Integración en tiempo real de un navegador basado en OpenStreetmap

Texto completo

(1)UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES. INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP. TRABAJO PRESENTADO PARA OPTAR AL TITULO DE MASTER EN AUTOMATICA Y ROBOTICA POR VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. MADRID, 15 DE ABRIL DE 2018.

(2)

(3) Departamento de Automatica, Ingenieria Electrica y Electronica e Informatica Industrial. INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP. Autor: VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH Tutores: FERNANDO MATÍA ESPADA JORGE LUIS GODOY MADRID. MADRID, 15 DE ABRIL DE 2018.

(4)

(5) A mi familia, por ser mi apoyo incondicional.. Hacer lo imposible es una forma de diversión Walt Disney..

(6)

(7) AGRADECIMIENTOS En primer lugar, quiero agradecer a Fernando Matía, Jorge Godoy y a Jorge Villagra por darme la oportunidad de participar en este proyecto tan innovador e interesante. Agradezco a mis padres y mis hermanas por su apoyo durante el desarrollo de este proyecto, por estar siempre presentes y por procurarme todos los medios que he necesitado para la realización de mis estudios. Así mismo, a José Emilio por su comprensión y ayuda incondicional. También agradezco a Javier Álvarez por su amistad y su apoyo en cada momento. Por último, a los componentes del programa AUTOPÍA, por desarrollar una investigación tan interesante y a todas las personas que se han interesado por mi trabajo..

(8)

(9) RESUMEN Este proyecto se basó en el desarrollo de un sistema de navegación fundamentado en una aplicación de un dispositivo Android, para vehículos autónomos. La información a utilizar para lograr este objetivo fue la proporcionada por el proyecto OpenStreetMap y el soporte de código abierto de la aplicación OsmAnd. El fin de este desarrollo es la implementación y comunicación del sistema de navegación con uno de los vehículos autónomos que pertenecen a la flota del grupo de investigación del programa AUTOPIA, perteneciente al Centro de Automática y Robótica de la UPM y al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). El objetivo del proyecto es que la aplicación actúe como el planificador y navegador del vehículo interactuando con él y con cada uno de los elementos que forman su estructura. Para lograr este cometido, primero se realizó un estudio previo de la comunicación Lightweight Communications and Marshalling (LCM) para conocer como se utiliza, cómo se codifican los datos para enviarlos, cómo se reciben... A continuación se pasó al análisis del proyecto OpenStreetMap (OSM), la información que contiene, como se estructura, que datos aporta y como se pueden utilizar, que herramientas podrían ayudar al desarrollo del proyecto... Por lo tanto, se estudiaron las ventajas que ofrecían las aplicaciones gratuitas y de código libre que emplean OSM con el fin de basarse en una para el desarrollo del proyecto. La aplicación se programó en Andorid Studio a partir de una versión de OsmAnd, una aplicación de navegación de código abierto que trabaja con la totalidad de la información de OpenStreetMap. Entre sus principales características destacan el funcionamiento con y sin conexión, las indicaciones por voz, las indicaciones de carril, el soporte de puntos intermedios en la trayectoria y el recálculo automático de ruta. No obstante, la versión libre no incluye todas estas características. Por otro lado, se implementan los recursos necesarios para la simulación del vehículo mediante la utilización de datos grabados por este, y un programa auxiliar que envía las alarmas como si fuera el sistema de percepción del coche.. II.

(10) Por consiguiente, la aplicación recibe los datos obtenidos por el GPS del vehículo mediante la comunicación LCM, al mismo tiempo que recibe las alarmas programadas y se envían los datos al coche para crear perfiles de velocidad, detener el vehículo por una alarma o indicar el modo de conducción. Finalmente se obtiene una interfaz gráfica amigable, sencilla que permite al usuario empezar la navegación en el coche y capta su atención para diferentes situaciones que pasan a su alrededor. Se realiza la simulación para validar el sistema y se concluye con la obtención de un navegador para vehículos autónomos funcional.. III.

(11) ABSTRACT This project was based on the development of a navigation system using an application on an Android device, for autonomous vehicles. The information to achieve this objective was provided by the OpenStreetMap project and the open source support of OsmAnd application. The purpose of this development is the implementation and communication of the navigation system with one of the autonomous vehicles belonging to the fleet of the AUTOPIA research group, what is part of the Automation and Robotics Center of the UPM and the Higher Council of Scientific Research. (CSIC) The objective of the project is the application has to act as the vehicle’s planner and navigator, interacting with it and with each of the elements that form its structure. To achieve this goal, a preliminary study of the Lightweight Communications and Marshalling (LCM) communication was carried out to find out how it is used, how the data is encoded to send it, how to receive it... Next, it was analyzed OpenStreetMap (OSM) project, the information that contains, how it is structured, what data it contributes and how it can be used, what tools could help the development of the project, etc. Thus, the advantages offered by free and open source applications that use OSM, were studied in order to be based on one for the development of the project. The application was programmed in Andorid Studio based on OsmAnd, an open source navigation application that operates with all the OpenStreetMap information, works with and without connection, has voice notifications, lane indications, intermediate point support in the path and it recalculate the route automatically. The problem is that some of these functions are not active in the free version. On the other hand, the necessary resources for the simulation of the vehicle are implemented through the use of data recorded by the vehicle, and an auxiliary program that sends the alarms as if it were the perception system of car. Therefore, the application receives the data obtained by the GPS of the vehicle through the LCM communication, at the same time, it receives the programmed alarms and sends the data to the car to create speed profiles, stop the vehicle by an alarm or indicate the driving mode. IV.

(12) Finally you get a friendly and simple graphical interface that allows the user to start navigation in the car and get their attention for different situations that happen around them. The simulation is carried out for the validation of the system and it is concluded with a functional navigation system for autonomous vehicles.. V.

(13) ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN. 11. 1.1. Motivación del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 12. 1.2. Objetivo del trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 12. 1.3. Organización del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 14. 2. ESTADO DEL ARTE. 15. 2.1. Sistemas inteligentes de transporte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 2.1.1. Niveles de autonomía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 17. 2.1.2. AUTOPIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 20. 2.2. Sistemas de navegación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 21. 2.2.1. Sistemas de planificación y navegadores comerciales . . . . . . . . . . . . .. 21. 2.2.2. Mapas digitales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 24. 2.2.2.1. OpenStreetMap (OSM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 24. 2.2.3. Aplicaciones de navegación y mapas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 26. 3. SISTEMA DE COMUNICACIÓN. 31. 3.1. Lightweight Communications and Marshalling (LCM) . . . . . . . . . . . . . . . . .. 31. 3.2. Prueba de la comunicación LCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 33. 3.2.1. Modo de programación del LCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 34. 4. DISEÑO DE LA INTERFAZ. 37. 4.1. OpenStreetMap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 37. 4.2. OsmAnd . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 42. 4.3. Android Studio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 43. VII.

(14) ÍNDICE 4.4. Aplicación final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 44. 4.4.1. Envío/recepción de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 45. 4.4.2. Emulador de posicionamiento: GPS Autopia . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 45. 4.4.3. AUTOPÍA Route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 48. 5. VALIDACIÓN / RESULTADOS. 57. 5.1. Simulación de alarmas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 57. 5.2. Resultados de la aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 59. 6. CONCLUSIONES Y FUTUROS TRABAJOS. 67. 6.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 67. 6.2. Futuros Trabajos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 68. 7. BIBLIOGRAFÍA. VIII. 71.

