Implementación de un Sistema Radar Móvil Usando un Sensor Doppler para la Detección de Obstáculos

77 (11) hojasEl principal objetivo de este proyecto consiste en la implementación de un sistema radar móvil de corto alcance, utilizando un sensor Doppler de onda continua de bajo costo para la detección de obstáculos. Para la detección de obstáculos se utilizan generalmente sistemas infrarrojos, cámaras y ultrasonidos, entre otros. La tecnología radar tiene un amplio campo de investigación y uso, la ventaja de los sistemas radares en comparación a las tecnologías mencionadas anteriormente, es que las señales emitidas sufren menos cambios en condiciones ambientales como lluvia, neblina y diferentes escenarios de luz. Utilizando la amplitud de la señal recibida de un sensor radar onda continua se dio un estimado del rango de distancia donde se encontraba el obstáculo, valiéndonos del hecho que existe un movimiento relativo entre la distancia de separación del blanco y el radar. Para la adquisición de las señales radar se usó una tarjeta de adquisición STEMlab Red pitaya, la cual tiene una velocidad de adquisición de 125MS/s y las API del fabricante son muy sencillas de implementar. Se estableció conexión SSH y se aplicaron comandos en sistema operativo Linux que hoy en día son muy importantes para comunicación de redes. Además, esta tarjeta nunca se había trabajo en la universidad de los llanos. El proyecto se realizó por modalidad pasantía para terminar los estudios de pregrado y obtener el título de ingeniero electrónico, realizar prácticas en una empresa ayuda mucho para aprender sobre el ambiente interno, adaptarse a un horario laboral, realizar cotizaciones, hablar con proveedores, trabajar con equipos profesionales, aprender nuevo conocimiento del grupo de trabajo y obtener experiencia laboral que hoy en día en un factor importante para un recién egresado.Resultado para Optar el Titulo de Ingeniero Electrónico.PregradoIngeniería Electrónic

Desarrollo de una plataforma móvil tipo Ackermann para la validación de algoritmos de navegación autónoma dentro del campus ESPOCH

El objetivo del presente estudio fue desarrollar una plataforma móvil tipo Ackerman equipada con visión artificial para validar algoritmos de navegación autónoma dentro del campus ESPOCH. Para lo cual se obtuvo la información en vivo mediante una cámara pi, la cual envía la información a una Raspberry pi que posteriormente se encargó de procesar la información y enviar a los actuadores. La plataforma se desarrolló en conjunto con un diseño y construcción del mismo; la validación de los algoritmos se realizó en diferentes entornos y situaciones meteorológicas cubriendo etapas de visión artificial para la detección de señales de tránsito y detección de carretera, la primera etapa dedicada al algoritmo de detección a través de una cámara pi desarrollado en OpenCV. La segunda etapa se encargó de la localización de las señales de tránsito y detección de carretera a través de filtros como Canny, Haar Cascade y la Transformada de Hough, resultando en una precisión arriba del 85% en todas las pruebas en condiciones favorables. Para el análisis estadístico se utilizó un modelo de recolección de datos de entre 20 a 30 datos en 3 etapas del día para un posterior análisis en Minitab dando un porcentaje mayor de efectividad en las tomas del medio día. Se concluye que la validación de los algoritmos de detección de carril, señales de tránsito y semáforos actúan de forma correcta en un entorno del medio día donde la luz favorece a la cámara. Se recomienda para una mejor lectura y rapidez adaptar una cámara más potente como una Raspberry de mayor capacidad y velocidad para no tener retrasos en las lecturas en vivo.The objective of the present study was to develop an Ackerman-type mobile platform equipped with the artificial vision to validate autonomous navigation algorithms within the ESPOCH campus. The live information was obtained through a pi camera, which sends information to a Raspberry pi, in charge of processing information and sending it to the actuators. The platform was developed in conjunction with a design and construction of the same; the validation of the algorithms was carried out in different environments and meteorological situations; covering stages of artificial vision for the detection of traffic signs and road detection. The first stage dealt with the detection algorithm through a pi camera developed in OpenCV. The second stage was responsible for the location of traffic signs and road detection through filters such as Canny, Haar Cascade, and the Hough Transform, resulting in an accuracy of over 85% in all tests under favorable conditions. For the statistical analysis, a data collection model of between 20 to 30 data in 3 stages of the day was used for a subsequent analysis, in Minitab, giving a higher percentage of effectiveness in the noon meals. It is concluded that the validation of the lane detection algorithms, traffic signals and traffic lights act correctly in a noon environment where the light favors the camera. It is recommended for a better reading and speed to adapt a more powerful camera such as a Raspberry with higher capacity and speed to avoid delays in live readings