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