Simulación e Implementación de tareas de autonomía nivel II para un prototipo de vehículo eléctrico de competencia

Abstract

La automatización de vehículos eléctricos promete significativos beneficios ambientales y viales; sin embargo, su desarrollo aún no se impulsa en el Perú. Como un esfuerzo inicial para promover estas tecnologías, esta tesis implemento un sistema de control de velocidad, localización y detección de carriles, el cual fue simulado en el entorno CARLA. En dicha plataforma, se integró adicionalmente el control lateral para alcanzar un nivel de autonomía II según la normativa SAE. Las pruebas se realizaron tanto en escenarios controlados con rutas predefinidas como en entornos no controlados para evaluar su desempeño. En primer lugar, el sistema de localización obtuvo un error promedio de 1.46 metros en la simulación, validándose cualitativamente la correcta fusión de sensores mediante coordenadas cartesianas x-y y mapas de latitud y longitud. En segundo lugar, el control de velocidad, regulado por un controlador PID, alcanzo la velocidad objetivo en un tiempo de respuesta de 2 segundos, registrando un error en estado estacionario y un sobreimpulso inferiores al 4 %. En tercer lugar, se aplicaron técnicas de procesamiento de imágenes para la detección de carriles bajo diversas condiciones ambientales, logrando una precisión del 95.2 % durante todo el trayecto. Finalmente, el control lateral simulado mediante un algoritmo geométrico Stanley siguió la ruta preestablecida con una efectividad del 92 %, considerando un radio de tolerancia de 20 cm respecto a los puntos de referencia. Como trabajo futuro, se proyecta la implementación física de este control lateral con un sistema de direccionamiento eléctrico para completar el vehículo autónomo nivel II.

Electric vehicle automation promises significant environmental and road benefits; however, its development is not yet promoted in Peru. As an initial effort to foster these technologies, this thesis implemented a speed control, localization, and lane detection system, which was simulated in the CARLA environment. In this platform, lateral control was additionally integrated to achieve an autonomous Level II system according to SAE standards. Tests were conducted in both controlled scenarios with predefined routes and uncontrolled environments to evaluate its performance. First, the localization system achieved an average error of 1.46 meters in simulation, qualitatively validating correct sensor fusion through Cartesian x-y coordinates and latitude-longitude maps. Second, speed control, regulated by a PID controller, reached the target speed with a response time of 2 seconds, registering a steady-state error and overshoot of less than 4 %. Third, image processing techniques were applied for lane detection under various environmental conditions, achieving an accuracy of 95.2 % throughout the journey. Finally, simulated lateral control using a geometric Stanley algorithm followed the predefined route with 92 % effectiveness, considering a 20 cm tolerance radius around the reference points. As future work, the physical implementation of this lateral control with an electric steering system is projected to complete the Level II system.