Parkování modelu autonomního vozidla

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá vývojem programového vybavení pro autonomní parkování modelů vozidel v Laboratoři inteligentních vestavných systémů na FIT ČVUT. V rámci práce byla provedena rešerše algoritmů pro autonomní parkování a bylo zanalyzováno současné hardwarové a programové vybavení modelů. Na základě rešerše a analýzy byl navržen algoritmus pro přesné řízení modelů vozidel při parkování, který byl implementován v jazyce Python. Pro snadnější práci s modely byl implementován terminál, který obsahuje příkazy pro různé funkcionality, například ovládání modelu či jeho kalibraci. Pro snadné testování byl v enginu Godot vytvořen simulátor replikující reálný model vozidla. Navržený systém řízení a parkovací algoritmus byly implementovány a následně systematicky otestovány v simulaci a poté na hardwarovém modelu. Testování parkování bylo prováděno do obdélníkových parkovacích míst různých délek z různých výchozích pozic. V simulaci byla úspěšnost parkování vysoká, kvůli hardwarovým nepřesnostem a nedostatkům byla na hardwarových modelech o něco nižší. Hlavním přínosem této práce je celkové rozšíření programové výbavy modelů, které s nimi do budoucna usnadní práci.

The aim of this thesis is the development of autonomous parking software for the vehicle models at the Laboratory of Intelligent Embedded Systems at FIT CTU. The thesis includes a research study of algorithms for autonomous parking and an analysis of the current hardware and software equipment of the models. Based on the research and analysis, an algorithm for precise control of the vehicle models during parking was designed and implemented in the Python programming language. To facilitate working with the models, a terminal was implemented, which includes commands for various functionalities, such as model control and calibration. For easy testing, a simulator replicating the real vehicle model was created in the Godot engine. The designed control system and parking algorithm were implemented and systematically tested in the simulation and later on the hardware model. Parking tests were performed in rectangular parking spaces of varying lengths from different starting positions. The success rate of parking in the simulation was high, while on the hardware models, it was lower due to hardware inaccuracies and limitations. The main contribution of this work is the overall enhancement of the software equipment for the models, which will facilitate future work with them.