Lokalizace a pokročilé řízení autonomního modelu vozidla

Abstract

Tato práce se zabývá mapováním a lokalizací na závodní dráze F1/10 autonomous driving competition pomocí zmenšeného modelu vozidla. Lokalizace využívá Monte Carlo metod pro zpracování dat LiDARu a odhad pozice vozidla. Implementovaný systém dokáže kvalitně odhadovat pozici s frekvencí 25\,Hz. Druhou částí práce je návrh řídicího systému sledování trajektorie. Navržený systém využívá pokročilých metod řízení LQR, Model Predictive Control a uvažuje kinematický model řízeného vozidla.

The goal of this thesis is to develop a solution for F1/10 autonomous driving competition. First part of the work deals with mapping and vehicle localization on the racing track with a down-scaled model car. Introduced localization use the Monte Carlo methods to process the data from LiDAR and estimate the position of the vehicle. The implemented system is able to precisely estimate the vehicle position with the rate of 25\,Hz. The second part of the thesis deals with the design of the trajectory tracking control system. The presented solution uses the LQR and Model predictive control to achieve good performance with knowledge of vehicle kinematics.