Pojar Silviu -Gabriel [616008]

UNIVERSITATEA TRANSILVANIA DIN BRA ȘOV
Departamentul Automatică și Tehnologia Informației
Programul de studii: Robotică

BRA ȘOV
2019

Pojar Silviu -Gabriel

PROIECT DE DIPLOMĂ

Îndrumător:
conf. dr. ing. Tiberiu Cocia ș

UNIVERSITATEA TRANSILVANIA DIN BRA ȘOV
Departamentul Automatică și Tehnologia Informației
Programul de studii: Robotică

BRA ȘOV
2019

Pojar Silviu -Gabriel

Sistem expert de parcare
a unui robot mobil cu două
axe

Îndrumător:
conf. dr. ing. Tiberiu Cocia ș

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

1
Cuprins
1. Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………. 6
1.1 Mașina autonomă ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. 6
1.2 Parcarea autonomă ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………….. 7
1.3 Motivație ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 7
1.4 Ob iective ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 8
1.5 Structura lucrării ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. .. 8
2. Parcarea autonomă ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. .. 10
2.1 Algoritmi similari ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. 10
2.2 Sisteme de percepție ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 15
2.3 Gridul de ocupanță ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………. 21
2.4 Modelul Ackermann ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 23
3. Sistem pentru parcare autonomă a unei replici de mașină ………………………….. ……………………… 26
3.1 Replica mașinii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 26
3.2 Reprezentarea virtuală a mediului din jurul ma șinii în grid ………………………….. ………………. 27
3.3 Grid de ocupanță pentru furnizarea informației de la senzori ………………………….. ………….. 29
3.4 Fuziunea datelor primite de la sistemul de odometrie ………………………….. ……………………… 32
3.5 Actualizarea informației în grid ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 33
Popularea celulelor gridului: ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………… 33
3.6 Algoritm pentru identificarea locului de parcare ………………………….. ………………………….. …… 37
3.7 Planificarea traiectoriei pentru parcare ………………………….. ………………………….. …………………. 39
Planificarea traseului de siguranță ………………………….. ………………………….. ………………………….. 42
4. Rezultate experimentale ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 44
4.1 Construcția ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……… 44
Sistemul de alimentare ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 45
Sistemul de percepție ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 46

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

2
Sistemul de transmisie ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………. 46
Sistemul de direcție ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………. 47
4.2 Testarea gridului – cazul static ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 48
4.3 Testarea gridului – cazul 1 ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………. 50
4.4 Testarea construcției – testarea traiectoriei ………………………….. ………………………….. …………. 51
4.5 Te starea algoritmului pentru identificarea locului de parcare – cazul condiției
nevalidate ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………… 52
4.6 Testarea algoritmului pentru identif icarea unui loc de parcare – cazul condiției validate
………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …… 53
5. Concluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 56
5.1 Concluzii generale ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………….. 56
5.2 Contribuții personale ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………….. 56
5.3 Posibilități de dezvoltare ulterioară ………………………….. ………………………….. ……………………….. 56
Bibliografie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 58

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

3
Lista de figuri:
 Fig. 1.1 Abord area geometrică a manevrei de parcare
 Fig. 1.2. Traiectoria propusă pentru parcarea laterală
 Fig. 1.3. Componentele traiectoriei de parcare.
 Fig. 1.4 Controler Fuzzy PD+I propus pentru urmărirea traiectoriei.
 Fig. 1.5 PD Fuzzy pentru urmărirea traiectoriei
 Fig. 1.6. Funcția de apartenență pentru eroarea EP
 Fig. 1.7. Funcția de apartenență pentru eroarea derivativă ED
 Fig. 1.8. Funcția de apartenență pentru variabila u.
 Fig. 2.1. Senzor Lidar rotativ
 Fig. 2.2 Modul de percepție și interpretare a datelor de către un sistem Lidar
 Fig. 2.3. Măsurile de siguranță oferite de sistemele radar.
 Fig. 2.4. Modul de percepție al mediului într -un sistem de vedere artificială
 Fig. 2.5. Asistentul de parcare reprezentat pe afișajul LCD din bord
 Fig. 2.6. Senzori ultrasoni ci atașați unei bare de protecție din spate
 Fig. 2.7. Exemplu de reprezentare al unui grid de ocupanță
 Fig. 2.8. Geometria Ackermann, centrul instantaneu de rotație
 Fig. 2.9. Aproximare simplificată pentru proiectarea geometriei Ackermann
 Fig. 3.1 Replica mașinii
 Fig. 3.2 Reprezentarea principiului de calcul a distanței
 Fig. 3.3 Dispunerea senzorilor în funcție de sistemul de coordonate al robotului
 Fig. 3.4 Convenția de numerotare a gridului
 Fig. 3.5 Celulă de 5cm2 în comparație cu dimensiunile robotului
 Fig. 3.6. Tratarea măsurarii distanței în grid. Exemplu unidimensional
 Fig. 3.7 Ocuparea celulelor în grid
 Fig. 3.8 Numerotarea senzorilor
 Fig. 3.9. Exemplu de mutare a matricii
 Fig. 3.10. Strategia traiectoriei pentru parcare laterală dintr -o singură mișca re
 Fig. 3.11. Calculul geometric al poziției inițiale și finale
 Fig. 3.12. Reprezentarea traseului optim pentru siguranță
 Fig. 3.13. Exemplu de condiție validată
 Fig. 3.14. Exemplu de condiție nevalidată

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

4
 Fig. 4.1 Ierarhia sistemelor
 Fig. 4.2. Componentele principale ale robotului
 Fig. 4.3 Cazul static
 Fig. 4.4 Celulele ocupate în cazul static
 Fig. 4.5. Testarea gridului – cazul 1. Starea inițială
 Fig. 4.6. Testarea gridului – cazul 2. Starea finală
 Fig. 4.7. Gridul de ocupanță afi șat în cazul 2.
 Fig. 4.8. Testarea traiectoriei de parcare laterală
 Fig. 4.9. Cazul condiției invalidate – starea inițială
 Fig. 4.10. Cazul condiției nevalidate – rezultatele afișate la jumătatea traiectoriei
 Fig. 4.11. Cazul condiției nevalidate – rezultatele afișate în poziția fi nală
 Fig. 4.12. Cazul condiției validate – starea inițială
 Fig. 4.13. Cazul condiției validate – robotul detectează spațiul liber
 Fig. 4.14. Cazul condiției validate – robotul brachează roțile maxim dreapta
 Fig. 4.15. Cazul condiției validate – robotul se opre ște și brachează roțile maxim
stânga
 Fig. 4.16. Cazul condiției validate – robotul se deplasează cu spatele până când intră
în spațiul liber

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

5
Lista de acronime:
 Radar – radio detection and ranging, detecție prin radio și măsurarea distanței.
 Lidar – Light detection and ranging, detecție prin lumină și măsurarea distanței.
 GPS – Global Positioning System , sistem de poziționare globală
 PD+I – Proporțional Derivativ Integrativ
 Path – Traiectorie
 Odometer – Traductor de rotație
 Steering – Viraj
 Disturbance –Perturbație
 Rule Base – Bază de reguli
 Sweep – rotire/ măturare
 LED – Light Emitting Diode
 LCD – Liquid Crystal Display
 Mapare – operație ce asociază un element dintr -un set dat( domeniu) cu unul sau mai
multe elemente din tr-un al doilea set dat.
 Index – Indice
 Grid – Grilă
 Li-Po – Litiu Polimer
 PWM – Pulse Width Modulation, modulație în lățime a impulsului

