Control autónomo y adaptativo de un coche tipo Scalextric basado en un sistema de seguimiento visual

Abstract

[Resumen]: En este trabajo se ha creado un sistema que controla la velocidad de un coche en una pistade tipo Scalextric de forma totalmente autónoma y adaptativa empleando técnicas de visiónartificial. A partir de la imagen de una cámara que apunta al circuito, se detecta la posición delcoche en la pista en tiempo real y se calcula su trayectoria, distancia de un derrape y velocidadinstantánea. Se han colocado dos etiquetas en el coche (delante y detrás) y se han desarrolladodiversas técnicas muy eficientes para procesar los fotogramas en tiempo real, incluso enpresencia de oclusiones. También se ha paralelizado el procesamiento y la visualización de lainformación de interés.Se ha añadido el hardware necesario para poder controlar la tensión de la pista (y, portanto, la velocidad del coche) a través del puerto USB de un ordenador. Se han diseñado dosalgoritmos para fijar la velocidad. El primero se centra en reducir el tiempo por vuelta. Elsegundo, además, trata de evitar los derrapes y encontrar así la velocidad máxima en cadapunto del circuito. Para demostrar la adaptabilidad de los algoritmos, se han cambiado lascondiciones del circuito durante su ejecución, eliminando los peraltes de las curvas.Se han ejecutado gran cantidad de pruebas en diversos circuitos y contextos, con distintasresoluciones de la cámara y parámetros en los algoritmos. Para facilitar la valoración yreproducibilidad de los resultados, almacenamos sendos vídeos de entrada y salida, así comode todos los datos obtenidos y los tiempos de ejecución. Su análisis permitió la toma dedecisiones sobre el futuro desarrollo y la validación de las funcionalidades implementadas,proporcionando una base sólida y probada para proseguir con el desarrollo del proyecto. Losresultados de las pruebas se han subido a un repositorio público y a YouTube.

[Abstract]: In this project, has been created a system that controls the speed of a car on a Scalextriccircuit in a totally autonomous and adaptive way using artificial vision techniques. Fromthe image of a camera pointing at the circuit, the car’s position on the circuit is detected inreal time and its trajectory, drift distance and instantaneous speed are calculated. Two labelshave been placed on the car (front and rear) and various highly efficient techniques havebeen developed to process the frames in real time, even in the presence of occlusions. Theprocessing and visualization of the information of interest has also been parallelized.The necessary hardware has been added to be able to control the tension of the circuit(and, therefore, the speed of the car) through the USB port of a computer. Two algorithmshave been designed to set the speed. The first focuses on reducing lap time. The second also tries to avoid skidding and thus find the maximum speed at each point of the circuit.To demonstrate the adaptability of the algorithms, the conditions of the circuit have beenchanged during its execution, eliminating the cambers of the curves.A large number of tests have been run in various circuits and contexts, with differentcamera resolutions and parameters in the algorithms. To facilitate the evaluation and reproducibilityof the results, we store separated input and output videos, as well as all the dataobtained and the execution times. Its analysis allowed decisions to be made about future developmentand validation of the implemented functionalities, providing a solid and provenbasis to continue with the development of the project. The test results have been uploaded toa public repository and to YouTube.