carlos-adolfo-forero-gonz%C3%A1lezspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.keywordsMechatronicspa
dc.subject.keywordsMobile robotspa
dc.subject.keywordsLane segmentationspa
dc.subject.keywordsComputer visionspa
dc.subject.keywordsManipulators (Mechanism)spa
dc.subject.keywordsRobots (Movement)spa
dc.subject.keywordsComputational algorithmsspa
dc.subject.keywordsElectric circuitsspa
dc.subject.keywordsRobot visionspa
dc.subject.lembMecatrónicaspa
dc.subject.lembManipuladores (Mecanismo)spa
dc.subject.lembRobots (Movimiento)spa
dc.subject.lembAlgoritmos computacionalesspa
dc.subject.lembCircuitos eléctricosspa
dc.subject.lembVisión en robotsspa
dc.subject.proposalRobot movilspa
dc.subject.proposalVisión artificialspa
dc.titleDiseño e implementación de un algoritmo para la segmentación del carril en carretera que permita el manejo autónomo de un robot móvil usando visión por computadorspa
dc.title.translatedDesign and implementation of a lane detecction algortihm that allows autonomous driving of a mobile robot using computer visionspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 2 de 2
Miniatura
Nombre:
Tesis.pdf
Tamaño:
2.18 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Tesis
Descargar
Miniatura
Nombre:
Licencia.pdf
Tamaño:
320.1 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Licencia
Descargar

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
829 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Pregrado Ingeniería Mecatrónica