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

6
1. Introducere
1.1 Mașina autonom ă
O ma șină autonomă este un vehicul care se poate ghida fără interven ția omului .
Odat ă cu evolu ția tehnologiei, această idee de ve hicul devine tot mai realizabilă .
Autovehiculele autonome utilizează diverse tipuri de tehnologii. Combină o varietate de
senzori pentru a percepe împrejurimile, cum ar fi radar, lidar, sonar, camere video, GPS,
unită ți de măsurare iner țială. Sistemele avansate de control interpretează informa țiile
senzoriale pentru a identifica căile de naviga ție adecvate, precum și obstacolele și
indicatoarele rutiere.
Exper ții pentru siguran ța conducerii prevăd că odată ce aceasta teh nologie va fi
complet dezvoltată , acci dentele cauzate de eroarea umană, cum ar fi timpul de reac ție
întârziat, nemen ținerea distan ței minime de siguran ță, neaten ția și alte forme de co ndus
distras sau agresiv vor scădea substan țial.
Un avantaj suplimentar ar putea include limite de viteză mai mari, cre șterea
capacită ții soselelor și reducerea congestiei traficului, datorită micșorării spa țiului minim de
siguran ță și a vitezelor mai mari. [1]
Posibile obstacole sau limită ri ale conducerii autonome:
 Inteligen ța artificială nu este încă capabilă să func ționeze corespunzător î n med iile
haotice din interiorul ora șelor aglomerate.
 Computerul ma șinii ar putea fi compromis în timpul func ționarii, precum și sistemul
de comunica ții între ma șini
 Susceptibil itatea sistemel or de detectare și navigare ale ma șinii la diferite tipuri de
vreme (cum ar fi zăpada) sau interferen țe deliberate, inclusiv blocarea.
 Autovehiculele autonome pot necesita hăr ți specializate de înaltă calitate pentru a
func ționa corespunzător.
 Infrastructu ra rutieră din prezent poate necesita modificări pentru ca autovehiculele
autonome să func ționeze optim.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

7
Cu toate că domeniul conducerii autonome pe drumurile public e este un domeniu
relativ nou, înca î n stadiul de cercetare, anumite păr ți ale conducerii s e pot automatiza
complet, de exemplu, parcarea.
1.2 Parcarea autonomă
Odată cu cre șterea rapidă a numă rului de vehicule, a apă rut problema lipsei de locu ri
de parcare, șoferii fiind nevoi ți astfel să parcheze în locuri cât mai înguste. Acest lucru
prezintă o dificultate chiar și pentru conducătorii experimenta ți. [2]
Pent ru a atenua aceasta situa ție, au aparut sistemele de parcare inteligentă . Aceasta
tehnolo gie permite șoferului să parchez e autovehiculul î ntr-un m od eficient, fără a cauza
zgârieturi și deteriorări în tabla ma șinilor din jur sau ma șinii proprie.
Cu ajutorul sistemului de parc are inteligentă, autovehiculul poate parca autonom, în
spațiul disponibil cu ajustă ri minime sau del oc din partea șoferului.

1.3 Motiva ție
Această lucrare abordează o temă dintr -un domeniu destul de recent apă rut.
Sistemele de parcare automatizată, ca to ți robo ții de altfel, contribuie la usurarea vie ții
oamenilor . Asistentul de parcare joacă un rol important î n cre șterea siguran ței dar în același
timp ajută și la păstrarea integrită ții caroseriei ma șinii.
Acest studiu se bazează pe utilizarea algoritmilor formali cu scopul eficientizari i
procesului de parcare laterală cu spatele.
Încă o mare parte di n lume consideră asistentul de parcare u n accesoriu sau o
caracteristică redundantă a unui autovehicul. Din această cauză mult e locuri de parcare pot
rămâ ne nefolosite într-un ora ș aglomerat. Acest lucru nu face decat să contribuie la
agravarea problemei umplerii ora șelor de ma șini. În viziunea mea, orice ma șină din viitorul
apropiat ar trebui să dispună de un sistem de parcare automatizat în î ntregime.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

8
1.4 Obiective
Obiectivul de bază al lu crării este studiul, propunerea și dezvoltarea unei solu ții,
cons truc ția și în final testarea unui sistem de parcare laterală autonom.
Obiectivele specifice:
 Studiul algoritmilor similari pentru parcare laterală
 Studiul gridului de ocupan ță
 Studiul planifică rii traiectoriei de parcare dint r-o mi șcare
 Implementarea unui grid de ocupan ță potrivit situa ției
 Dezvoltarea unui algoritm de identificare a locului de parcare
 Implementarea unui algoritm cu scopul coordonării mașinii pentru a parca
 Testarea robotului î n diverse cazuri

1.5 Structura lucrării
Capitolul 1 – în aces t capitol se prezintă noțiunile generale, stadiul actual al tehnologiei
parcării autonome precum și avantajele acesteia.
Capitolul 2 – Stadiul actual al lucrări i: Acest capitol are în vedere studiul algoritmilor și a
sistemelor de percep ție a mediului folosite în sistemele autonome de parcare.
 Sisteme de percep ție – acest subcapitol prezintă, în mod generalizat,
cele mai des utilizate sisteme pentru percep ția mediului în
autovehiculele autonome.
 Algoritmi similari – în acest subcapitol se prezintă algo ritmul fuzzy
PD+I , folosit pentru parcarea laterală.
 Gridul de ocupanță – în acest subcapitol este descris gridul de
ocupanță, împreună cu avantajele si dezavantajele utilizării unui astfel
de algoritm.
 Modelul Ackermann – acest subcapitol descrie, pe scurt, modelul
geometric Ackermann, de care automodelul din proiect se folosește.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

9
Capitolul 3 – Sistem pentru parcare autonomă a unei replici de mașină
 Replica mașinii – în acest subcapitol are loc o prezentare generalizată a
automodelului utilizat în proi ect.
 Fuziunea de date – acest subcapitol are în vedere prezentarea felului în
care datele primite de la senzori sunt prelucrate, cu scopul de a genera
o hartă a mediului interpretabilă de robot.
 Grid de ocupanță pentru furnizarea informației de la senzori – în acest
subcapitol este descris gridul de ocupanță folosit de robot.
 Actualizarea informației în grid – acest subcapitol prezintă felul în care
informația este actualizată în timp real.
 Planificarea traiectoriei pentru parcare – în acest subcapitol sunt
prezentate regulile de generare a traiectoriei pentru parcarea laterală.
Capitolul 4: Rezultate experimentale
 Construcția – acest subcapitol descrie construcția automodelului, cele
5 sisteme și piesele asociate acestora.
 Testarea gridului, cazul static – în acest subcapitol este prezentat cazul
în care nu se consideră timpul ca variabilă.
 Testarea gridului, cazul 1 – în acest subcapitol se prezintă rezultatele
afișate în urma detecției unui obstacol de către robot.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

10
2. Parcarea autonomă
2.1 Algoritmi similari
Controlerele fuzzy sunt raspâ ndit f olosite pentru parcarea autonomă . Un sistem de
acest fel are urmă toarel e etape: că utare a locului, controlul virajului și urmă rirea traiectoriei.
Vehiculul urmează un drum generat de o regul ă geometrică, viteza es te estimată folosind
senzorii de distanță ca intrare a controlerului fuzzy. Controlerele fuzzy au fost cu succes
folosite î n rezolv area diverselor sarcini ale roboț ilor mobili. Acest exemplu foloseste un
controler fuzzy PD+I pentr u urmarea traiectoriei, cu funcțiile de apartenență bazate pe
experiența șoferilor reali. [3]
Planificarea traiectoriei
Designul traiectoriei co nstă în trei segmente: două curbe identice conectate într -un
punct de schimbare și un s egment drept scurt pentru a menține vehiculul î n mijlocul locului
de parcare. Unghiul de bracare î și schimbă direcția doar în joncțiunea celor două arce de cerc,
și dep inde de raza arcelor (Fig 1.1) .

Fig. 1.1 Abordarea geometrică a manevrei de parcare
Drumul dorit este descris de 4 puncte: (A,B,C,D), care sunt componente ale celor trei
segmente, liniile curbe AB,BC și linia dreaptă CD. fig 5. Cele două linii curbe, AB și BC, au
lungimea S și unghiul α egal . Prin urmare, etapa de planificare a traiectoriei are ca scop
calculul segmentului P ce reprezint ă întregul drum pe c are robotul controlat trebuie să -l
urmeze pentru a parca corect.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

11
̅ ̅̅̅̅ ̅̅̅̅ ̅̅̅̅ (1)

Fig.1.2. Traiectoria propusă pentru parcarea laterală
Segmentele AB,BC si CD formează traiectoria întreagă pentru parcarea paralelă a unei
mașini autonome. Primele două segmente sunt parcuse cu spatele î n tim p ce ultimul este
parcurs cu faț a.
Algoritmul pentru obț inerea drumului complet P:
Intrări: unghiul de intrare φ, ampatament L, lăț imea robotulu i W, dist anța dintre axul
din spate și bara de protectie p , punctele iniț iale Xs, Y s, și distanța minimă xmin si y min.

