Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/107426
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorEscanilla Rodríguez, Borja-
dc.date.accessioned2020-01-27T08:44:21Z-
dc.date.available2020-01-27T08:44:21Z-
dc.date.issued2020-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/107426-
dc.description.abstractEl objetivo de este trabajo va a ser el desarrollo de un sistema de ayuda a la conducción mediante visión artificial. A lo largo del proyecto desarrollaremos una propuesta de implementación de un detector de carriles para conducción autónoma basada en una cámara OV7670 y en una FPGA Altera Cyclone IV. Este sistema parte de la aplicación de un filtro de Canny. Este tipo de filtro es capaz de obtener los contornos de las figuras principales de una imagen. Tras ello se podrá ejecutar una transformada de Hough que detectará los carriles de la vía para poder continuar su trazado. Durante el desarrollo del trabajo se ha demostrado como la aplicación sucesiva de estos dos algoritmos de visión artificial es suficiente como para guiar un robot a través de un circuito. Como elemento de seguridad adicional, se ha implementado con éxito un detector de colisión frontal para detener el vehículo autónomo en caso de una posible colisión.es
dc.description.abstractL'objectiu d'aquest treball va ser el desenvolupament d'un sistema d'ajuda a la conducció mitjançant visió artificial. Al llarg del projecte desenvoluparem una proposta d'implementació d'un detector de carrils per a conducció autònoma basada en una càmera OV7670 i en una FPGA Altera Cyclone IV. Aquest sistema parteix de l'aplicació d'un filtre de Canny. Aquest tipus de filtre és capaç d'obtenir els contorns de les figures principals d'una imatge. Després d'això es podrà executar una transformada d'Hough que detectarà els carrils de la via per poder continuar el seu traçat. Durant el desenvolupament de la feina s'ha demostrat com l'aplicació successiva d'aquests dos algoritmes de visió artificial és suficient per a guiar un robot a través d'un circuit. Com a element de seguretat addicional, s'ha implementat amb èxit un detector de col·lisió frontal per aturar el vehicle autònom en cas d'una possible col·lisió.ca
dc.description.abstractThe target of this paper is to develop a artificial-vision-based System for driving aid. We are going to make a engineering proposal to implement a detector of road rails based in a OV7670 digital càmera and a Field Programmable Gates Array Cyclone IV. The first step is the application of a Canny filtre. This filtre es an edge detector that is able to obtain the edge of the main shapes in a Picture. After that, the System will execute a Hough transform that detects the road rails of the highway in order to the vehicule to continue the route. During the development of this paper, we have demonstrated that a successive application of the Canny Filter and the Hough transform allows the System to be guided through the sample circuit. As an additional security system, we have successfully implemented a frontal collision detector in order to stop the autonomous vehicle in case an obstacle were detected.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isospa-
dc.publisherUniversitat Oberta de Catalunya (UOC)-
dc.rightsCC BY-NC-ND-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/-
dc.subjectvisión artificiales
dc.subjectFPGAes
dc.subjectconducción autónomaes
dc.subjectvisió artificialca
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectFPGAen
dc.subjectFPGAca
dc.subjectconducció autònomaca
dc.subjectautonomous drivingen
dc.subject.lcshArtificial intelligence -- TFMen
dc.titleDesarrollo de un sistema de conducción autónoma mediante visión artificial basado en una FPGA-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis-
dc.audience.educationlevelEstudis de Màsterca
dc.audience.educationlevelEstudios de Másteres
dc.audience.educationlevelMaster's degreesen
dc.subject.lemacIntel·ligència artificial -- TFMca
dc.subject.lcshesInteligencia artificial -- TFMes
dc.contributor.directorMonzo, Carlos-
dc.contributor.tutorSaura Mas, Xavier-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
bescanillaTFM0120memoria.pdfMemoria del TFM3,02 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir