[Resumen] Este trabajo de fin de grado se enmarca en la línea de investigación de conducción autónoma que se lleva a cabo en el Grupo Integrado de Ingeniería (GII) de la UDC. En esta línea se utiliza el robot educativo Robobo para realizar estudios en aspectos de la conducción autónoma en un entorno de pruebas real y simulado. En este TFG se desarrollaron módulos de visión por computador en Python que resuelven problemas habituales en este entorno, como la detección de señales en tiempo real. Para ello, se identificaron las principales técnicas existentes, basadas en procesado de imagen tradicional y en redes de neuronas artificiales, para luego ser analizadas y comparadas en el entorno de pruebas con el objetivo de seleccionar la más eficiente y fiable. Para este trabajo experimental, se hizo uso de librerías específicas de visión y aprendizaje, como Keras y OpenCV, que fueron implementadas en el robot Robobo para su aplicación en el entorno real.

[Resumo] Este proxecto de fin de grao forma parte da liña de investigación de condución autónoma realizada no Grupo de Enxeñaría Integrada (GII) da UDC. Nesta liña, o robot educativo Robobo úsase para realizar estudos en aspectos da condución autónoma nu contorno de probas real e simulado. Neste TFG desenvolvéronse módulos de visión por computador en Python para resolver problemas comúns neste contorno, como a detección de sinais en tempo real. Para iso, identificáronse as principais técnicas existentes, baseadas no procesamento de imaxes tradicionais e redes de neuronas artificiais, e logo foron analizadas e comparadas no entorno de probas para seleccionar a máis eficiente e fiable. Para este traballo experimental, o alumno fixo uso de bibliotecas específicas de visión e aprendizaxe, como Keras e OpenCV, que foron probadas no robot Robobo para a súa aplicación nun contorno real.

[Abstract] This final degree project is part of the autonomous driving research line carried out in the Integrated Engineering Group (GII) of the UDC. In this line, the educational robot Robobo is used to carry out studies in different aspects of autonomous driving using a real and simulated environment. In this TFG, computer vision modules in Python were developed to solve common problems in this environment, such as detection real-time signal. For this, the main existing techniques were identified, based on traditional image processing or artificial neuron networks, which were analysed and compared in the test environment to select the most efficient and reliable ones. For this experimental work, the student made use of specific vision and learning libraries, such as Keras and OpenCV, which were tested on the Robobo robot for later application in the real environment.

Traballo fin de grao (UDC.EPS). Enxeñaría en tecnoloxías industriais. Curso 2020/2021