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Trajectory planning based on adaptive model predictive control: Study of the performance of an autonomous vehicle in critical highway scenarios
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | por |
| dc.contributor.advisor | Pombo, Nuno Gonçalo Coelho Costa | |
| dc.contributor.advisor | Calado, Maria do Rosario Alves | |
| dc.contributor.author | Gonçalves, Catarina Isabel Vaz | |
| dc.date.accessioned | 2023-02-20T16:32:50Z | |
| dc.date.available | 2023-02-20T16:32:50Z | |
| dc.date.issued | 2022-06-09 | |
| dc.date.submitted | 2022-01-31 | |
| dc.description.abstract | Increasing automation in automotive industry is an important contribution to overcome many of the major societal challenges. However, testing and validating a highly autonomous vehicle is one of the biggest obstacles to the deployment of such vehicles, since they rely on data-driven and real-time sensors, actuators, complex algorithms, machine learning systems, and powerful processors to execute software, and they must be proven to be reliable and safe. For this reason, the verification, validation and testing (VVT) of autonomous vehicles is gaining interest and attention among the scientific community and there has been a number of significant efforts in this field. VVT helps developers and testers to determine any hidden faults, increasing systems confidence in safety, security, functional analysis, and in the ability to integrate autonomous prototypes into existing road networks. Other stakeholders like higher-management, public authorities and the public are also crucial to complete the VTT process. As autonomous vehicles require hundreds of millions of kilometers of testing driven on public roads before vehicle certification, simulations are playing a key role as they allow the simulation tools to virtually test millions of real-life scenarios, increasing safety and reducing costs, time and the need for physical road tests. In this study, a literature review is conducted to classify approaches for the VVT and an existing simulation tool is used to implement an autonomous driving system. The system will be characterized from the point of view of its performance in some critical highway scenarios. | eng |
| dc.description.abstract | O aumento da automação na indústria automotiva é uma importante contribuição para superar muitos dos principais desafios da sociedade. No entanto, testar e validar um veículo altamente autónomo é um dos maiores obstáculos para a implantação de tais veículos, uma vez que eles contam com sensores, atuadores, algoritmos complexos, sistemas de aprendizagem de máquina e processadores potentes para executar softwares em tempo real, e devem ser comprovadamente confiáveis e seguros. Por esta razão, a verificação, validação e teste (VVT) de veículos autónomos está a ganhar interesse e atenção entre a comunidade científica e tem havido uma série de esforços significativos neste campo. A VVT ajuda os desenvolvedores e testadores a determinar quaisquer falhas ocultas, aumentando a confiança dos sistemas na segurança, proteção, análise funcional e na capacidade de integrar protótipos autónomos em redes rodoviárias existentes. Outras partes interessadas, como a alta administração, autoridades públicas e o público também são cruciais para concluir o processo de VTT. Como os veículos autónomos exigem centenas de milhões de quilómetros de testes conduzidos em vias públicas antes da certificação do veículo, as simulações estão a desempenhar cada vez mais um papel fundamental, pois permitem que as ferramentas de simulação testem virtualmente milhões de cenários da vida real, aumentando a segurança e reduzindo custos, tempo e necessidade de testes físicos em estrada. Neste estudo, é realizada uma revisão da literatura para classificar abordagens para a VVT e uma ferramenta de simulação existente é usada para implementar um sistema de direção autónoma. O sistema é caracterizado do ponto de vista do seu desempenho em alguns cenários críticos de autoestrada | por |
| dc.identifier.tid | 203225961 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.6/13084 | |
| dc.language.iso | eng | por |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Autonomous Vehicles | por |
| dc.subject | Safety-Critical | por |
| dc.subject | Simulation | por |
| dc.subject | Testing | por |
| dc.subject | Validation | por |
| dc.subject | Verification | por |
| dc.title | Trajectory planning based on adaptive model predictive control: Study of the performance of an autonomous vehicle in critical highway scenarios | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | por |
| rcaap.type | masterThesis | por |
| thesis.degree.name | 2º Ciclo em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores | por |
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