Desarrollado en el GGGJ (Grupo de Gráficos y Geomática de Jaén)
Demo de Prototipo del Generador de Trayectos 🗺
Repositorio del Generador de Terreno ⛰
- Terrenos de olivar.
- Escaneadas con LiDAR.
- Generados Proceduralmente.
- Terrenos forestales y de montaña.
- Generados Proceduralmente.
- Terreno de pendiente variable.
- Espacio no estructurado (sin rutas definidas).
- Obstáculos naturales.
- Vehículo no holónomo => grados de libertad restringido (vehículo 4 ruedas - convencional)
- Potencia del vehículo limitada (pendiente máxima)
- Escenario no estructurado
- Espacio acotado (limitado a una zona)
Algoritmo utilizado: A* (Algoritmo de búsqueda del trayecto óptimo)
Suponiendo que la altura del terreno es muestreable, se genera un espacio discreto y navegable, donde se realiza una búsqueda del trayecto más óptimo.
- Penaliza giros innecesarios o excesivamente cerrados, obteniendo un trayecto suave
- Penaliza posiciones de mayor pendiente, buscando mayor estabilidad y menor riesgo para el vehículo.
Variación del A* que no necesita un espacio predefinido discreto. Realiza la búsqueda en un espacio continuo. Una alternativa más flexible y muy utilizada en la conducción autónoma de vehículos holónomos.
¿Qué aporta al Proyecto?
Nos permite generar un trayecto óptimo a la vez que cumple con las restricciones de movimiento del vehículo.
En el caso del algoritmo utilizado, el A*, necesita un postprocesamiento del trayecto resultante a uno válido (utilizando curvas), o mecanismos auxiliares con el controlador PID o el algoritmo de seguimiento de trayectorias. El RRT* podría evitar el postprocesamiento y facilitar el seguimiento del vehículo.
Video Demo del RRT* Video Demo del RRT* aplicado a la conducción autónoma
Paper sobre distintos algoritmos usados en conducción autónoma: Steering Behaviors For Autonomous Characters - Craig Reynolds
Demo del algoritmo más básico de seguimiento de un camino: Path Following Demo - The Nature of Code - The Coding Train / Daniel Shiffman
Muy utilizado en conducción autónoma. A partir de un punto inicial y final, calcula la combinación de movimientos óptima, restringidos a los posibles en un vehículo holónomo con un radio de giro máximo.
Reeds-Shepp es una mejora del Dubins añadiendo la marcha atrás.
Mecanismo de control que a través de un lazo de retroalimentación permite regular unas variables en función del error respecto al estado objetivo.
En nuestro caso, ajustando la velocidad lineal y angular del vehículo, reduciendo el error al regular la aceleración y giro del vehículo, funcionando como una abstracción entre el estado deseado (velocidad) y los posibles movimientos del vehículo (aceleración, frenado y giro).