Vehículo autónomo a escala para el seguimiento de marcas viales de carretera

espanolEn este articulo se presenta el desarrollo de un vehiculo a escala que permite su conduccion autonoma mediante el auto guiado a traves de la deteccion de las marcas viales de la carretera. El vehiculo se basa en un modelo de radiocontrol modificado al que se le ha anadido una camara para la deteccion de marcas viales y semaforos, y un laser lidar para la deteccion de obstaculos. Ademas, incluye un procesador Odroid con sistema base Linux Ubuntu y ROS (Robot Operation System) para el control de alto nivel, y un microcontrolador Arduino para el control de los motores. El sistema de control esta basado en el modelo de arquitectura Subsumption en el que se incluyen tres modulos con diferentes niveles de prioridad. El seguimiento de marcas viales utiliza un algoritmo RANSAC para la deteccion de rectas y un sistema de control PID. El sistema de control incluye la deteccion de obstaculos y maniobras de adelantamiento, y la deteccion de semaforos. La arquitectura propuesta ha sido verificada en la edicion 2017 de la Seat Autonomous Driving Challenge alcanzando la primera posicion. EnglishThis article presents the development of a vehicle at scale that allows autonomous driving by self-guided through the detection of road signs. The vehicle is based on a modified radio control model with a camera for the detection of road signs and traffic lights, and a lidar laser for obstacle detection. It also includes an Odroid processor with Ubuntu Linux base system and ROS (Robot Operation System) for high level control, and an Arduino microcontroller for motor control. The control system is based on the Subsumption architecture model, which includes three modules with different priority levels. The tracking of road markings uses a RANSAC algorithm for the detection of straight lines and a PID control system. The control system includes the detection of obstacles and maneuvers, and the detection of traffic lights. The proposed architecture has been verified in the 2017 edition of the Seat Autonomous Driving Challenge reaching the first position.