Tesi etd-04052019-162732 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
BIANCHI, LORENZO
URN
etd-04052019-162732
Titolo
Algoritmi di pianificazione e controllo real-time per auto da corsa a guida autonoma
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA ROBOTICA E DELL'AUTOMAZIONE
Relatori
relatore Prof.ssa Pallottino, Lucia
correlatore Ing. Caporale, Danilo
correlatore Ing. Caporale, Danilo
Parole chiave
- auto
- autonomous guide
- car
- centro piaggio
- circuit
- circuito
- control
- controllo
- corsa
- gare
- guida autonoma
- matlab
- mpc
- mpcc
- optimal problem
- osqp
- pianificazione
- planning
- problema di ottimo
- qp
- race
- roborace
Data inizio appello
26/04/2019
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
26/04/2089
Riassunto
Il presente lavoro di tesi ha l'obiettivo di realizzare, tramite un MPC quadratico di tipo MPCC, sia un sistema di controllo per un'automobile da corsa a guida autonoma, sia un pianificatore di traiettorie ottime conoscendo a priori la forma del circuito. E' stato inoltre svolto uno studio riguardante i risolutori di problemi di ottimo quadratici attualmente sul mercato per identificare il più efficiente da poter essere utilizzato in tempo reale, ed è stata realizzata una macchina a stati integrabile nel codice di controllo in grado di effettuare sorpassi nel rispetto di alcune regolamentazioni imposte da Roborace
This work of thesis has the purpose to synthesize, through a quadratic MPC, both a control system to an autonomous race car and an optimal trajectories planner, having an a priori knowledge of the circuit shape. It was also performed a study about QP solvers currently available on the market to identify the most efficient one to be used in a real-time environment, and a state machine working with the rest of the code was accomplished in order to overtake other cars according to some regulations imposed by Roborace
This work of thesis has the purpose to synthesize, through a quadratic MPC, both a control system to an autonomous race car and an optimal trajectories planner, having an a priori knowledge of the circuit shape. It was also performed a study about QP solvers currently available on the market to identify the most efficient one to be used in a real-time environment, and a state machine working with the rest of the code was accomplished in order to overtake other cars according to some regulations imposed by Roborace
File
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Tesi non consultabile. |