Clothoid-based Planning and Control in Intelligent Vehicles (Autonomous and Manual-Assisted Driving)

[EN] Nowadays, there are many electronic products that incorporate elements and features coming from the research in the field of mobile robotics. For instance, the well-known vacuum cleaning robot Roomba by iRobot, which belongs to the field of service robotics, one of the most active within the sector. There are also numerous autonomous robotic systems in industrial warehouses and plants. It is the case of Autonomous Guided Vehicles (AGVs), which are able to drive completely autonomously in very structured environments. Apart from industry and consumer electronics, within the automotive field there are some devices that give intelligence to the vehicle, derived in most cases from advances in mobile robotics. In fact, more and more often vehicles incorporate Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), such as navigation control with automatic speed regulation, lane change and overtaking assistant, automatic parking or collision warning, among other features. However, despite all the advances there are some problems that remain unresolved and can be improved. Collisions and rollovers stand out among the most common accidents of vehicles with manual or autonomous driving. In fact, it is almost impossible to guarantee driving without accidents in unstructured environments where vehicles share the space with other moving agents, such as other vehicles and pedestrians. That is why searching for techniques to improve safety in intelligent vehicles, either autonomous or manual-assisted driving, is still a trending topic within the robotics community. This thesis focuses on the design of tools and techniques for planning and control of intelligent vehicles in order to improve safety and comfort. The dissertation is divided into two parts, the first one on autonomous driving and the second one on manual-assisted driving. The main link between them is the use of clothoids as mathematical formulation for both trajectory generation and collision detection. Among the problems solved the following stand out: obstacle avoidance, rollover avoidance and advanced driver assistance to avoid collisions with pedestrians.[ES] En la actualidad se comercializan infinidad de productos de electrónica de consumo que incorporan elementos y características procedentes de avances en el sector de la robótica móvil. Por ejemplo, el conocido robot aspirador Roomba de la empresa iRobot, el cual pertenece al campo de la robótica de servicio, uno de los más activos en el sector. También hay numerosos sistemas robóticos autónomos en almacenes y plantas industriales. Es el caso de los vehículos autoguiados (AGVs), capaces de conducir de forma totalmente autónoma en entornos muy estructurados. Además de en la industria y en electrónica de consumo, dentro del campo de la automoción también existen dispositivos que dotan de cierta inteligencia al vehículo, derivados la mayoría de las veces de avances en robótica móvil. De hecho, cada vez con mayor frecuencia los vehículos incorporan sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS por sus siglas en inglés), tales como control de navegación con regulación automática de velocidad, asistente de cambio de carril y adelantamiento, aparcamiento automático o aviso de colisión, entre otras prestaciones. No obstante, pese a todos los avances siguen existiendo problemas sin resolver y que pueden mejorarse. La colisión y el vuelco destacan entre los accidentes más comunes en vehículos con conducción tanto manual como autónoma. De hecho, la dificultad de conducir en entornos desestructurados compartiendo el espacio con otros agentes móviles, tales como coches o personas, hace casi imposible garantizar la conducción sin accidentes. Es por ello que la búsqueda de técnicas para mejorar la seguridad en vehículos inteligentes, ya sean de conducción autónoma o manual asistida, es un tema que siempre está en auge en la comunidad robótica. La presente tesis se centra en el diseño de herramientas y técnicas de planificación y control de vehículos inteligentes, para la mejora de la seguridad y el confort. La disertación se ha dividido en dos partes, la primera sobre conducción autónoma y la segunda sobre conducción manual asistida. El principal nexo de unión es el uso de clotoides como elemento de generación de trayectorias y detección de colisiones. Entre los problemas que se resuelven destacan la evitación de obstáculos, la evitación de vuelcos y la asistencia avanzada al conductor para evitar colisiones con peatones.[CA] En l'actualitat es comercialitzen infinitat de productes d'electrònica de consum que incorporen elements i característiques procedents d'avanços en el sector de la robòtica mòbil. Per exemple, el conegut robot aspirador Roomba de l'empresa iRobot, el qual pertany al camp de la robòtica de servici, un dels més actius en el sector. També hi ha nombrosos sistemes robòtics autònoms en magatzems i plantes industrials. És el cas dels vehicles autoguiats (AGVs), els quals són capaços de conduir de forma totalment autònoma en entorns molt estructurats. A més de en la indústria i en l'electrònica de consum, dins el camp de l'automoció també existeixen dispositius que doten al vehicle de certa intel·ligència, la majoria de les vegades derivats d'avanços en robòtica mòbil. De fet, cada vegada amb més freqüència els vehicles incorporen sistemes avançats d'assistència al conductor (ADAS per les sigles en anglés), com ara control de navegació amb regulació automàtica de velocitat, assistent de canvi de carril i avançament, aparcament automàtic o avís de col·lisió, entre altres prestacions. No obstant això, malgrat tots els avanços segueixen existint problemes sense resoldre i que poden millorar-se. La col·lisió i la bolcada destaquen entre els accidents més comuns en vehicles amb conducció tant manual com autònoma. De fet, la dificultat de conduir en entorns desestructurats compartint l'espai amb altres agents mòbils, tals com cotxes o persones, fa quasi impossible garantitzar la conducció sense accidents. És per això que la recerca de tècniques per millorar la seguretat en vehicles intel·ligents, ja siguen de conducció autònoma o manual assistida, és un tema que sempre està en auge a la comunitat robòtica. La present tesi es centra en el disseny d'eines i tècniques de planificació i control de vehicles intel·ligents, per a la millora de la seguretat i el confort. La dissertació s'ha dividit en dues parts, la primera sobre conducció autònoma i la segona sobre conducció manual assistida. El principal nexe d'unió és l'ús de clotoides com a element de generació de trajectòries i detecció de col·lisions. Entre els problemes que es resolen destaquen l'evitació d'obstacles, l'evitació de bolcades i l'assistència avançada al conductor per evitar col·lisions amb vianants.Girbés Juan, V. (2016). Clothoid-based Planning and Control in Intelligent Vehicles (Autonomous and Manual-Assisted Driving) [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6507