Fig. 1.3. Componentele traiectoriei de parcare.
Ieșiri: întregul drum P

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

12
1. Calculul distanț ei R:

(1.1)
2. Găsirea punctului de intersecție Y T:
(
) (1.2)
3. Calculul unghiului de deschidere α:
| (

)| (1.3)
4. Găsirea punctului de intersecție X T folosind relația:
(1.4)
5. Calculul lungimii spațiului de parcare M min folosind :
(1.5)
6. Găsirea coordonatei X G utilizând:

(1.6)
7. Calculul coordonatei Y G utilizând:
(1.7)
8. YF este egal cu Y G YF=Y G
Calculul lui X F utilizând
(1.8)
9. Calculul întregului drum P:
̅ ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ (1.9)

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

13
Strategia de control:
Strategia de control pentru rezolvarea problemei urmă ririi traiectoriei este utilizarea
unui controller Fuzzy PD+I. Obiectivul sistemului Fuzz y PD+I este de a reduce diferenț a
dintre drumul dorit P și poziția actual ă prin reglarea unghiul ui de bracare a roților robotului
(fig 1.4 ). Senzorul care masoară poziț ia vehiculului este un odometru.

Fig. 1.4 Controler Fuzzy PD+I propus pentru urmărirea traiectoriei .
Traiectoria generată cu unghiul de bracare dorit este discretizat ă, astfel impunâ nd
poziția dorită P( φ) la orice unghi de bracare φ. Traductorul de rotați e măsoară poziția actuală
O(φ), și, în cele din urmă se cal culează eroarea dintre cele două e(φ)=p(φ)-O(φ). Controlul
obiectiv al sistemului conside rand timpul poate fi exprimat ca: ‖ ‖ (1.11)
Eroarea e( φ ) este înmulțită cu K P și derivata erorii cu K D. Aceste rezultate reprezintă
intrările pentru sistemul de inferență Fuzzy . Intrările pentru controlerul PD+I Fuzzy sunt E p,
ED, și E I; Iar ie șirea este unghiul de bracare U( φ).(Fig 1.5)
Din moment ce ie șirea sistemului de inferență Fuzzy este corecția brută a unghiului
de bracare U(φ), integrala erorii Σe(φ) este adunată și înmulțită cu factorul de scalare variabil
KU, acesta fiind:
(1.12)

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

14

Fig.1.5 PD Fuzzy pentru urmărirea traiectoriei
Designul sistemului de inferență:
Sistemul conține două variabile de intrare, eroarea (e) înmulțită cu K P, și derivata erorii
cu KD(Ep,ED, respectiv). Fiecărei variabile de intrare îi sunt atribuite patru variabile lingviistice:
NB, N, Z, P și PB. Valorile de intrare sunt măsurate în centimetri. Pentru variabila de ie șire u,
sunt patru funcții de apartenență: BI, I, Z, D și BD(Fig. 1.7). Scopul ace stor funcții de
apartenență este corectarea poziției robotului în funcție de poziția actuală a punctului de
referință. Universul de discurs al ie șirii este măsurat în radiani.

Fig. 1.6. Funcția de apartenență pentru eroarea E P

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

15

Fig. 1.7. Funcția de apartenență pentru eroarea derivativă E D

Fig. 1.8. Funcția de apartenență pentru variabila u .
Bazele de reguli fuzzy din tabelul g ăsit î n fig. 1.9. au fost create pentru a stabili valoarea
corecției unghiului de bracare în fu ncție de comportamentul erorii î n timpul manevrei de
parcare.

Fig. 1.9. Baza de reguli Fuzzy
2.2 Sisteme de percep ție
Sistemele de percep ție au rolul de extragere a informa ției di n mediu, pentru
procesarea și interpretare a ulterioară de că tre calculator ul robotului .
Tipuri de sisteme de percep ție:

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

16
Sisteme Lidar
Lidar ( Light Detection And Ranging) este o tehnologie ce se folose ște de un fascicu l
laser pentru mă surarea distan ței până la un obiect. Din cauza că utilizează lumina ca mijloc
de măsurare, este capabil să execute până la 1 .5 milioane de citiri pe secundă . Datorit
preciziei î nalte cât și a vitezei ridicate, aceasta tehnologie a fost adoptată de vehiculele
autonome i în scurt timp. [4]
În domeniul robo ților autonomi, sistemele Lidar sunt deobicei montate pe o platformă
rotativă , cu scopul de a executa o scanare completa la 360 ° in jurul său, procedeu numit
sweep scan în limba engleză .

Fig. 2.1. Senzor Lidar rotativ
Milioanele de date acumulate de la senzor formează un nor de puncte. Prin
suprapuner ea mai multor citiri se formeaă obiecte de forme recunoscute. Obiectele scanate
sunt identificate, după care le sunt alocate cat e un context de prezicere a următoarei mi șcari.
De exempl u, un vehicul se poate deplasa în dir ectia fa ță-spate cu viteze mari, dar nu și în
laterale le sale . În acela și timp, un pieton se poate deplasa în orice direc ție, cu o viteză relativ
mică .[5]

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

17

Fig. 2.2 Modul de percep ție și interpretare a datelor de că tre un sistem Lidar
Prin acest procedeu , sistemul lidar distinge mediul în timp real și permite sistemelor
de asisten ță pentru șofer să faca sute de decizii amă nunțite pe minut.
Spre deosebire de camer ă, lidar este mult mai precis, d eoarece laserul nu este
influen țat de umbre, lumina soarelui sau luminile ma șinilor din sensul opus.
Cu toate că acesti senzori dispun de o viteză mare de mă surare, acest factor este
încetinit de al ți parametri precum viteza de rota ție a motorului pe care sunt ata șați sau
puterea de procesare a calculatorului. Un al t dezavantaj al sisteme lor lidar este costul ridicat,
precum și dificultatea î n implementarea lor. [6][7]
Sisteme le radar
Radarul este un sis tem de detec ție ce se folose ște de undele radio pentru a
determina distan ța, unghiul sau viteza unui obiect. În conducerea autonomă , sistemul radar,
deobicei, ajută autovehiculul la detec ția obiectelor din punctele moarte, frânare de urgen ță,
avertizare î nainte de impact lateral, sau pentru cruise control adaptiv. [8][9]

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

18

Fig. 2.3. Măsurile de siguran ță oferite de s istemele radar.

Camera digitală
Camerele digitale , în conducerea autonomă, func ționează în mod similar cu vederea
umană și folosesc tehnologie similară cu camerele digitale din via ța de zi cu zi.
Camerele sunt capabile să capteze informa ții cruciale conducerii , cum ar fi marcajele
rutiere sau indicatoarele rutiere . Acest fapt pune camerele în avantaj fa ță de celelalte
sisteme de detec ție folosite î n vehiculele autonome, deoarece abilit atea de a distinge culorile
și de a citi indicatoarele va permite mașinilor să navigheze fără interven ția șoferului.
Camerele, de asemenea, au un avantaj mare atât pentru consumator cât și pentru
producător: pre țul redus .[10]
Spre deosebire de radar și lidar, c amerele au ca dată de ie șire o imagine, ce trebuie
procesată mai departe de catre un calculator pentru localizarea și clasificarea obiectelor din
imaginea captată.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

19

Fig. 2 .4. Modul de percep ție al mediului într-un sistem de vedere artificială
Un posibil d ezavantaj al camerelor este urmă torul: r aza de ac țiune a camerelor nu
este foarte mare (cca. 0 -120m), prin urmare conducerea la vi teze mari nu poate fi anticipată
întotdeauna corect. Î n plus, algoritmii camerelor n ecesită îmbunăta țiri deoarece, î n prezent,
un pieton este recunoscut î n doar 95% din cazuri. [11] Cu toate acestea, cel mai mare
dezavantaj al camerelor rămâne imposibilitatea acestora de a funcționa pe timp de noapte,
sau în medii slab iluminate.

Sistemele cu senzori ultrasonici :
Sistemele de acest tip se bazează pe senzori ultrasonici pentru măsurarea distan ței
până la un obiect. Pot include și ajutor vizual precum LED -uri sau afi șaje LCD pentru indicarea
distan ței. Vehi culul poate include o pictogramă a sa pe ecranul bordului , cu o reprezentare a
obiectelor din apropiere ca blocuri colorate. [12]

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

20

Fig. 2 .5. Asistentul de parcare reprezentat pe a fișajul LCD din bord
În conducerea autonomă, senzorii ultrasonici sunt utiliza ți pentru detec ția
obstacolelor din vecinătatea ma șinii. Au un rol important în parcarea autonomă . Momentan
senzorii ultrasonici pot fi folosi ți doar la viteze foarte mici. Deoarece acest tip de sisteme se
bazează pe reflectia undelor sonore, există o posibilitate ca acesta să nu detecteze obiectele
insuficient de mari pentru a reflecta sunetul. Deasemenea u n obiect cu proprietatea
absorp ției sunetului ridicată poate fi detectat mai greu . [13]
Pentru a cre ște probabilitatea de detec ție a obstacolului , de regulă , se adaugă mai mul ți
senzori.

