Opportunities for researchers

TFG and TFM

Computer vision

• "Detección de marcas viales con visión monocular"
  Partiendo de algoritmos desarrollados dentro del grupo de investigación, este proyecto consistirá en mejorar y depurar un sistema de detección de líneas de carretera para la conducción autónoma.
  Conocimientos recomendados: Programación en C/C++, openCV.
  Dificultad: Media: necesitará de familiaridad con algoritmos matemáticos y de visión .

Control

• "Caracterización en variables de estado de un vehículo"
  Este proyecto consiste en la obtención de un modelo matemático que caracterice la respuesta de un vehículo Experimental.
  Conocimientos recomendados: Control en variables de estado, Matlab.
  Dificultad: Media: La principal dificultad del proyecto será la correcta obtención de datos del vehículo durante los distintos regímenes de funcionamiento y su integración en uno o varios modelos.
• "Desarrollo de un controlador lateral para la conducción autónoma"
  Este proyecto consiste en la mejora de un controlador lateral (volante) para un vehículo Experimental.
  Conocimientos recomendados: Control, Matlab, dinámica de vehículos.
  Dificultad: Media: La principal dificultad del proyecto será el alto grado de experimentalidad, ya que los desarrollos tendrán que ser probados en un vehículo real.
• "Desarrollo de algoritmos de motion planning para la conducción autónoma"
  Este proyecto consiste en el desarrollo y testeo de algoritmos de motion planning para incorporar al control de un coche autónomo. Estos algoritmos deberán calcular la trayectoria que debe seguir el vehículo basándose en unas restricciones dinámicas (curvaturas, aceleraciones) y estáticas (obstaculos, espacio libre)
  Conocimientos recomendados: Familiaridad con la implementación de algoritmos matemáticos, dinámica de vehículos, Matlab.
  Dificultad: Alta: Es un proyecto que implica la utilización de diferentes herramientas matemáticas y su implementación y depuración.

Data fusion and data analysis

• "Fusión de radares y calibración"
  Este proyecto consiste en la integración de los datos adquiridos por 3 radares a bordo de un vehículo inteligente. Los radares obtienen los objetivos en sistemas de referencia locales y el objetivo es transformar todos los sistemas de referencia al sistema de referencia del vehículo y fusionar los datos que se detecten en varios radares.
  Conocimientos recomendados: Programación en C/C++, Matlab, familiaridad con algoritmos matemáticos.
  Dificultad: Alta: Es un proyecto que implica la utilización de diferentes herramientas matemáticas y su implementación y depuración.
• "Automatización de la calibración de laser y cámaras"
  Este proyecto consiste en la obtención de una matriz de transformación que permita conocer qué puntos detectados por un laser corresponden a qué puntos en las imágenes. El proceso de calibración ya está implementado pero requiere mucha asistencia por parte de una persona. El objetivo del proyecto es automatizar el proceso.
  Conocimientos recomendados: Programación en C/C++, Matlab, familiaridad con algoritmos matemáticos.
  Dificultad: Media: A pesar de que la mayoría de los algoritmos está implementado, la complejidad de los mismos es alta.
• "Acceso a la información de un interfaz BusCAN"
  Este proyecto consiste en la obtención los paquetes transmitidos por el un interfaz busCAN y su análisis para su posible utilización en aplicaciones de data loggin.
  Conocimientos recomendados: Android, programación en C/C++.
  Dificultad: Media: La principal dificultad es ser capaz de comunicarse con el adaptador. Una vez accedidos a los datos la dificultad disminuye considerablemente.

Sceene understanding

• "Detección de espacio libre y límites de carretera con LIDAR"
  Este proyecto consiste en la determinación de espacio libre de conducción y los límites de la carretera a partir de nubes de puntos 3D capturados desde un vehículo en movimiento. Se partirá de algoritmos desarrollados para mejorar su funcionamiento.
  Conocimientos recomendados: Programación en C/C++, Point Cloud Libraries, openCV, familiaridad con algoritmos matemáticos.
  Dificultad: Alta: Es un proyecto que implica la utilización de diferentes herramientas matemáticas y su implementación y depuración. También requiere un nivel avanzado de programación en C++.
• "Detección de vehículos y peatones con LIDAR"
  Este proyecto consiste en la detección de vehículos y peatones a partir de nubes de puntos 3D capturados desde un vehículo en movimiento. Se partirá de algoritmos desarrollados para mejorar su funcionamiento.
  Conocimientos recomendados: Programación en C/C++, Point Cloud Libraries, openCV, familiaridad con algoritmos matemáticos.
  Dificultad: Alta: Es un proyecto que implica la utilización de diferentes herramientas matemáticas y su implementación y depuración. También requiere un nivel avanzado de programación en C++.

Electrónica

• "Control del sistema de cambio automático de un vehículo autónomo"
  Este proyecto consiste en el desarrollo de la electrónica necesaria para el control de la caja de cambios de un vehículo autónomo.
  Conocimientos recomendados: Arduino, programación en C, electrónica.
  Dificultad: Baja: Es un proyecto muy práctico donde la principal difilcultad consistirá en la necesidad de implementarlo sobre el vehículo real.
• "Plataforma de comunicaciones y configuración para GPS convencional"
  Este proyecto consiste en el desarrollo de la electrónica de comunicaciones entre un chip de GPS (serial) y un PC para la configuración y lectura de las posiciones. En un primer paso podrá utilizarse un arduino para comunicarse y configurar el chip para finalmente dejar un adaptador USB-serie que realice las funciones.
  Conocimientos recomendados: Arduino,Programación en C/C++.
  Dificultad: Baja: Este proyecto requiere conocimientos de protocolos de comunicaciones y programación con arduino.