Arată înregistrarea sumară a articolului

dc.contributor.authorGhiorghita, Gabriel Alexandru
dc.date.accessioned2023-08-04T11:14:33Z
dc.date.available2023-08-04T11:14:33Z
dc.date.issued2022-07-15
dc.identifier.urihttp://arthra.ugal.ro/handle/123456789/9372
dc.descriptionPROIECT DE DIPLOMĂ Coordonator științific, Conf. Dr. Ing. Razvan Constantin Șolearo_RO
dc.description.abstractPrezentarea inteligenței artificiale în ansamblu, componentele sale, evolutia și importanta acesteia au acoperit prima parte a lucrării fiind esențială pentru a continua cu partea tehnică și din care se constată ca inteligența artificială a avut o rapidă evoluție începand sa acopere o mare parte din activitatea umană pană în prezent. Conducerea autonomă a început sa evolueze trepatat odată cu inteligența artificială, aceasta fiind compusă din mai multe nivele de automatizare care scad treptat intervenția omului. Scopul proiectului este acela de a crea o mașină autonomă care să fie capabilă să ia decizii singură la detectarea unui semn de circulație (stop, drum cu prioritate și trecere de pietoni), care are la bază o placă NVIDIA Jetson Nano 2GB, alcătuită dintr-un DC motor, conectat la o placă Nucleo F401RE, aceasta fiind controlată prin serial, un encoder AMT10 care convertește semnalul din metri pe secundă în RPM (rotații pe minut), o camera RPI v2, un driver VNH5019 pentru reglarea curentului în punte H și un convertor DC/DC. Toate aceste piese sunt montate pe un șasiu Reely TC-04 Onroad-Chassis 1:10, RC model car Electric Road version 4WD ARR, fiind alimentate de o baterie LiPo de 7.4 V, 5500 mAh din 2 celule. Proiectul s-a inițiat prin pregătirea integrală a mediului de lucru care a inclus sistemul de operare pentru NVIDIA Jetson Nano, instalarea librăriilor necesare pentru antrenarea modelului și pentru utilizarea acestuia. Antrenarea modelului a constat în pregătirea unui set de date (imagini) cu semnele de circulație utilizate și precizate mai sus, folosind tool-ul oferit de roboflow [20] în preprocesarea și augmentarea lor, obținând un model care, adăugat într-un algoritm conceput pentru a manipula predicțiile returnate, a dus la construirea unei întregi structuri de conducere autonomă. Algoritmul este capabil să recunoasca semnele de circulație și să execute actiuni pe baza predicțiilor precum oprirea la trecerea de pietoni, oprirea la semnul “Stop” și continuarea traseului la întâlnirea semnului “Drum cu prioritate” având viteză redusă pană la traversarea intersecției. Pentru evitarea unei bucle infinite de comenzi s-a folosit o variabilă pe nume framecount utilizată într-o structură de comandă “IF” care verifica întotdeauna valoarea variabileic care era modificată de fiecare dată la executarea unei comenzi în urma detecției. Motorul primește comenzi prin semnal PWM transmis prin serial de la Jetson la Nucleo, acesta fiind filtrat printr-un encoder care transformă semnalul reprezentat de viteza în m/s și o trimite regulatorului PID în rotații/min. Regulatorul analizează eroarea dintre viteza motorului și viteza dorită și la fiecare pas crește viteza motorului pană cand eroarea este nulă.ro_RO
dc.language.isoro_ROro_RO
dc.titleSTRUCTURI ȘI ALGORITMI DE CONDUCERE A UNEI MAȘINI AUTONOMEro_RO
dc.typeBachelor Thesisro_RO


Fișiere la acest articol

Thumbnail

Acest articol apare în următoarele colecții(s)

Arată înregistrarea sumară a articolului