Regisztráció és bejelentkezés

Autonóm parkolást megvalósító rendszer dinamikusan változó környezetben

A teljesen autonóm, illetve önvezető autó megvalósítása korunk egyik legjelentősebb mérnöki kihívása. Ami valaha tudományos-fantasztikumnak számított, az a technológia fejlődésével mára már valósággá válhat. Noha az önvezető autók még korai stádiumban járnak, de elterjedésük forradalmasíthatja a forgalomirányítási és közlekedési rendszereket. Ennek elérése érdekében több összetett kihívást kell leküzdeni először.

Az önvezető autókhoz kapcsolódó számos megoldandó probléma egyike a parkolóhelyek automatikus detekciója. A jövőben a lakosság számának növekedésével a járművek száma is folyamatosan növekedni fog, így egyre nagyobb lesz az igény a parkolóházak iránt, elegendő parkolóhely biztosításának céljából. Azonban a parkolóhely keresés könnyen fáradságos munkává válhat, melyet nem lehet figyelmen kívül hagyni. Időt, energiát és üzemanyagot fogyaszt, valamint a sofőrnek akár többször is köröznie kellhet a parkolóban, mire végül talál egy üres helyet. A dolgozat az automatizált parkolóhely detektálás kérdésének megoldása érdekében bemutat egy ultrahangos szenzorokat és LIDAR-okat használó módszert.

A feladat teljesítésének egyik szükséges feltétele a jármű pályájának megtervezése. Dinamikus környezet révén kizárólag alacsony számításigényű módszerek működhetnek megbízhatóan. Ennek a problémának az áthidalására mintavételen alapuló fa-építő algoritmust és a Reed's-Shepp lokális tervező folytonos görbületű változatát használó módszert mutat be a dolgozat. Ezeket a tervezőket felhasználva a megoldás olyan utat eredményez, melyet a robot anélkül tud követni, hogy meg kellene állnia a kerekek kormányzásához.

A közeljövőben a hagyományos és az autonóm járművek párhuzamosan lesznek jelen a mindennapokban, így az utóbbiaknak le kell tudnia küzdenie az ebből adódó nehézségeket. A mozgó objektumokkal (mint például a többi autóval és a sétáló emberekkel) rendelkező környezetben működő autonóm járműnek képesnek kell lennie kezelni a velük való találkozást. Ennek megoldására egy RGBD kamerát alkalmazó algoritmust mutat be a dolgozat, ahol az objektumokat gépi tanulás segítségével detektálják és mozgásukat becsülik a mélységi információ felhasználásával.

A dolgozat a fent említett kihívásokkal foglalkozik, és arra törekszik, hogy lehetséges megoldásokat találjon rájuk. Az első három fejezetben a megvalósított algoritmusok kerülnek bemutatásra, melyek a fő kérdésekre összpontosítanak, mint a parkolóhelyek felismerése, az útvonaltervezés és a dinamikus objektumok detektálása. Ezt követően bemutatásra kerül, hogy ezek a megoldások hogyan alkotnak egy rendszert, amely képes az autonóm parkolási feladat végrehajtására. Az utolsó részben az elvégzett tesztek kerülnek ismertetésre és ezek alapján jövőbeni fejlesztési javaslatok kerülnek felvetésre.

szerzők

  • Antal Márton
    Villamosmérnöki szak, mesterképzés
    mesterképzés (MA/MSc)
  • G. Varga Gábor
    Villamosmérnöki szak, mesterképzés
    mesterképzés (MA/MSc)
  • Kondákor András
    Villamosmérnöki szak, mesterképzés
    mesterképzés (MA/MSc)

konzulensek

  • Csorvási Gábor
    Doktorandusz hallgató, Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
  • Kiss Domokos
    tanársegéd, Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
  • Dr. Nagy Ákos
    Adjunktus, Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék