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Title:	Desarrollo de un sistema de navegación autónoma para vehículos F1/Tenth
Authors:	Terán Calle, Efraín Andrés , Director Vanegas Silva, Maykoll Steven Carrillo Vega, Anthony Javier
Keywords:	Navegación autónoma SLAM Planificación de trayectorias MPC F1Tenth
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FIMCP
Citation:	Vanegas Silva, M. S. y Carrillo Vega, A. J. (2024). Desarrollo de un sistema de navegación autónoma para vehículos F1Tenth. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIMCP .
Description:	El presente proyecto aborda el diseño de un controlador de navegación segura para un vehículo autónomo a escala. En particular, se trabaja con la plataforma F1Tenth, un sistema de investigación basado en vehículos autónomos de escala 1:10, utilizado para el desarrollo y prueba de algoritmos de navegación autónoma en entornos controlados. El objetivo del proyecto es garantizar la detección y prevención de colisiones mientras se optimiza el desempeño del vehículo en entornos simulados. Para ello, se integró un sistema de percepción basado en LiDAR, se implementó un esquema de planificación de trayectorias utilizando SLAM, el algoritmo D* y un proceso de suavizado con splines cúbicos, y se diseñó un Control Predictivo Basado en Modelo (MPC) para optimizar la trayectoria en tiempo real. El sistema fue evaluado en simulaciones dentro de ROS 2 Humble y sus herramientas Gazebo y Rviz, creando pistas modeladas basadas en circuitos de la competencia F1Tenth. Se analizó métricas como la entropía del mapa de ocupación, la curvatura de la trayectoria y el error cuadrático medio (MSE) del seguimiento. Los resultados demostraron que el sistema es capaz de completar múltiples vueltas sin incidentes, con un MSE menor a 0.08 m y una velocidad promedio de hasta 1.87 m/s. Se concluye que la combinación de SLAM, planificación offline y MPC permite una navegación segura y eficiente. No obstante, se recomienda completar la integración del sistema en hardware embebido para validar su desempeño en pruebas reales. Palabras Clave: Navegación autónoma, SLAM, planificación de trayectorias, MPC, F1Tenth.
metadata.dc.description.abstractenglish:	This project focuses on the design of a safe navigation controller for a scaled autonomous vehicle. In particular, it employs the F1Tenth platform, a research system based on 1:10 scale autonomous vehicles, widely used for the development and testing of autonomous navigation algorithms in controlled environments. The objective of this project is to ensure collision detection and prevention while optimizing vehicle performance in simulated environments. To achieve this, a LiDAR-based perception system was integrated, a trajectory planning scheme was implemented using SLAM, the D* algorithm, and a cubic spline smoothing process, and a Model Predictive Control (MPC) approach was designed to optimize real-time trajectory execution. The system was evaluated through simulations in ROS 2 Humble, using Gazebo and RViz, with modelled tracks based on F1Tenth competition circuits. Performance metrics such as occupancy map entropy, trajectory curvature, and mean squared error (MSE) of tracking were analyzed. The results demonstrated that the system successfully completed multiple laps without incidents, achieving an MSE below 0.08 m and an average speed of up to 1.87 m/s. It is concluded that the combination of SLAM, offline planning, and MPC enables safe and efficient navigation. However, it is recommended to fully integrate the system into embedded hardware to validate its performance in real-world testing. Keywords: Autonomous navigation, SLAM, trajectory planning, MPC, F1Tenth.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65665
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	INGE-2783
Appears in Collections:	Tesis de Mecatrónica

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