Fig.2 .6. Senzori ultrasonici atașați unei bare de protec ție din spate

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

21
2.3 Gridul de ocupan ță
Pentru planificarea traiectoriei este recomandată cunoa șterea pozi ției robotului î n
mediul înconjură tor. Din acest motiv automodelul folose ște un grid de ocupan ță.[14]
Gridul de ocupan ță este un instrume nt popular pentru reprezentarea virtuală a
mediilor înconjurătoare ale robo ților mobili / vehiculelor inteligente.
Algoritmul cu grid de ocupan ță reprezintă harta mediului înconjurător discretizată în
celule binare egal distan țate, fiecare reprezentând prezen ța unui obstacol în acel mediu.
Informa țiile despre mediu pot fi colectate de la senzori în timp real sau pot fi încărcate din
cuno ștințele anterioare. Algoritmii de tip grid de ocupan ță calculează estimările aproximative
posterioare pentru aceste variabile aleatoare. [15]
Un grid de ocupan ță se folose ște de valori bo oleene pentru reprezentarea spa țiului ,
unde o valoare TRUE reprezintă un obstacol iar o valoare F ALSE reprezintă spa țiul liber. Prin
acest procedeu robotul decide dacă se poate deplasa prin spa țiul respectiv. Sunt utilizate în
special în aplica țiile în care dimensiunea memoriei este un factor important. Cele mai comune
tipuri de hăr ți ale re țelei de ocupare sunt hăr țile 2D care descriu o sec țiune a lumii 3d.

Fig. 2.7. Exemplu de repre zentare al unui grid de ocupan ță

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

22
Pentru crearea unei hăr ți de ocupan ță este necesară determinarea probabilita ții
ocupa ței fiecă rei dintre celule. Se presupune că celulele gridului sunt independente. Cu toate
că acest lucru nu va reprezenta cu exactitate spa țiul î nconjurator, simplifică cu mult
algoritmul fă ră a cre ște erorile semnificativ. Rezultatul, probabilitatea unei hă rți m, poate fi
factorizat într-un produs al probabiliă ților individuale ale celulelor. Harta depinde de istoricul
loca țiilor robotului, xt ={x 0, …, x t}, și de citi rile senzorilor la fiecare loca ție din traiectorie, zt.
| ∏ | (1.1)
Probabilitatea unei celule indi vidual e (1.1) se poate determina cu u șurință în cazul în
care pozi ția robotului și citirile senzorilor sunt cunoscute , întrucat robotul observă celula ca
fiind ocupată sau liberă . Deoarece probabilitatea este determinată de î ntregul istoric al
robotului, toate aceste variabile trebuie luate î n considerare. Algoritm ul de m apare deobicei
construie ște probabilită țile celule lor iterativ, considerâ nd fiecare {xt,zt} din momentul t=0
până la cea mai recentă citire. De și aceste citiri pot fi făcute î n orice ordine, procesarea
iterati vă are cel mai mult sens, permi țând astfel citi rilor ulterioare să fie adă ugate.
Continuând iterativ, celulele hăr ții vor fi actualizate conform pozi ției și citirilor din
senzori. Desigur, ar fi nevoie de o p utere de procesare considerabilă pentru a actualiza toată
harta la fiecare pas, dar acest lucru este inutil. Doar celulele care sunt observate de robot
trebuie actualizate.
Maparea cu grid de ocupan ță actualizează harta conform citirilor senzorilor într -o
loca ție astfel încat, odată cu acumularea informa ției, ha rta este augmentată . Desigur,
succesul algoritmului depinde de precizia citirii loca ției xt.
Posibile limi tări ale robo ților c e se folo sesc de acest algoritm este aceea că, în
maparea cu grid de ocupan ță o celulă poate avea doar două stări: plină sau goală. Cu toate
acestea, în unele situa ții ar face mai mult sens umplerea par țială a une i celule. Acest lucru se
poate întâmpla câ nd obstacolele ce umple celulele au caracteristici speciale, sau dimensiuni
neglijabile. Gridurile de ocupan ță ar putea avea dificultă ți în detectarea obstacole lor înguste.
O posibilă solu ție a acestei probleme ar fi implementarea unei m ăsuratori continue ce
calculează densitatea sau probabilitatea ca undă de sunet să treaca prin obstacol, făra a se
mai reflecta î napoi .[16]

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

23
2.4 Modelul Ackermann
Geometria Ackerma nn este un aranjament geometric de legături î n sistem ul de
direc ție al unei ma șini sau a unui vehicul conceput cu scopul de a asigura alunecare a minimă
a roților î n timpul virajului, de a asigura co ntrol simetric pentru virajele în ambele directii, de a
men ține u nghiuri de presiune favorabile în cuple și de a evita interferen țele dintre păr țile în
mișcare ale mecanismului și corpul vehiculului.

Fig. 2.8. Geometria Ackermann , centrul instantaneu de rota ție
Solu ția geometrică pentru problema alunecării ro ților este ca toate ro țile să aibă axele
dispuse ca raze de cercuri cu un punct central comun, n umit centru instantaneu de rota ție
sau centrul cercului de viraj . Deoarace ro țile din spate s unt fixe, acest punct trebuie să se afle
pe o linie extinsă de pe a xa din spate. Intersectarea axelor ro ților din fa ță pe această linie
necesită , de asemenea, ca roata din fa ța să fie bracată, atunci când este direc ționată, într -un
unghi mai mare decât roata din afară .
În antiteză cu metoda clasică unde fiecare roată se r otește în jurul unui pivot comun,
fiecărei dintre ro ți îi este atribu it un pivot propriu. Cu toate că aces t aranjament este mai
complex, îmbunăta țeste controlabilitatea prin evitarea perturba țiilor datorate varia ției
suprafe ței drumului, deasemenea reducân d cu mult vibra țiile din cuple. Legătura dintre
butuci pivotează cele două ro ți împreună, iar prin aranjarea precisă a dimensiunilor de
legătură , se aproximează geome tria Ackermann . Acest lucru s -a realizat prin întocmirea

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

24
bieletei de direc ție mai scurtă decâ t bieleta axu lui, astfel încat între cele doua ro ți să apara o
ușoară divergen ță în fa ță, cu scopul ca acestea să fie mai apropiate în spate decât în fa ță(toe
out) . Pe măsură ce volanul se mi șcă, ro țile se brachează conform modelului Ackermann,
roata din interio rul virajului fiind bracat ă mai mult decâ t cea din exterior .
O aproximare simplă a geometriei Ackermann ideală poate fi generată prin deplasarea
pivo ților de directie spre interior, astfel încat să se găsească pe o linie trasata între pivo ții de
direc ție și centrul axei din spate. Punct ele de pivotare sunt î mbinate pr intr-o bara rigidă
numită bieletă de direc ție care poate fi, de asemenea , parte a mecanismului de direc ție, de
exemplu sub formă de cremalieră și pini oane. Geometria Ackermann ideală permite ca, la
orice ungh i de direc ție, centrul instantaneu de rota ție să fie î n coincident cu punctul central al
tuturor cercurilor trasate de ro ți. Acest lucr u poate fi dificil de realizat î n practi ca cu legaturi
simple, fapt ce îi provoaca pe proiectan ți să analizeze sistemele de direc ție pe întreaga gamă
de unghiuri de direc ție.

Fig. 2. 9. Aproximare simplificată pentru proiectarea geometriei Ackermann
Mașinile moderne nu folos esc geometria Ackermann ideală, deoarece ignoră efecte
dinamice importante, dar principiul este aplicabil pentru virajele executate cu viteză redusă.
Unele ma șini de curse utilizează o geometrie Ackermann in versă pentru a compensa
diferen ța mare dintre unghiul de alunecare dintre interiorul și exterior ul anvelopelor de fa ță,
în timp ce virează la viteze mari. Utilizare a unei astfel de geometrii ajută la reducerea

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

25
temperaturii pneurilor în timpul rulă rii la vitez ă mare, dar compromite performan țele virajelor
executate cu viteză redusă . [17]

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

26
3. Sistem pentru parcare autonomă a unei replici de ma șină
3.1 Replica ma șinii
Deplasarea robotului în spa țiu este asigurată de cele două motoare cu reductor de pe
puntea din spate. De asemenea , pentru conștientizarea deplas ării în spa țiu, robotul se
folose ște de traductorul de rota ție (encoder) . În vederea bracării ro ților, elementul
conducător al mecanismului de direc ție este conectat în mod direct la accesoriul de prindere
al servomotor ului. Pentru percep ția mediului, automodelul este e chipat cu cin ci senzori
ultrasonici dispu și uniform pe jumătatea dreaptă a șasiului.

