Sistema de control de tráfico para la coexistencia entre vehículos autónomos y manuales mediante comunicaciones inalámbricas

Premio Extraordinario de Doctorado 2012Los avances en el campo de los sistemas inteligentes de transporte (ITS, del inglés Intelligent Transportation Systems) en los últimos años han propiciado la aparición de sistemas que ayudan de manera significativa a los conductores facilitando su labor, relegándoles de tareas tediosas. No es demasiado utópico pensar en un futuro en vehículos completamente automatizados circulando por las carreteras. Sin embargo, se precisa de un sistema de transición desde los vehículos que actualmente circulan por las carreteras hasta los vehículos completamente automatizados y, por ende, la coexistencia entre ellos. En el presente trabajo de tesis doctoral se presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema global para el control del tráfico con vehículos guiados por conductores humanos o automáticos basado en comunicaciones inalámbricas con un doble objetivo: en primer lugar, disminuir de manera significativa la congestión actual del tráfico, fundamentalmente en entornos urbanos, y en segundo lugar, presentar un sistema seguro que permita pensar en una reducción del número de accidentes en las carreteras o, al menos, mitigar las consecuencias. Para lograr los objetivos propuestos se utilizarán diversas fuentes de información ya sean ubicadas en los vehículos -sistemas de navegación global por satélite (GNSS, del inglés Global Navigation Satellite System), sistemas inerciales (IMU, del inglés Inertial Measurement Unit) o cámaras- o en la infraestructura -unidades de control, sensores para detectar situaciones del tráfico. La arquitectura presentada busca la escalabilidad para permitir de manera sencilla la inclusión de nuevos dispositivos que permitan mejorar las prestaciones. Para validar la solución propuesta, se presentan diferentes experimentos llevados a cabo con vehículos comerciales, algunos de ellos modificados para permitir el control automático de los mismos en la pista de pruebas del IAI-CSIC. Dichos experimentos incluyen situaciones habituales del tráfico como pueden ser la conducción en atascos, la gestión de preferencias en intersecciones sin señalización, la evasión de un peatón que se cruce en la carretera o la llegada a una curva peligrosa no señalizada. El sistema propuesto soluciona estas situaciones reales de tráfico de forma eficiente y segura. Como principales aportaciones se destacan el sistema de control local del tráfico al que se le dota de inteligencia para optimizar las comunicaciones inalámbricas, las mejoras conseguidas sobre la arquitectura de control de los vehículos y la presentación de sistemas para el control de situaciones de tráfico en entornos desestructurados

Sistema de control de tráfico para la coexistencia entre vehículos autónomos y manuales mediante comunicaciones inalámbricas

Premio Extraordinario de Doctorado 2012Los avances en el campo de los sistemas inteligentes de transporte (ITS, del inglés Intelligent Transportation Systems) en los últimos años han propiciado la aparición de sistemas que ayudan de manera significativa a los conductores facilitando su labor, relegándoles de tareas tediosas. No es demasiado utópico pensar en un futuro en vehículos completamente automatizados circulando por las carreteras. Sin embargo, se precisa de un sistema de transición desde los vehículos que actualmente circulan por las carreteras hasta los vehículos completamente automatizados y, por ende, la coexistencia entre ellos. En el presente trabajo de tesis doctoral se presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema global para el control del tráfico con vehículos guiados por conductores humanos o automáticos basado en comunicaciones inalámbricas con un doble objetivo: en primer lugar, disminuir de manera significativa la congestión actual del tráfico, fundamentalmente en entornos urbanos, y en segundo lugar, presentar un sistema seguro que permita pensar en una reducción del número de accidentes en las carreteras o, al menos, mitigar las consecuencias. Para lograr los objetivos propuestos se utilizarán diversas fuentes de información ya sean ubicadas en los vehículos -sistemas de navegación global por satélite (GNSS, del inglés Global Navigation Satellite System), sistemas inerciales (IMU, del inglés Inertial Measurement Unit) o cámaras- o en la infraestructura -unidades de control, sensores para detectar situaciones del tráfico. La arquitectura presentada busca la escalabilidad para permitir de manera sencilla la inclusión de nuevos dispositivos que permitan mejorar las prestaciones. Para validar la solución propuesta, se presentan diferentes experimentos llevados a cabo con vehículos comerciales, algunos de ellos modificados para permitir el control automático de los mismos en la pista de pruebas del IAI-CSIC. Dichos experimentos incluyen situaciones habituales del tráfico como pueden ser la conducción en atascos, la gestión de preferencias en intersecciones sin señalización, la evasión de un peatón que se cruce en la carretera o la llegada a una curva peligrosa no señalizada. El sistema propuesto soluciona estas situaciones reales de tráfico de forma eficiente y segura. Como principales aportaciones se destacan el sistema de control local del tráfico al que se le dota de inteligencia para optimizar las comunicaciones inalámbricas, las mejoras conseguidas sobre la arquitectura de control de los vehículos y la presentación de sistemas para el control de situaciones de tráfico en entornos desestructurados

Low-speed longitudinal controllers for mass-produced cars: A comparative study

Four longitudinal control techniques are compared: a classical Proportional-Integral (PI) control; an advanced technique-called the i-PI-that adds an intelligent component to the PI; a fuzzy controller based on human experience; and an adaptive-network-based fuzzy inference system. The controllers were designed to tackle one of the challenging topics as yet unsolved by the automotive sector: managing autonomously a gasoline-propelled vehicle at very low speeds. The dynamics involved are highly nonlinear and constitute an excellent test-bed for newly designed controllers. A Citroën C3 Pluriel car was modified to permit autonomous action on the accelerator and the brake pedals-i.e., longitudinal control. The controllers were tested in two stages. First, the vehicle was modeled to check the controllers' feasibility. Second, the controllers were then implemented in the Citroën, and their behavior under the same conditions on an identical real circuit was compared

Comparing fuzzy and intelligent PI controllers in stop-and-go manoeuvres

The aim of this work was twofold: on the one hand, to describe a comparative study of two intelligent control techniques-fuzzy and intelligent proportional-integral (PI) control, and on the other, to try to provide an answer to an as yet unsolved topic in the automotive sector-stop-and-go control in urban environments at very low speeds. Commercial vehicles exhibit nonlinear behavior and therefore constitute an excellent platform on which to check the controllers. This paper describes the design, tuning, and evaluation of the controllers performing actions on the longitudinal control of a car-the throttle and brake pedals-to accomplish stop-and-go manoeuvres. They are tested in two steps. First, a simulation model is used to design and tune the controllers, and second, these controllers are implemented in the commercial vehicle-which has automatic driving capabilities-to check their behavior. A stop-and-go manoeuvre is implemented with the two control techniques using two cooperating vehicles

On-line learning of a fuzzy controller for a precise vehicle cruise control system

Usually, vehicle applications require the use of artificial intelligent techniques to implement control methods, due to noise provided by sensors or the impossibility of full knowledge about dynamics of the vehicle (engine state, wheel pressure or occupiers weight). This work presents a method to on-line evolve a fuzzy controller for commanding vehicles? pedals at low speeds; in this scenario, the slightest alteration in the vehicle or road conditions can vary controller?s behavior in a non predictable way. The proposal adapts singletons positions in real time, and trapezoids used to codify the input variables are modified according with historical data. Experimentation in both simulated and real vehicles are provided to show how fast and precise the method is, even compared with a human driver or using different vehicles

Vision-based active safety system for automatic stopping

ntelligent systems designed to reduce highway fatalities have been widely applied in the automotive sector in the last decade. Of all users of transport systems, pedestrians are the most vulnerable in crashes as they are unprotected. This paper deals with an autonomous intelligent emergency system designed to avoid collisions with pedestrians. The system consists of a fuzzy controller based on the time-to-collision estimate – obtained via a vision-based system – and the wheel-locking probability – obtained via the vehicle’s CAN bus – that generates a safe braking action. The system has been tested in a real car – a convertible Citroën C3 Pluriel – equipped with an automated electro-hydraulic braking system capable of working in parallel with the vehicle’s original braking circuit. The system is used as a last resort in the case that an unexpected pedestrian is in the lane and all the warnings have failed to produce a response from the driver

