PSA-P2-G3
Projeto criado no âmbito da UC Projeto em Sistemas de Automação, Departamento de Engenharia Mecânica, Universidade de Aveiro.
Objetivo: Desenvolver um Software para condução autónoma em ambiente simulado CARLA, utilizando o eco sistema ROS para interface com o simulador.
Instalações necessárias:
- ubuntu
- ros
- ros-bridge
- pycharm
-
carla simulator
Comandos para inicializar (terminal):
CARLA:
cd /opt/carla-simulator/
./CarlaUE4.sh -prefernvidia -quality-level=Low
Código para gerar um veículo e definir uma câmera frontal:
python3 camera.py
Código para Deteção de Estrada:
python3 readvideoroad.py
Lançar Ros-bridge:
roslaunch carla_ros_bridge carla_ros_bridge.launch
Mudar de Mapa durante a utilização do carla:
cd /opt/carla-simulator/PythonAPI/util
python3 config.py -m TownXX
ou
python3 mudar_de_cidade.py
Explicação dos scripts e pastas
CARLA:
Contem todos os scripts e informação relacionada à CARLA
camera.py :
Script para abrir uma câmera no CARLA com determinadas configurações, em uma determinada cidade.
conducaoautonoma.py :
Início do script para condução autónoma através da deteção das linhas.
lidar3d.py :
Código para abrir o sensor Lidar3D no carro do CARLA.
mudar_cidade_input :
Código para mudar a cidade durante a utilização do CARLA.
readvideoroad.py :
Código para detetar as linhas da estrada da cidade.
Deteção de linhas_Imagens:
readimageroad :
Código para ler qualquer imagem retirada do Google.
readvideoexemplo.py :
Código para ler o vídeo retirado do Google.
FNR:
--> Github do professor Miguel Riem para download do mundo e robô : https://github.com/miguelriemoliveira/PSA-P2-21-22
Scripts :
driver.py :
Código criado originalmente pelo professor mas com adição da deteção das linhas da esquerda e direita.
driver_fnr :
Código para deteção de sinais, passadeira, condução autónoma através da linha guia (direita)-
driver_fnr_obstacles :
Código de deteção de obstáculos e de travagem perante os mesmos.