Fig. 3.1 Replica mașinii
În care:
 Servomotor – servomotor de curent continuu
 M.R. – Motor de curent continuu cu reductor

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

27
 Senzor – Senzor ultrasonic
 TR – Traductor de rotație
3.2 Reprezentarea virtuală a mediului din jurul ma șinii în grid
Dat fiind faptul că senzorul ultrasonic returnează o distan ță sub forma de un număr
real, iar gridul de ocupan ță folosit de robot este bidimensional, datele primite trebui e
prelucrate pentru a fac e posibilă popularea gridului cu celule de valoarea TRUE. Acest lucru
este realizabil prin descompunerea distan ței într -o matrice de două componente: pe axa X și
pe axa Y.
Calculul pentru aducerea distan țelor într -un singur punct
Datorită faptului că cei 5 senzori sunt dispu și în pozi ții diferite, se recomandă
aducerea lor î ntr-un punct comun O(0,0) al sistemului de coordonate al robotului .

Fig. 3.2 Reprezentarea principiului de calcul a distan ței

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

28
În care:
 Xs –Componenta pe axa x a senzorului
 Ys –Componenta pe axa y a senzorului
 – unghiul de orientare al senzorului
 dist – distan ța măsurată de senzor
Utilizând relații trigonometrice de bază , rezultă următoarea formulă generală pentru
un senzor oarecare S:
[
] (3.1)
Considerând pozi țiile celor 5 senzori:

Fig. 3.3 Dispunerea senzorilor în func ție de sistemul de coordonate al robotului
Din fig. 3.3 rezultă următoarele matrici pentru distan ța fiecărui senzor Sn în particular :

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

29
[
] (3.2)
[
] (3.3)
[
] (3.4)
[
] (3.5)
[
] (3.6)
în care: dist 1…5 – distan ța măsurată în senzorul 1…5
3.3 Grid de ocupan ță pentru furnizarea informa ției de la senzori
Gridul utilizat este salvat î n memoria robotului sub forma de structură de date. C onstă
într-o matrice de dimensiunea 20×20 cu rezolu ția de 5cm. Din acestea rezultă că gridul
reprezintă harta mediului pe o arie de 1 m2. Numerotarea celulelor gridului începe din col țul
superio r din stâ nga.

Fig. 3.4 Conven ția de numerotare a gridului
Luând în considerare dimensiunile robotului de 23x18cm, o rezolu ție a gridului de 5
cm este suficientă pentru aproximarea mediului în scopul căutării unui loc disponibil de
parcare, fără umplerea memoriei microcontrolerului în mod inutil .

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

30

Fig. 3.5 Celulă de 25cm2 în compara ție cu dimensiunile robotului
O celulă reprezintă 5 cm2 din mediul înconjurător și are următoarea proprietate:
 Stare – proprietate de tipul boolean, căreia îi este atribuită valoarea FALSE în
momentul pornirii programului, devine TRUE în momentul în care apare un obstacol la
distanța corespunzătoare celulei.
Luăm de exemplu următorul caz unidimensional cu rezolu ția gridului egală cu 5 cm. Orice
valoare din intervalul [10;15] va fi mapată indexului 3.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

31

Fig. 3. 6. Tratarea mă surar ii distan ței în gri d. Exemplu unidimensional
Din figura 3.6. rezultă următoarea rela ție de calcul a indexului distan ței în grid:
(
) (3.7)
În care: i – indexul gridului
X – distan ța măsurată de senzor
r – rezolu ția gridului
Func ția ceiling (ceil) mapează x cu cel mai mic numar î ntreg mai mare sau egal decat x. [18]
Notat ceil(x) = [x] (3.8)
De exemplu: ceil(2.4) = [2.4] = 3 (3.9)

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

32
3.4 Fuziunea datelor prim ite de la s istemul de odometrie
Sistemul de odometrie returnează un număr de impulsuri pentru fiecare rota ție
completă a ro ții robotului. Cunoscând raza ro ții robotului și numărul de impulsuri,
tansformarea acestora în distan ță parcursă [cm] se realizează cu următoarele rela ții:
Distan ța parcursă de o revolu ție completă a ro ții este egală cu circumferin ța roții:
(3.10)
În care: r – raza ro ții [cm]
În continuare, prin aplicarea regulii de 3 simplă se află câte impulsuri sunt necesare pentru un
centimetru parcurs de robot:
(3.11)

(3.12)
În care: n – numărul de impulsuri pentru o revolu ție completa a ro ții
C – circumferin ța roții
x – numărul de impulsuri necesare pentru 1 cm parcurs
Calculul pentru automodel:
Robotul este echipat cu ro ți de raza r = 3 cm, prin urmare, circumferin ța ro ții robotului este
de:
(3.13)
Sistemul de odometrie al robotului generează 104 impulsuri pentru o rota ție completă:

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

33
(3.14)

În final, se calculează necunoscuta
(3.15 ), prin urmare, impulsuri sunt
generate la parcurgerea fiecărui centimetru.
3.5 Actualizarea informa ției în grid
Popularea celulelor gridului :
Robotul este pozi ționat în centrul gridului, pe linia a 10 -a, coloana a10 -a. Harta
construită se va deplasa în jurul robotului. Celulele gridului se actualizează pe măsură ce
robotul avansează înainte. De asemenea, celulele sunt ocupate după următoare a regulă :
Fie matricea grid[20][20] : cunoscând distan ța de la senzori descompusă în două
componente (pe axa x și pe axa y) și considerând gridul drept un sistem de coordonate, se
aplică următoarea regulă pentru umplerea unei celule:
Dacă distan ța citită ≤ 50 cm, starea celulei din pozi ția
*
+*
+ devine TRUE. (3.15)
În care:
 Sx – pozi ția pe axa X a senzorului fa ță de sistemul de coordonate al robotului
 Sy – pozi ția pe axa Y a senzorului fa ță de sistemul de coordonate al robotului
 dist – distan ța măsurată de senzor – unghiul de orientare al senzorului în raport cu
sistemul de coordonate al robotului
Semnul din fa ța frac țiilor diferă în func ție de orientarea senzorului, dar și după
conven ția de numerotare a gridului.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

34

Fig. 3.7 Exemplu de ocupare a celulelor în grid, a – pentru senzorul 1; b – pentru senzorul 2; c – pentru senzorul
3; d – pentru senzorul 4; e –toți senzorii in acela și grid, f – pentru senzorul 5;
În fig. 3.7e este prezentat un exemplu de ocupare al celu lelor prin fuziunea datelor primite de
la toți senzorii în acela și program.
Fie matricea gridului de ocupan ță g[20][20]. Robotul se află în centru, pe pozi ția [10][10] din
grid (linia 10, coloana 10) . În figura 3.8, se reaminte ște numerotarea senzorilor:

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

35

Fig. 3.8 Numerotarea senzorilor
Din rela ția (3.15 ) rezultă următoarele reguli de umplere pentru fiecare senzor în parte:
Senzorul 1:
Dacă distan ța din senzorul 1 ≤ 50, celula din pozi ția:
*
+*
+ (3.16)
Senzorul 2:
Dacă distan ța din senzorul 2 ≤ 50, celula din pozi ția:
*
+*
+ (3.17)
Senzorul 3:
Dacă distan ța din senzorul 3 ≤ 50, celula din pozi ția:
*
+*
+ (3.18)

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

36
Senzorul 4:
Dacă distan ța din senzorul 4 ≤ 50, celula din pozi ția:
*
+*
+ (3.19)
Senzorul 5:
Dacă dista nța din senzorul 5 ≤ 50, atunci celula din pozi ția:
*
+*
+ (3.20)
În care:
 dist – distan ța returnată de senzorul respectiv.
 – operator de atribuire
Interschimbarea celulelor gridului conform deplasării robotului în spa țiu:
Harta necesită actualizare la fiecare schimbar e a pozi ției robotului în mediu. Având în vedere
acestea, matricea gridului de ocupan ță trebuie mutată cu o linie, în sus, sau în jos,
corespunzăto r direc ției în care robotul se îndreaptă. De asemenea , rezolu ția gridului de 5
centimetri trebuie luată în considerare la fiecare avans .
Exemplu: În fig. 3.9a, s e presupun următoarele obstacole detectate și afișate în grid :

