Řízení modelů autonomních vozidel
Autonomous Car Model Control
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Petr Kolář
Vedoucí práce
Skrbek Miroslav
Oponent práce
Šimeček Ivan
Studijní obor
Návrh a programování vestavných systémůStudijní program
Informatika 2010Instituce přidělující hodnost
katedra číslicového návrhuPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato práce se zabývá řízením modelu autonomního vozidla, založeného na minipočítači Raspberry Pi. Model vozidla byl doplněn o senzory pro měření vzdálenosti a inkrementální čidla pro měření ujeté vzdálenosti, směru a rychlosti. Mimo to bylo vozidlo vylepšeno o několik dalších součástí zlepšující jízdní vlastnosti a zjednodušující používání modelu. Pro připojení senzorů byly vytvořené desky plošných spojů. Upraven byl rovněž software ovládající vozidlo. Pro vozidlo byl vytvořen komplexní systém řízení zahrnující dráhu s dopravním značením, ultrazvukovou lokalizaci vozidla a programy pro rozpoznávání dráhy. Rozpoznávání je prováděno jak tradičními přístupy (openCV), tak i za použití neuronových sítí. Systém řízení a upravený model byl vyzkoušen na několika modelových drahách. This thesis deals with controlling the autonomous vehicle, based on microcomputer Raspberry Pi. This vehicle model was improved with sensors for measuring distance and with incremental encoders for measuring travelled distance, speed and direction. Additionally, the vehicle was improved with more parts for improved driving properties and simplifying the use of the model. For sensor connections printed circuit boards were created. The car's control software was also modified. A~complex autonomous driving system was created for the model, which included a track with road signs, ultrasound car localisation and an application for track recognition. Recognition is performed both in a traditional way (openCV) and with the use of neural networks. The driving system and the modified model were tested on different model tracks.