IHM para veículos elétricos e autônomos

Abstract

Este trabalho consiste na construção de um veículo elétrico em escala 1/18, para fins demonstrativos de viabilizar, integrando usuário e veículo, através de uma interface homem-máquina, constituída por uma tela sensível ao toque, em viagens gerenciadas de forma autônoma, onde o usuário informa o destino desejado ao veículo, e sensores que enviam diversas informações sobre o ambiente para o veículo, como GPS e a câmera, responsáveis por definir a navegação. O GPS permite definir os percursos não memorizados, e as câmeras se a assemelham aos olhos, observados em diferentes grupos de seres vivos, onde sua principal função é a navegação local em diversos tipos de terrenos, detecção de objetos e outros animais, demonstrando assim que sistema de visão, passou pela criteriosa evolução das espécies como o melhor sensor para navegação em ambientes diversos. O hardware é composto por uma câmera Raspicam v2.1, e dois sistemas microprocessados baseados na arquitetura ARM, um produzido pela NVIDIA, a placa de desenvolvimento Jetson nano, responsável pelo veículo, a placa Raspberry pi 3 projetada pela Raspberry pi fundation, que é a interface entre o software e o usuário utilizando uma tela sensível ao toque. O sensoriamento é composto além do GPS e câmera, por sensores de corrente, conversores analógicos digitais (ADC), acelerômetros e giroscópios. O sistema de atuadores é composto, por um servo motor para controle lateral e um motor trifásico de imãs permanentes para controle longitudinal.

ABSTRACT This work consists in the construction of an electric vehicle in 1/18 scale, for demonstrative purposes to enable, integrating user and vehicle, through a humanmachine interface, consisting of a touch-sensitive screen, in autonomously managed trips, where the user informs the vehicle of the desired destination, and sensors sending various information about the environment to the vehicle, such as GPS and camera, responsible for defining navigation. The GPS allows you to define the routes not memorized, and the cameras imitate the eyes, observed in different groups of living beings, where its main function is local navigation in different types of terrain, detection of objects and other animals, thus demonstrating that a system of vision, went through the careful evolution of species as the best sensor for navigation in different environments. The hardware consists of a Raspicam v2.1 camera, and two microprocessor systems based on the ARM architecture, one produced by nvidia, the Jetson nano development board, responsible for the vehicle, the Raspberry pi 3 board designed by the Raspberry pi foundation, which is the interface between the software and the user using a touch-sensitive screen. The sensing is composed in addition to GPS and camera, by current sensors, digital analog converters (ADC), accelerometers and gyroscopes. The actuator system is composed of a servo motor for lateral control and a three-phase permanent magnet motor for longitudinal control.