Fig. 3.9. Exemplu de mutare a matricii

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

37
Pe măsură ce robotul înaintează cu 15 centimetri, gridul se actualizează prin mutarea
matricei cu 3 linii în jos (fig 3.1b) .
Pentru mutarea matricii, se folose ște următoarea regulă doar pentru element ele cu valoarea
TRUE a matricii:
Fie matricea :
 Pentru mutarea în sus cu o linie se aplică următoarea operație pe celule :
Dacă starea celulei este TRUE, atunci (3.21)
 Pentru mutarea în jos cu o linie se aplică următoarea operație pe celule :
Dacă starea celulei este TRUE, atunci (3.22)
Toate celulele de pe linia nou apărută după mutarea matricii sunt ini țializate cu valoarea
FALSE.
3.6 Algoritm pentru identificarea locului de parcare
Algoritmul pentru identificarea locului de parcare are ca scop căutarea unui spațiu
liber de 30 cm, în mediul înconjurător. Această condiție este verificată prin căutarea a 3
coloane cu câte 6 celule libere (cu v aloarea stării FALSE), adiacent aliniate vertical. Programul
verifică dacă condiția următoare (3.31) este ad evărată la fiecare 5 cm parcur și:

(3.31)
În care:
 g12,12…g 12,17 reprezintă celulele de pe pozițiile menționate din matricea g.
 reprezintă operatorul logic ȘI (AND ).

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

38
 TRUE reprezintă valoarea adevărului.
 Stare se refer ă la starea celulei (TRUE/FALSE, ocupat/liber)

Fig. 3.13. Exemplu de condiție valida tă

Fig. 3.14. Exemplu de condiție nevalidată

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

39
Odată validată condiția (3.31), robotul începe execuția manevrei de parcare laterală.
3.7 Planificarea traiectoriei pentru parcare
Traiectoria parcării în acest proiect este proiectată în a șa fel încat să imite traiectoria unui
șofer, luând în calcul în acela și timp și păstrarea simplităț ii.
Conform acestei manevre, r oțile ma șinii se brachează din pozi ția de maxim stânga în maxim
dreapta î n punctul unde cele două cercuri se ating . Prin conect area acestor două arce de cerc
se formează o traiectorie în formă de S. Planificarea traseului în formă de s este reprezentat
în figura 3.9 .

Fig. 3.10 . Strategia trai ectoriei pentru parcare laterală dintr -o singură mi șcare
Calculu l pozi ției ini țiale longitudinale și a pozitiei de viraj în func ție de pozi ția ini țială laterală
Odată găsit spa țiul liber d e parcare, robotul se deplasează în fa ță până când se
pozi ționează paralel față de ma șina din fa ța locului liber . În acela și timp, robotul măsoară

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

40
distan ța laterală până la această ma șină(Δy). Oda tă masurată pozi ția de î nceput x s și punctul
de viraj P t în conformitate cu distan ța Δy, manevra de parcare poate î ncepe.
În figura 3.9 este prezentată diagrama informa țiilor geometrice pentru găsirea pozi ției de
pornire longitudinală x s și coordonata x t a punctului Pt.

Fig. 3.11 . Calculul geometric a l pozi ției ini țiale și finale
Pentru început, robotul se va deplasa din punctul x i către punctul x s, în continuare
începe bracarea ro ților la maxim către dreapta î n timp ce se deplasează cu spatele î nspre
punctul Pt. Odată atins acest punct ro țile se vor braca la maxim către stânga, robotul
păstrându -și sensul de deplasare cu spatele. Prin efec tuar ea acestor manevre robotul intră
în spa țiul de parcare liber. Pozi ția finală a robotului va fi egală cu L min-p.
Centrul instantaneu de rotaț ie C 1(xf,yf) este î n permanență perpendicular cu poziția
finală a parcă rii. Î n mod simil ar, centrul instantaneu de rotaț ie C 2 este î n permanență
perpendi cular cu poziț ia iniț ială. Razele a mbelor cercuri R sunt egale, avâ nd arcele conectate
printr -un punct comun . Centrul cercului C 1 se află î ntr-o pozi ție fix ă la sf ârșitul manevrei î n

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

41
timp ce cercul C 2 se mi șcă de-a lungul arcului cercului C 1 în concordanță cu deplasarea
laterală Δy.
Poziția iniț ială a robotului este calculată cu urmatoarea relaț ie:
xi=L min-p+Δx (3.21 )
yi=* ̃
+ * ̃ (
)+ (3.22 )
Raza poziției iniț iale a cercului cu centrul C 1 se calculează cu relația
(3.23)
Pozi ția ini țială și pozi ția deplasării laterale sunt acelea și:
(3.24 )
Raza pozi ției ini țiale cu centrul C1 este:
̃ (3.25 )
Pozi ția ini țială longitudinală xs se calculează prin scăderea următoarei ecua ție circulare:

(3.26 )
Punctul de schimbare a direc ției bracă rii P t(xt,yt) se calculează cu rela ția:

(3.27 )

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

42

(3.28 )
Ung hiul de bracare a ro ților β se calculează din punctul tangent al celor două cercuri:
(
) (3.29 )
Lungimea a rcului pe care robotul o urmează se calculează cu rela ția:

(3.30 )
Automodelul este supus limitei unghiului de bracare a ro ților: -βmax < β <βmax. În
cazul de față, unghiul β maxim posibil pentru mecanismul de direcție este de β = 35 ș. Când
viteza v este constantă și unghiul de bracare β este fix, traiectoria vehi culului este aproape
un cerc. Ra za de viraj a cercului depinde de unghiul β. Prin urmare unghiul de direc ție va
influen ța raza minimă a cercului.
Planificarea traseului de siguran ță
O posibilă problemă a planifică rii traiectoriei este siguran ța drumului. În primul rând
deoarece traseul trebuie să ia î n con siderare geometria vehiculului. Testarea robotului va
avea loc î ntr-un mediu cunoscut, sin gurele obstacole fiind cele două model e dispuse în fa ța și
în spate cu scopul luării î n se ama probabilitatea de coliziune a robotului cu acestea.
Cercul ro șu din fig . 3.1 2. include o parte din calea bării de protec ție din fa ța a robotului.
Conform traseului galben din fig . 3.1 2, robotul are o pro babilitate ridicată de coliziune. Δs
este distan ța parcursă din momentul în care robotul a găsit locul de parcare pâna la
începerea manevrei. Prin deplasarea acestui punct cu d centimetri, în directia longitudinală,
traseul manevrei se va sc himba astfel î ncat traseul barei de protec ție de fa ță (cercul verde
fig. 3.1 2.) să nu se intersecteze cu mașina parcată .[19]

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

43

Fig. 3 .12. Reprezentarea traseului optim pentru siguran ță

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

44
4. Rezultate experimentale

4.1 Construc ția
Robotul este construit în a șa fel încât comportarea automodelului să imite pe cea a
unui autovehicul de dimensiune reală. Dimensiunile robotului sunt de 18 x 23 cm , cu s cara de
1:20 (fig 4.2) . Roțile robotului au diametrul egal cu 6 cm.
Construc ția autovehiculului se împarte în 5 sisteme principale :

Fig. 4.1 Ierarhia sistemelor
În fig. 4.1 este prezentată împăr țirea sistemelor în 3 nivele de ierarhie : alimentare, luarea
deciziilor și execu ția acestora.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