Intelligent automatic overtaking system using vision for vehicle detection

There is clear evidence that investment in intelligent transportation system technologies brings major social and economic benefits. Technological advances in the area of automatic systems in particular are becoming vital for the reduction of road deaths. We here describe our approach to automation of one the riskiest autonomous manœuvres involving vehicles – overtaking. The approach is based on a stereo vision system responsible for detecting any preceding vehicle and triggering the autonomous overtaking manœuvre. To this end, a fuzzy-logic based controller was developed to emulate how humans overtake. Its input is information from the vision system and from a positioning-based system consisting of a differential global positioning system (DGPS) and an inertial measurement unit (IMU). Its output is the generation of action on the vehicle’s actuators, i.e., the steering wheel and throttle and brake pedals. The system has been incorporated into a commercial Citroën car and tested on the private driving circuit at the facilities of our research center, CAR, with different preceding vehicles – a motorbike, car, and truck – with encouraging results

Sistema de Posicionamiento para Vehículos Autónomos

Uno de los objetivos más importantes de los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) es evitar la pérdida de precisión en el posicionamiento y guiado del vehículo, debido a la disminución en la calidad de la señal del Sistema de Posicionamiento Global (GPS). En este artículo, se presenta un sistema de posicionamiento formado por la combinación de un GPS con una unidad de medida inercial ayudada por los sensores embarcados en el coche para realizar el guiado. En función de la precisión proporcionada por el GPS, el sistema discrimina entre tres posibles comportamientos: 1) Si la precisión es centimétrica, el GPS se encarga en solitario del guiado. 2) Si no se recibe la señal GPS, el control lo toma la unidad inercial. 3) Si la precisión de la señal del GPS no es centimétrica, la posición del vehículo se calcula mediante una combinación de ambas medidas. El sistema se ha instalado en un Citroën C3 Pluriel. Los resultados muestran un correcto comportamiento del vehículo en diferentes situaciones y prueban la necesidad de integrar la información sensorial para realizar un control de navegación óptimo

Genetic fuzzy-based steering wheel controller using a mass-produced car

Intelligent Transportation Systems (ITS) cover a broad range of methods and technologies that provide answers to many problems of transportation. Unmanned control of the steering wheel is one of the most important challenges facing researchers in this area. This paper presents a method to adjust automatically a fuzzy controller to manage the steering wheel of a mass-produced vehicle to reproduce the steering of a human driver. To this end, information is recorded about the car's state while being driven by human drivers and used to obtain, via genetic algorithms, appropriate fuzzy controllers that can drive the car in the way that humans do. These controllers have satisfy two main objectives: to reproduce the human behavior, and to provide smooth actions to ensure comfortable driving. Finally, the results of automated driving on a test circuit are presented, showing both good route tracking (similar to the performance obtained by persons in the same task) and smooth driving

Driving assistance system applied in curves for real vehicles | Sistema de ayuda a la conducción en curvas para vehículos reales

Decreasing the accidents on highway and urban environments is the main motivation for the research and developing of driving assistance systems, also called ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). In recent years, there are many applications of these systems in commercial vehicles: ABS systems, Cruise Control (CC), parking assistance and warning systems (including GPS), among others. However, the implementation of driving assistance systems on the steering wheel is more limited, because of their complexity and sensitivity. This paper is focused in the development, test and implementation of a driver assistance system for controlling the steering wheel in curve zones. This system is divided in two levels: an inner control loop which permits to execute the position and speed target, softening the action over the steering wheel, and a second control outer loop (controlling for fuzzy logic) that sends the reference to the inner loop according the environment and vehicle conditions. The tests have been done in different curves and speeds. The system has been proved in a commercial vehicle with satisfactory results