Studio ed implementazione di un algoritmo Model Predictive Control per veicoli con sistema sterzante Ackermann

In this century one of the main objective in the automotive branch, is surely the continuous improvement of the autonomous driving technology until they reach the complete control of the vehicle. The purpose of this thesis is study and implement an MPC non-linear control algorithm that, once the target is decided, computes the real-time ideal path for an autonomous driving vehicle and is able to avoid possible obstacles while driving. The MPC has also be designed to be robust and usable in different scenarios. This algorithm has been then tested by implementing some graphic simulations with Gazebo in the ROS framework. The obtained MPC has also been tested on an RC car opportunely equipped with external control boards and sensors that can map the surrounding environment and recognize eventual obstacles.

In questo secolo uno degli obiettivi principali del settore automotive è sicuramente il continuo miglioramento delle tecnologie per la guida autonoma fino ad arrivare ad un completo controllo del veicolo. Lo scopo della tesi è stato studiare ed implementare un algoritmo di controllo non lineare di tipo MPC che, una volta deciso il target, calcoli il percorso ideale per un veicolo a guida autonoma in real-time e sia in grado di evitare eventuali ostacoli presenti nel percorso. L'MPC è stato inoltre progettato in modo che sia robusto ed applicabile in diversi scenari. L'algoritmo scelto è stato in seguito testato implementando delle simulazioni grafiche con simulatore Gazebo all'interno del framework ROS. L'implementazione ottenuta è stata testata anche su una macchina RC opportunamente dotata di schede di controllo e sensoristica esterna in grado di mappare l’ambiente circostante e riconoscere eventuali ostacoli.