Sistema de Carreras Autónomas
Carreras autónomas multi-coche basadas en ROS2 con control por LIDAR, dirección Pure Pursuit y algoritmos de seguimiento de pared en un entorno de simulación F1Tenth dockerizado.
Múltiples algoritmos de control (Pure Pursuit, Wall Following, Reactivo)
Containerización Docker completa con soporte multiplataforma
Simulación multi-coche con evitación de colisiones en tiempo real
Percepción basada en LIDAR y planificación de trayectorias
Un sistema de carreras autónomas integral construido durante el proyecto de verano Autonomous Racing Cars en TU Wien. El proyecto implementa múltiples algoritmos de control para coches de carreras a escala F1Tenth dentro de un ecosistema ROS2.
El sistema utiliza datos de sensores LIDAR para percibir el entorno e implementa varias estrategias de control: dirección Pure Pursuit para seguimiento de trayectoria, seguimiento de pared reactivo para circuitos desconocidos y un generador simple de líneas de carrera para rutas optimizadas en circuitos conocidos. Un nodo de seguridad monitoriza colisiones inminentes y puede anular los comandos de control para evitar accidentes.
Todo el entorno de desarrollo está containerizado con Docker, soportando múltiples plataformas (Linux, macOS, Windows/WSL) con configuraciones de Docker Compose y devcontainer de VS Code.
El simulador ejecuta el entorno F1Tenth Gym con visualización RViz2, accesible a través de VNC para desarrollo remoto.
El proyecto también soporta escenarios de simulación multi-coche, permitiendo carreras directas entre diferentes algoritmos de control — un desafía de sistemas en tiempo real que requiere gestión cuidadosa de datos de sensores, bucles de control y conciencia inter-vehículo.