45
Sistemul de alimentare
Sistemul de alimentare furnizeaz ă curent electric tuturor sistemelor și subsistemelor. Este
alcătuit dintr -un acumulator Li-Po cu 3 celule.
Caracteristici tehnice acumulator Li -Po:
 Voltaj nominal : 11,1 V
 Tip celule : 3S 1P
 Rata de descă rcare : 30C (66A)
 Dimensiuni : 102x34x20mm
 Capacitate : 2200 mAh
 Curent d e încă rcare: 1C (2.2A)
 Greutate : 160g
Datorită faptului că microcontrolerul func ționează la tensiuni între 7 -12V, a limentarea
sistemului de control se realizează prin legătură directă între acumulator și microcontroler.
Pentru alimentarea sistemului de percep ție cât și a traductorului de rotație s-a folosit un
modul AMS1117 coborâtor de tensiune la 5V. De asemenea, alimentarea servomotorului din
sistemul de direc ție a fost realizată în mod similar cu ajutorul unui modul regulator de
tensiune reglabil LM2596, reglat pe valoarea de 7V . Alimentarea sistemului de transmisie se
realizează prin legătură directă cu acumulatorul la driverul motoarelor.
Sistemul de control
Sistemul de control are rolul de luare a decizilor prin calcule și condi ții impuse în
scopul rezolvării problemei . De regulă, în aplica țiile de dimensiuni mici, se folose ște un
microcontroler. În cadrul acestui proiect s -a folosit un microcontroler de tip Arduino Mega
2560 R3 .
Caracteristici tehnice:
 Nivel logic: 5V
 Tensiune de alimentare: 7V -12V
 Intrări/Ie șiri: 54

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

46
 Intrări/Ie șiri PWM: 15
 Intrări/Ie șiri analogice: 16
 Memorie flash: 256KB
 Frecven ța de procesare: 16MHz
Acest tip de microcontroler este ideal pentru proiectele ce n ecesită un n umăr mare de pini
de comunica ție.
Sistemul de percep ție
Sistemul de percep ție furnizează date despre mediul înc onjurător pentru a fi trimise
către microcontroler, și ulterior procesate. Este alcătuit din cinci senzo ri ultrasonici de
distan ță.
Senzorii utiliza ți sunt de tip HC -SR04, sunt greu influen țați de zgomot, cu o precizie
de mă surare de ordinul centimetrilor :
Caracteristici tehnice modul HC -SR04 :
 Tensiune de alimentare: 5V
 Curent consumat: 15mA
 Distan ța de func ționare: 2cm – 4000 cm
 Unghi de mă surare : 15 ș
 Durata semnal input: 10us
Sistemul de tran smisie
Sistemul de transmisie are rolul de a pune în mi șcare robotul. Este alcătuit din două
motoare cu reductor și o punte H . Motoarele sunt conduse de un modul cu driver de motoare
în punte H L298N , de asemenea sunt conectate de șasiul ma șinii prin supor ți specifici. Axele
motoarelor sunt conectate la roți prin cuplaj e flexibil e. Traductorul de rotaț ie inclus în
motoare generează 108 pulsuri pe ntru o rotație completă . Cele două motoare de pe p untea
din spate a robotului sunt de tip 37D de curent continuu.
Caracteristici tehnice motor 37D 1:10 :

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

47
 Raportul reductorului de 1:10
 Greutate: 215 [g]
 Diametrul axului: 6 [mm ]
 Viteza motorului: 1500 [rpm]
 Sarcina suportată: 1.3 [kg]
 Tensiunea de lucru : 7-13 [V]
 Puterea : 7 [W]
Motoarele cu reductor, spre deosebire de cele fără, dezvoltă un cuplu mult mai mare. În
acela și timp sunt utile robotului deoarece, datorită reductorului, au o viteză de rota ție
scăzută, factor ce cre ște controlabilitatea autovehi culului . În concluzie, un motor cu reductor
este alegerea ideală pentru proiectele unde controlul este un factor mai important decât
viteza de deplasare a robotului.
Sistemul de direc ție
Sistemul de direc ție are rolul de a braca ro țile de pe puntea din fa ță cu scopul schimbării
direc ției de deplasare a robotului. Mecanismul de direc ție este acționat de un servo motor din
micrometal de tip DS3119 .
Caracteristici tehnice DS3119. :
 Greutate: 56g
 Dimensiuni: 40x20x37,5mm
 Viteza: 6V – 0.16s, 7.2V – 0.14s
 Cuplu î n blocaj: 6V – 14kg, 7.4V – 18.0kg
 Tensiunea de func ționare: 6 -7.2V
 Curent consumat: 150mA
 Unghi de rota ție: 180 ș
 Numărul de din ți de pe ax: 25
Cu toate că unghiul de rota ție al servomotorului este de 180 ș (câte 90 ș în fiecare
direc ție), m ecanismul de direc ție al automodelului este limitat la unghiul de bracare a roților

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

48
de 35ș în ambele direc ții. Prin urmare unghiurile de bracare βmax și βmin vor fi de 35ș, respectiv
-35ș.

Fig. 4.2. Componentele principale ale robotului: 1 – Microcontroler , 2 – Senzor ultrasonic ,
3 – Servomotor , 4 – Motoare cu reductor

4.2 Testarea gridului – cazul static
În cazul static , motoarele robotului sunt oprite, prin urmare robotul va detecta obstacolele și
le va afișa în grid , fără a se mai ține cont de mutarea matricii și de deplasarea robotului .
Distanțele returnate de senzori sunt următoarele:
 Senzorul 1: 18 cm
 Senzorul 2: 15 cm
 Senzorul 3: >50 cm , distanță mai mare decat permite gridul.
 Senzorul 4: 26 cm
 Senzorul 5: 25 cm
Celulele gridului de pe afi șaj se vor popula conform regulilor prezentate în cap. 3.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

49

Fig. 4.3 Cazul static – dispunerea obstacolelor în mediul real

Fig. 4.4 Celulele ocupate în cazul static ; roșu – robotul; verde – celule ocupate;

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

50
4.3 Testarea gridul ui – cazul 1
În acest caz robotul se deplasează înainte, cu scopul detectării obstacolelor si afi șarea lor in
grid. De această dată se ține cont de deplasare, a șadar matricea se va actualiza conform
rotației motoarelor. Obstacolul prezentat în fig. 4.5. are 22,5 cm lungime, prin urmare în grid
se vor ocupa 5 celule.

Fig. 4.5. Testarea gridului – cazul 1 . Starea inițială
După înaintarea robotului cu 80 cm, celulele gridului de ocupanță se populează conform
obstacolului detectat. (Fig. 4.6)

Fig. 4.6. T estarea gridului – cazul 2. Starea finală

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

51
După parcurgerea distanței, gridul de ocupanță se va umple conform figurii 4.7.

Fig. 4.7. Gridul de ocupanță afi șat în cazul 2.
4.4 Testarea construcției – testarea traiectoriei
Pentru testarea traiectoriei, robotul este programat să se deplaseze 50 cm înainte, după care
să înceapă o manevră de parcare laterală predefinită , asemănătoare figurii 1.2 din capitolul 1.

Fig. 4.8. Testarea traiectoriei de parcare laterală

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

52
4.5 Testarea algoritmului pentru identificarea locului de parcare – cazul condiției ne validate
În acest caz este testat comportamentul robotului în situația în care nu găse ște un
spațiu liber de parcare. Cu toate că între cele trei obstacole se află două spații libere , acestea
sunt insuficient de largi pentru a fi recunoscute drept loc uri disponibil e de parcare.

Fig. 4. 9. Cazul condiției ne validate – starea inițială
Odată parcursă jumatate din traiectorie, afi șajul robotului arată următoarele rezultate
prezentate in fig. 4. 10. Primul spațiu liber este egal cu 15 cm în lățime, prin urmare în
rezultatele gridului vor apărea 3 celule libere , insuficient pentru validarea condiției de căutat
spațiu liber .

Fig. 4. 10. Cazul condiției ne validate – rezultatele afișate la jumătatea traiectoriei

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

53
Odată trecut pe lângă cel de al treilea obstacol , robotul afișează în grid încă un spațiu
liber , egal cu 4 celule goale , sau 21 cm , insuficient de larg pentru validarea condiției. În acest
caz robotul se deplasează înainte și continu ă căutarea până este oprit din buton .

Fig. 4.1 1. Cazul condiției ne validate – rezultatele afișate în poziția finală

4.6 Testarea algoritmului pentru identificarea locului de parcare – cazul condiției validate
În acest caz obstacolele sunt aranjate astfel încât condiția de validare pentru identificarea
locului liber de parcare să fie validată. Programul robotului funcționează într -o buclă închisă,
prin urmare se va deplasa înainte până când găse ște un loc liber. Spațiul dintre obstacole
este de 35 cm.

Fig. 4.12. Cazul condiției validate – starea inițială

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

54

Fig. 4.13. Cazul condiției validate – robotul detectează spațiul liber
Odată validată condiția, robotul începe manevra de parcare.

Fig. 4.14. Cazul condiț iei validate – robotul brachează roțile maxim dreapta
În această etapă a manevrei de parcare, robotul se opre ște, brachează roțile maxim către
dreapta, și începe să se deplaseze cu spatele.

