Construcción de un coche de conducción autónomo robótico

Abstract

[ES] La conducción de coches totalmente autónomos reduciría considerablemente las muertes en carreteras y el estrés al volante. Aunque varias compañías han comenzado a desplegarlos en las calles en los últimos años, no se ha conseguido todavía una fiabilidad y escalabilidad suficientes para su adopción en masa.

Mientras que algunas de ellas prometen conseguirlo solo con varias cámaras y un pequeño procesador, otras creen que solo es posible con multitud de sensores y un maletero cargado de potencia de cómputo. El debate existente y la falta de una solución competitiva evidencian la necesidad de continuar investigando en el campo de la conducción autónoma. No obstante, debido al coste económico, la seguridad y la regulación, entre otros, resulta difícil para un particular experimentar con los coches autónomos y contribuir a su desarrollo.

Este proyecto acerca la conducción autónoma a una escala doméstica mediante la construcción de un coche robótico en miniatura. Equipando al vehículo con una Raspberry Pi y un acelerador para modelos de aprendizaje automático, se consigue que pueda ejecutar un modelo de aprendizaje profundo para la conducción autónoma en tiempo real. Este modelo, implementado en Python mediante el uso de redes neuronales convolucionales, permite al coche seguir las líneas de la calzada en circuitos que nunca ha visto previamente, y sin ser programado explícitamente para ello.

[EN] Autonomous driving cars would substantially reduce deaths on the road and driving stress. Although some companies have already started to deploy them on the streets over the last years, they haven¿t yet achieved enough reliability and scalability for mass adoption.

While some of them promise achieving it with only a few cameras and a small processor, others believe that it¿s only possible with many sensors and a trunk full of computers. The existing debate and the lack of a competitive solution evidence the need for continuing to investigate in the field of autonomous driving. However, due to the high economic cost, security issues and regulation, among others, it¿s hard for an individual to experiment with autonomous cars and contribute to its development.

This project brings autonomous driving closer to a domestic scale thanks to the construction of a small robotic car. By equipping the vehicle with a Raspberry Pi and an accelerator for machine learning models, it is capable to run a deep learning model for autonomous driving in real time. This model, implemented in Python using convolutional neural networks, allows the car to follow the lines of the road in circuits that it has never seen before, and without being explicitly programmed to do so.