Sistema de guiado automático de vehículos mediante técnicas de inteligencia artificial. Aplicación a un PiRacer

Abstract

[ES] En el presente Trabajo de Fin de Grado, se ha entrenado una red neuronal para la detección de señales de tráfico en tiempo real, haciendo uso de conjuntos de datos personalizados. A su vez, se ha diseñado e implementado software para la conducción autónoma de un vehículo con función de radio control. Para ello, se han analizado y probado distintas opciones, las cuales se desarrollarán en más detalle en el proyecto. Finalmente, se ha decidido optar por trabajar utilizando un kit PiRacer Pro con RaspBerry Pi 4B para la conducción autónoma, y el algoritmo YOLOv4 junto a Darknet para la detección de objetos. Haciendo uso de estos componentes se desarrollarán ambas partes con éxito y se darán alternativas a su uso para un mejor desempeño en futuras actualizaciones del proyecto.

[EN] In this Final Degree Thesis, a neural network has been trained for real-time traffic signs detection, using custom datasets. At the same time, software has been designed and implemented for its use in a radio control vehicle¿s autonomous driving. To do that, different options, which will be later explained, have been analysed and tried. Finally, it has been decided to work with a PiRacer Pro kit which uses RaspBerry Pi 4B for autonomous driving, and with YOLOv4 algorythm together with Darknet for object detection. Using these components, both parts will be successfully developed and alternative solutions will be given in order to improve the future performance of the project.