Sistema autónomo de navegación de vehículos RC con procesamiento digital de imágenes

Abstract

El objetivo principal de este proyecto fue desarrollar un sistema de navegación autónomo para un vehículo RC en entornos cerrados utilizando una computadora y una cámara RGB. Este objetivo incluye el ajuste de un vehículo RC común para el control manual usando una computadora, el desarrollo de un algoritmo para rastrear e identificar el vehículo RC y un algoritmo para la navegación autónoma del vehículo RC usando una cámara RGB como el principal dispositivo sensor. Finalmente, la validación del rendimiento del sistema se realizó utilizando rutas preestablecidas y rutas dinámicas. La validación se realizó en un entorno controlado, donde el vehículo se controló en un espacio de 2 mx 1,5 mx 3 m. La ruta establecida era una palmada en forma cuadrada y se garantizó que el sistema de control permitiera al usuario mover el vehículo en todos los ejes coordinados. Los resultados incluyeron un sistema con un retraso promedio de 317.8m y este intervalo va desde el momento en que una tecla se presiona y termina cuando el dron comienza a moverse. Además, gracias a las técnicas de procesamiento de imágenes implementadas no es necesario tener un fondo uniforme. Se pueden hacer mejoras utilizando el filtro kalman para estabilizar el cuadro delimitador del dron.

The main objective of this project was to develop an autonomous navigation system for a RC vehicle in closed environments using a computer and a RGB camera. This objective includes the adjustment of a common RC vehicle for manual control using a computer, the development of an algorithm for tracking and identification of the RC vehicle and an algorithm for autonomous navigation of the RC vehicle using a RGB camera as the principal sensing device. Finally, the validation of the system performance was made using both pre-established routes and dynamic routes. The validation was performed on a controlled environment, where the vehicle was controlled in a space of 2m x 1.5m x 3m. The established route was a square shaped pat and it was guaranteed that the control system allowed the user to move the vehicle in all the coordinated axes. The results included a system with an average delay of 317.8m and this interval goes from the time that a key is press and ends when the drone starts moving. In addition, thanks to the image processing techniques implemented is not necessary to have a uniform background. Improvements can be made by using the kalman filter to stabilize the bounding box of the drone.