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dc.contributor.author | Castro Casares, Jorge de | |
dc.contributor.author | Zalama Casanova, Eduardo | |
dc.contributor.author | Fuente López, Eusebio de la | |
dc.contributor.author | Gómez García-Bermejo, Jaime | |
dc.date.accessioned | 2019-10-16T12:38:04Z | |
dc.date.available | 2019-10-16T12:38:04Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.citation | Tejado Balsera, Inés; Pérez Hernández, Emiliano; Calderón Godoy, Antonio José; González Pérez, Isaías ; Merchán García, Pilar; Lozano Rogado, Jesús; Salamanca Miño, Santiago; Vinagre Jara, Blas M. (eds.). Actas de las XXXIX Jornadas de Automática. Badajoz, 5-7 de Septiembre de 2018, Universidad de Extremadura, p. 270-275 | es |
dc.identifier.isbn | 978-84-09-04460-3 | es |
dc.identifier.uri | http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38620 | |
dc.description | Producción Científica | es |
dc.description.abstract | En este artículo se presenta el desarrollo de un vehículo a escala que permite su conducción autónoma mediante el auto guiado a través de la detección de las marcas viales de la carretera. El vehículo se basa en un modelo de radiocontrol modificado al que se le ha añadido una cámara para la detección de marcas viales y semáforos, y un láser lidar para la detección de obstáculos. Además, incluye un procesador Odroid con sistema base Linux Ubuntu y ROS (Robot Operation System) [8] para el control de alto nivel, y un microcontrolador Arduino para el control de los motores. El sistema de control está basado en el modelo de arquitectura Subsumption en el que se incluyen tres módulos con diferentes niveles de prioridad. El seguimiento de marcas viales utiliza un algoritmo RANSAC para la detección de rectas y un sistema de control PID. El sistema de control incluye la detección de obstáculos y maniobras de adelantamiento, y la detección de semáforos. La arquitectura propuesta ha sido verificada en la edición 2017 de la Seat Autonomous Driving Challenge alcanzando la primera posición. | es |
dc.format.extent | 6 p. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad de Extremadura | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.classification | Conducción Autónoma | es |
dc.subject.classification | Autonomous driving | es |
dc.subject.classification | Visión artificial | es |
dc.subject.classification | Artificial Vision | es |
dc.subject.classification | Reconocimiento de carretera | es |
dc.subject.classification | Road recognition | es |
dc.title | Vehículo autónomo a escala para el seguimiento de marcas viales de carretera | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es |
dc.rights.holder | © 2018 Universidad de Extremadura | es |
dc.relation.publisherversion | http://hdl.handle.net/10662/8028 | es |
dc.title.event | XXXIX Jornadas de Automática | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es |
dc.subject.unesco | 1203.04 Inteligencia Artificial | es |
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