Agents control for autonomous vehicles in urban and highways environments
Agentes de control de vehículos autónomos en entornos urbanos y autovías
Résumé
In the last years, mass-produced vehicle implementations have been done in the field of intelligent Transportation System (ITS). The Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), intelligent infrastructures and autonomous driving maneuvers have significantly contributed to the implementation of intelligent systems on the road and in urban areas. Thanks to research done by many groups and projects around the world, as well as the development of new technologies, it is possible to find safer and more comfortable vehicles. Some examples of these implementations are: Antilock Brake System (ABS), Cruise control (CC), Automatic parking and Electronic Stability Control (ESC), among others. At this time, it is not a utopia to think that, in a close future, autonomous vehicle will coexist with other conventional vehicles, interacting with them. In this thesis, different control systems for autonomous vehicles have been developed, both individual and cooperative maneuvers in different urban and highway scenarios. First contributions are in the lateral and longitudinal control, using both classical and artificial intelligent techniques, basically fuzzy and neuro-fuzzy controllers. In the second part of this work, different experiments that validate the proposed control system have been described. To realize these experiments, the different platforms of the AUTOPIA program have been used. In the same way, studies on the state of the art, as well as management of virtual environments have allowed to validate the results presented in this thesis. All the experiments, in their entirety have been tested in real vehicles, both dedicated test tracks and real roads. This control architecture for autonomous vehicles is independent of the vehicle and the scenario used. Electric and gasoline-propelled vehicles for urban environment, that is: straight and curve segments, two-way streets, roundabouts, blocked roads and commucations between infrastructure and vehicles have been used. Moreover, high speed experiments, using gasoline-propelled vehicles, have been presented. Thanks to these contributions, AUTOPIA team has participated in the first autonomous vehicle competition at European level: GCDC 2011. The main contribution of this thesis is the cascade lateral control system for autonomous vehicles, which allows to transfer more efficiently the human knowledge for driving in urban environments. Furthermore, this control system is easy to tune, and it has been extended to different of maneuvers, such as reverse driving and roundabouts. On the other hand, the neuro-fuzzy longitudinal control system improves the results obtained with classical and fuzzy control, based on the experienced drivers and other new control variables.
Las investigaciones realizadas en los últimos años en el campo de los sistemas de transporte inteligente (ITS) en sistemas de asistencia a la conducción (ADAS), infraestructuras inteligentes y conducción autónoma de vehículos han impulsado de manera decisiva la implantación de sistemas inteligentes en el transporte por carretera. Gracias a las investigaciones realizadas por diversos grupos y proyectos a nivel mundial, así como al desarrollo tecnológico de los últimos años, es posible encontrar en la actualidad vehículos más seguros y confortables. Son muchas las aplicaciones que se han implementado en vehículos comerciales. Cabe citar los sistemas de antibloqueo de frenos (ABS), control de crucero (CC), ayudas para el aparcamiento o el control de estabilidad (ESC), entre otras. No es utópico pensar que en un futuro cercano los vehículos autónomos estarán conviviendo con los vehículos convencionales, comunicándose e interactuando entre ellos. En esta tesis se presenta el desarrollo de diferentes sistemas de control para vehículos autónomos que permiten gestionar maniobras individuales y cooperativas en diferentes escenarios urbanos y en autovías. Primero se describen las contribuciones hechas en el control lateral y longitudinal, utilizando tanto técnicas de control clásico como técnicas de inteligencia artificial, fundamentalmente control borroso y neuro-borroso. En una segunda parte del trabajo se describen una serie de experimentos que validan los sistemas de control propuestos. Por ese motivo se han considerado las diferentes plataformas de pruebas con las que cuenta el programa AUTOPÍA. Conjuntamente, estudios realizados en el estado de la técnica, así como el manejo de entornos virtuales, han permitido validar los resultados presentados en esta tesis. Los cuales, en su totalidad han sido probados en vehículos reales en pista de pruebas dedicadas, así como en carreteras reales. Esta arquitectura de control para vehículos autónomos busca ser independiente de los vehículos y de los escenarios utilizados. En este sentido se han utilizado vehículos eléctricos e impulsados a gasolina para entornos urbanos, esto es: segmentos rectos y curvos, calles con doble sentido, rotondas, salidas de calles bloqueadas y comunicaciones con la infraestructura y entre vehículos. Por otra parte, se presentan experimentos a mayor velocidad, usando vehículos de propulsión a gasolina, donde se han ajustado los controladores borrosos que primero fueron probados a bajas velocidades. Gracias a estas aportaciones, el equipo AUTOPÍA ha podido participar en la primera competición de vehículos autónomos a nivel europeo: el GCDC 2011. Entre las principales contribuciones de esta tesis destaca el sistema de control lateral en cascada para vehículos autónomos, el cual permite trasladar de forma más eficiente el conocimiento humano a la conducción en entornos urbanos. Además, este sistema de control es de fácil sintonía, siendo extrapolable a todo tipo de maniobras, como la marcha atrás y las rotondas. Por otro lado, el control longitudinal neuro-borroso permite mejorar los resultados obtenidos utilizando controladores clásicos y borrosos, gracias a la introducción de nuevas variables de control y el conocimiento de conductores expertos.
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