Desarrollo de un sistema de conducción autónoma mediante visión artificial basado en una FPGA
El objetivo de este trabajo va a ser el desarrollo de un sistema de ayuda a la conducción mediante visión artificial. A lo largo del proyecto desarrollaremos una propuesta de implementación de un detector de carriles para conducción autónoma basada en una cámara OV7670 y en una FPGA Altera Cyclone I...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/107426 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/107426 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | visión artificial FPGA conducción autónoma visió artificial conducció autònoma computer vision autonomous driving Artificial intelligence -- TFM Intel·ligència artificial -- TFM Inteligencia artificial -- TFM |
| Sumario: | El objetivo de este trabajo va a ser el desarrollo de un sistema de ayuda a la conducción mediante visión artificial. A lo largo del proyecto desarrollaremos una propuesta de implementación de un detector de carriles para conducción autónoma basada en una cámara OV7670 y en una FPGA Altera Cyclone IV. Este sistema parte de la aplicación de un filtro de Canny. Este tipo de filtro es capaz de obtener los contornos de las figuras principales de una imagen. Tras ello se podrá ejecutar una transformada de Hough que detectará los carriles de la vía para poder continuar su trazado. Durante el desarrollo del trabajo se ha demostrado como la aplicación sucesiva de estos dos algoritmos de visión artificial es suficiente como para guiar un robot a través de un circuito. Como elemento de seguridad adicional, se ha implementado con éxito un detector de colisión frontal para detener el vehículo autónomo en caso de una posible colisión. |
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