Design and implementation of a pipeline for fully autonomous driving systems
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/344708
Realitzat a/ambÉcole polytechnique fédérale de Lausanne
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2021-04-08
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Espanya
Abstract
Mobile robots are already playing a pivotal role in our society. New innovative systems are emerging, while autonomous driving’s software is evolving thanks to Deep Learning (DL). In our work, we propose a modular pipeline for autonomous systems, which can combine DL algorithms for Computer Vision (CV) with classic robust functions for Path Planning and Control tasks. We design our structure to be genericfor diverse mobile robots, flexible to changes on its modules, and robust in different scenarios. As we use the Robot Operating System (ROS) and socket connections between the pipeline and our system,we create a wireless network that goes from sensors’ outputs to actuators’ inputs. Finally, we implement the designed environment in a Loomo Segway robot with real scenarios, testing the proposed method’s robustness and flexibility.
MatèriesAutonomous vehicles, Deep learning, Artificial intelligence -- Engineering applications, Vehicles autònoms, Intel·ligència artificial -- Aplicacions a l'enginyeria, Aprenentatge profund
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN ENGINYERIA INDUSTRIAL (Pla 2014)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
ms-thesis-carlos-conejo.pdf | 555,8Kb | Visualitza/Obre |