Development of the model predictive controller and simultaneous-localization-and-mapping algorithm of the control system

Abstract

This thesis aims to develop and implement two algorithms to control the first and fastest Spanish Formula Student Driverless (FSD) car and an algorithm to solve its localization and mapping problem. This project is within the framework of the BCN eMotorsport team and seeks to improve the competitiveness of the team to compete against the best European teams. An introduction to the necessary algorithms of the Estimation and Control architectures of a FSD vehicle is given at the beginning. Then, a detailed explanation of the control algorithms, altogether with their implementation and integration to Robot Operative System (ROS), is described. This is followed by the development and implementation of the localization and mapping algorithm. Finally, these algorithms are tested in simulation and with the BCN eMotorsport driverless car (XALOC).

Aquesta tesis de final de grau té com a principals objectius el desenvolupament i implementació de dos algorismes per controlar el primer, i més ràpid, monoplaça Formula Student autònom de l'estat, així com el disseny i implementació d'un algorisme que sigui capaç de resoldre el problema de la localització i mapejat d'aquest monoplaça. Aquest projecte és troba dins el marc de treball de l'equip BCN eMotorsport i cerca augmentar la competitivitat de l'equip per ser capaços de competir contra els millors equips a nivell europeu. Per començar, es presenta una breu introducció als algorismes necessaris per desenvolupar les arquitectures dels sistemes d'Estimació i Control d'un monoplaça Formula Student Driverless (FSD). A continuació, s'exposa una explicació detallada sobre els algorismes de control d'aquesta tesis, juntament amb la seva implementació i integració amb Robot Operating System (ROS). Seguidament, es proposa l'algorisme de localització i mapejat i la seva implementació. Finalment, aquests algorismes són posats a prova mitjançant simulacions i també s'incorporen al vehicle autònom de l'equip BCN eMotorsport (XALOC).

Esta tesis de final de grado tiene como objetivo principal el desarrollo e implementación de dos algoritmos para controlar el primero, y más rápido, monoplaza Formula Student autónomo del estado, así como el diseño e implementación de un algoritmo que sea capaz de resolver el problema de localización y mapeado de este monoplaza. Este proyecto se enmarca dentro del trabajo del equipo BCN eMotorsport y pretende aumentar la competitividad del equipo para ser capaces de competir contra los mejores equipos a nivel europeo. Para empezar, se presenta una breve introducción a los algoritmos necesarios para desar- rollar las arquitecturas de los sistemas de Estimación y Control de un monoplaza Formula Student Driverless (FSD). A continuación, se expone una explicación detallada sobre los algoritmos de control de esta tesis, juntamente con su implementación e integración con Robot Operating System (ROS). Seguidamente, se propone el algoritmo de localización y mapeado y su implementación. Finalmente, estos algoritmos se prueban mediante simulaciones y también se incorporan al vehículo autónomo del equipo BCN eMotorsport (XALOC).