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

55
Fig. 4.15. Cazul condiției validate – robotul se opre ște și brac hează roțile maxim stânga
În această etapă a manevrei de parcare, robotul atinge punctul de joncțiune al celor două
arce de cerc , își schimbă unghiul de direcție maxim către stânga, și continuă să se deplaseze
cu spatele până când intră în spațiul disponibil .

Fig. 4.16. Cazul condiției validate – robotul se deplasează cu spatele până când intră în spațiul liber

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

56
5. Concluzii

5.1 Concluzi i generale

În concluzie, o ma șină autonomă se poate ghida fără intervenție umană dacă este
proiectată și programată corespunzător pentru rezolvarea sarcinii impus e. Cu ajut orul
gridului de ocupanță implementat , robotul este capabil să identifice obstacolele statice din
mediul în care se află. Prin algoritmul propus de identificare a locului disponibil de parcare,
robotul decide dacă spațiul liber este suficient pentru a putea executa manevra de parcar e.
În cele din urmă, prin urmarea traiectoriei generate, robotul realizează manevra de parcare
laterală .
5.2 Contribuții personale

Contribuția personală adusă acestui proiect este adoptarea diverselor mijloace
utilizate în domeniu (gridul de ocupanță, reguli de populare a celulelor, reguli de actualizare,
generare de traiectorie), îmbinarea lor într -un singur program funcțional , aplicarea și testarea
lor. O altă contribuție este concepția algoritmului de căutare al spațiului liber disponibil
precum și alegerea dimensiunii gridului adecvată rezolvării problemei , prin experimentare.
De asemenea, o notabilă contribuție este impleme ntarea unui vizualizator în timp real al
gridului pe un afi șaj LCD atașat robotului .
5.3 Posibilități de dezvoltare ulterioară

Pentru extinderea proiectului, s e propun următoarele obiective:
 Îmbunăt ațirea algoritmului de fuzionare a datelor prin introducerea probabilităților în
gridul de ocupanță . În momentul de față, sistemul de percepție al robotului afișează în
mod direct citiri le fără a mai fi interpretate probabilistic.
 Înlocuirea sistemului de percepț ie cu un sistem LiDAR pentru o detecție mai precisă a
obstacolelor. Momentan, sistemul de percepție se folos ește de 5 senzori, ceea ce

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

57
oferă un mare dezavantaj datorită așa ziselor unghiuri moarte , în care robotul nu
poate detecta prezența obstacolelor .

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

58
Bibliografie

[1] Autonomous car
https://en.wikipedia.org/wiki/Autonomous_car
[2] Soe Yu Maung Maunga, Yin Yin Ayeb, Nu Nu Winc , “Autonomous Parallel Parking of a Car –
Like Mobile Robot with Geometric Path Planning ”pp. 23-24
[3] Enrique Ballinas, Oscar Montiel, Oscar Castillo, Yoshio Rubio, Luis T. Aguilar "Automatic
Parallel Parking Algorithm for a Car -like Robot using Fuzzy PD+I Control" pp. 2 -7
[4] LIDAR https://en.wikipedia.org /wiki/Lidar
[5] An Introduction to LIDAR: The Key Self -Driving Car Sensor https://news.voyage.auto/an –
introduction -to-lidar -the-key-self-driving -car-sensor -a7e405590cff
[6] 8 Ways Lidar Brings Mobile Robots to Life https://velodynelidar.com/newsroom/8 –
ways -lidar -brings -mobile -robots -to-life/
[7] What is Lidar and How Does it Help Robots See?
https://www.roboticsbusinessreview.com/rbr/what_is_lidar_and_how_does_it_help_rob
ots_see/
[8] New Radar Applic ations Driven by Technology
https://www.microwavejournal.com/articles/print/27921 -pasternack -radar -applications
[9] Radar https://en.wikipedia.org/wiki/Radar
[10] Cameras: The Eyes of Autonomous Vehicles:
https://sites.tufts.edu/jquinn/2017/10/10/cameras -the-eyes -of-autonomous -vehicles/
[11] Here's How The Sensors in Autonomous Cars Work:

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

59
https://www.thedrive.com/tech/8657/heres -how -the-sensors -in-autonomous -cars -work
[12] Ultrasonic systems
https://en.wikipedia.org/wiki/Parking_sensor#Ultrasonic_systems
[13] An introduction to ultrasonic sensors for vehicle parking
http://www.newelectronics.co.uk/electronics -technology/an -introduction -to-ultrasonic –
sensors -for-vehicle -parking/24966/
[14] Occupancy grid mapping https://en.wikipedia.org/wiki/Occupancy_grid_mapping
[15] Occupancy Grids https://www.mathworks.com/help/robotics/ug/occupancy -grids.html
[16] Statistical Techniques in Robotics (16 -831, F10) Occupancy Maps
[17] Ackermann steering geometry
https://en.wikipedia.org/wiki/Ackermann_steering_geometry
[18] Handling Range Sensor https://www.coursera.org/lecture/robotics -learning/3 -2-3-
handling -range -sensor -1OwaK
[19] Soe Yu Maung Maunga , Yin Yin Ayeb, Nu Nu Winc “Autonomous Parallel Parking of a
Car-Like Mobile Robot with Geometric Path Planning” pp. 27 -32

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

60
Rezumatul lucrăr ii în limba engleză

An autonomous car is a vehicle able to drive itself with little or no human input with
the help of environmental perception systems. In addition to these, perception systems are
also used across a wide spectrum of applications ranging f rom raising a vehicle’s safety on
the road to even assisting the driver in performing difficult actions, such as parking in narrow
spaces.
This project covers the following topics: the study of the already existing parallel
parking algorithms, the concepti on of a new one, implementation of the so called algorithm,
the construction of the robot and the testing phase.
The study of the already existing algorithms describes the used algorithms, in order
to gain a better understanding of the problem to be solved . The conception topic refers to
the creation of all the necessary components for programming an autonomous parallel
parking system. Next, the construction matter describes the problem specifically in the
robot’s case, considering its dimensions and mechan ical limitations. The testing phase takes
place in different situations such as the static case, the case in which an available parking
space is found, and the case in which one isn’t found .
By implementing an occupancy grid algorithm the robot is able to acknowledge the
presence of obstacles in an unknown environment, save the positions of said obstacles in its
memory, and update their position accordingly in real time. The free space searching
algorithm allow s the robot to decide wether it is ready to perform the parking maneuver or
not. Finally, with the aid of the trajectory generation algorithm, the robot executes the
parking maneuver until it enters the available space.
To conclude , a robot’s behaviour can be completely autonomous if designed and
programmed accordingly for executing the given task .

Facultatea de Ingine rie Electrică și Științ a Calculatoarelor
Departamentul A utomatică și Tehnologia Informaț iei
Robotică

61
Rezumatul lucrării

Lucrarea acoper ă următoarele subiecte: studiul algoritmilor pentru parcare laterală
deja existenți, concepția unui algoritm potrivit situa ției, implementarea lor, construcția și în
cele din urmă testarea unui robot de parcare complet autonomă.
Studiul algoritmilor deja existenți are în vedere prezentarea algoritmilor folosiți , cu
scopul de a aprofund a înțeleger ea problemei de rezolvat . Concepția unui algoritm acoperă
crearea tuturor componentelor de program necesare pentru c oordonarea unui automodel î n
vederea efectuării unei parcă ri autonome. În continuare, subiectul construcției se referă strict
la rezolvarea problemei pentru automodel ul proiectului, luând în considerare dimensiunile
robotului precum și limitările mecanice ale construcției. Testarea comportamentului robotului
are loc în mai multe situații : cazul static, cazul în care se găse ște un spațiu liber și cazul în
care nu se găse ște.
Cu ajutorul gridului de ocupanță implementat, robotul este capabil să con știentizeze
prezența obstacolelor statice în timp real, să memo reze poziți ile acestora și să le actualizeze
conform deplasării în mediu . Prin algoritmul de căutare al spațiului disponibil, robotul poate
astfel să detecteze un loc suficient de larg pentru a putea parca. În cele din urmă, robotul
execută manevra de parcare ghidat de algoritmul pentru generare a traiectoriei de parcare
laterală dintr -o mi șcare , astfel intr ând în locul liber de parcare.
În concluzie, un robot autonom se poate ghida fără intervenție umană dacă este
proiectat și programat corespunzător pentru rezolvarea problemei date .