Overtaking Maneuver for Automated Driving Using Virtual Environments

Lattarulo, Ray; Marcano, Mauricio; Pérez, Joshue

doi:10.1007/978-3-319-74727-9_54

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“…La arquitectura de control utilizada en cada una de las plataformas consta de 6 bloques: Adquisición, Percepción, Comunicación, Desición, Control y Actuadores. Dicha arquitectura ha sido empleada en distintos trabajos previos, de los cuales se pueden resaltar: la validación de un control lateral (Sriranjan et al, 2017) y de distintos controladores longitudinales (Marcano et al, 2018), así como también el desarrollo de un maniobra cooperativa de adelantamiento (Lattarulo et al, 2017a). Una breve descripción de cada módulo es dada a continuación: Adquisición: responsable de recolectar las señales provenientes de los sensores incorporados en el vehículo real (sensores de visión, GPS diferencial, etc), así como también del modelo multi-cuerpo presente en Dynacar.…”

Section: Arquitectura De Controlunclassified

Maniobras cooperativas aplicadas a vehículos automatizados en entornos virtuales y reales

Hidalgo

Marcano

Fernández³

et al. 2020

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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<p>En los últimos años los Sistemas Inteligentes de Transporte, ITS (del inglés, Intelligent Transportation System) se han convertido en una realidad dentro de la sociedad, aportando soluciones y beneficios a la conducción. Con el fin de contribuir a su desarrollo, el presente trabajo describe un marco cooperativo híbrido capaz de validar maniobras entre múltiples vehículos (virtuales y reales), con el fin de disminuir los costos, tiempos y riesgos asociados al ajuste de los controladores. Para su validación se presentan 3 casos de estudios. El primero consiste en utilizar dos vehículos virtuales para realizar un Control de Crucero Adaptativo, ACC (del inglés, Adaptive Cruise Control) con seguidor de trayectoria. El segundo, emplea un coche real como seguidor y un coche virtual como líder para la maniobra de Stop & Go. Finalmente, se utilizan dos vehículos reales para el ACC. Los algoritmos de seguimiento empleados para las maniobras cooperativas están basados en controladores de lógica borrosa. Los resultados demuestran la versatilidad del marco propuesto, al poder ejecutar las maniobras correctamente en cada uno de los entornos.</p>

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Section: Arquitectura De Controlunclassified

Maniobras cooperativas aplicadas a vehículos automatizados en entornos virtuales y reales

Hidalgo

Marcano

Fernández³

et al. 2020

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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“…This framework has been previously used for different automated vehicle applications such as path tracking lateral [7], validation of longitudinal controllers [8] and overtaking maneuvers [9]. This architecture is suitable for implementing a path tracking controller module taking into account the passenger comfort.…”

Section: Control Algorithmmentioning

confidence: 99%

Longitudinal Model Predictive Control with comfortable speed planner

Matute

Marcano

Pérez

2018

2018 IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC)

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Abstract-Guaranteeing simplicity and safety is a real challenge of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), being these aspects necessary for the development of decision and control stages in highly automated vehicles. Considering that a human-centered design is generally pursued, exploring comfort boundaries in passenger vehicles has a significant importance. This work aims to implement a simple Model Predictive Control (MPC) for longitudinal maneuvers, considering a bare speed planner based on the curvature of a predefined geometrical path. The speed profiles are constrained with a maximum value at any time, in such way that total accelerations are lower than specified constraint limits. A double proportional with curvature bias control was employed as a simple algorithm for lateral maneuvers. The tests were performed within a realistic simulation environment with a virtual vehicle model based on a multi-body formulation. The results of this investigation permits to determine the capabilities of simplified control algorithms in real scenarios, and comprehend how to improve them to be more efficient.

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“…Trajectories will be generated using Bézier curves. They have certain properties interesting for the purposes of current work (further explained in [27]) as: i) the typical "s-shape" of lane changes can be easily achieved using Bézier control points symmetrically located and aligned in the current lane and the next one, ii) the generated curves will lye in the convex hull form by control points (partly knowing where the trajectory is) and iii) they have geometrical and curvature continuity.…”

Section: Decision and Control Definitionmentioning

confidence: 99%