(15) ÍNDICE DE FIGURAS 1.2.1. Cronograma del proyecto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 14. 2.1.1. Vehículo autopropulsado de Leonardo Da Vinci. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 16. 2.1.2. Ejemplos del avance tecnológico sigo XX. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 16. 2.1.3. Ejemplos de vehículos modernos de alta autonomía. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 17. 2.1.4. Ejemplos de sistemas ADAS de un vehículo de autonomía nivel 1. . . . . . . . . .. 18. 2.1.5. Mercedes-Benz Clase E con Drive Pilot. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 18. 2.1.6. Coche autónomo de Google de nivel 4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 19. 2.1.7. Flota de vehículos del Programa AUTOPIA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 20. 2.2.1. Sistema de navegación comercial de TomTom. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 22. 2.2.2. Sistema de navegación comercial de Garmin. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 23. 2.2.3. Sistema de navegación utilizando realidad aumentada. . . . . . . . . . . . . . . .. 23. 2.2.4. Logo de OSM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 25. 2.2.5. Google Maps. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 26. 2.2.6. Waze. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 2.2.7. Here WeGo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 2.2.8. MapFactor. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 2.2.9. OsmAnd. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 2.2.10. iOnRoad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 29. 3.1.1. Simulación del paquete de datos del vehículo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 32. 3.1.2. Ventana correspondiente al visualizador del LCM. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 33. 3.1.3. Visualizador de datos y estadisticas del canal GPSALL. . . . . . . . . . . . . . . . .. 33. IX.

(16) ÍNDICE DE FIGURAS. X. 3.2.1. Aplicación de prueba para la comunicación LCM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 34. 4.1.1. Herramienta online de OSM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 38. 4.1.2. API de OSM para la modificación de un elemento. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 40. 4.3.1. Android Studio. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 44. 4.4.1. Ícono de la aplicación GPS AUTOPÍA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 46. 4.4.2. Cálculo del bearing entre dos puntos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 47. 4.4.3. Aplicación GPS AUTOPÍA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 48. 4.4.4. Boceto del diseño de la aplicación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. 4.4.5. Diferentes representaciones de la vía. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 50. 4.4.6. Paso de la actividad principal de OsmAnd a la de Autopia Route. . . . . . . . . .. 51. 4.4.7. Colocación de los botones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 51. 4.4.8. Colocación de las alarmas y avisos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 52. 4.4.9. Alertas de alarmas captadas por el sistema de percepción del vehículo. . . . . .. 53. 4.4.10. Alertas de alarmas captadas por el tratamiento del mapa. . . . . . . . . . . . . . .. 53. 4.4.11. Autopia Route. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 55. 5.1.1. Envío de alarmas mediante LCM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 58. 5.2.1. Ruta de navegación seleccionada para la validación (girada 90◦ ). . . . . . . . . .. 59. 5.2.2. Inicio de la aplicación Autopia Route. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 59. 5.2.3. Captura de la aplicación Multicast Tester. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 60. 5.2.4. Alarma de velocidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 61. 5.2.5. Alarma de exceso de velocidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 62. 5.2.6. Alarma de señal de semáforo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 62. 5.2.7. Alarma de señal de ceda el paso. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 63. 5.2.8. Alarma de señal de STOP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 63. 5.2.9. Alarma de señal de peatón. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 64. 5.2.10. Alarma de señal de cruce con vehículo por la derecha. . . . . . . . . . . . . . . . .. 64. 5.2.11. Cambio de visualización de la pantalla. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 65. 5.2.12. Llegada al destino . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 65.

(17) Capítulo 1 INTRODUCCIÓN En la actualidad, la investigación en el campo de los sistemas inteligentes de transporte (ITS, del inglés Intelligent Transportation System), ha aumentado debido a su versatilidad y adaptabilidad; liderando el desarrollo de varios Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS, del inglés Advanced Driver Assistance System). Estos sistemas están diseñados para mejorar la experiencia y la seguridad de todos los pasajeros. El objetivo principal es ayudar al conductor, ya sea de forma parcial o total, advirtiendo sobre las circunstancias inesperadas que pueden llevar a situaciones de riesgo como la salida involuntaria del carril o la proximidad a otros vehículos. La seguridad es un aspecto crucial en el desarrollo de sistemas autónomos, siendo el principal objetivo de los fabricantes de automóviles y grupos de investigación en el campo. Entre los diferentes ADAS existentes en el mercado destaca: el control longitudinal (acciones del acelerador y del pedal de freno) y el lateral (acción en el volante). El primero sobresale por el Adaptive Cruise Control (ACC) que ajusta la velocidad según el vehículo precedente o mantiene una velocidad establecida [1] [2]; y el City Brake Control (CBC), que es un sistema de seguridad activa que reconoce la presencia de vehículos u obstáculos frente al coche, evitando colisiones a baja velocidad o deteniendo el vehículo automáticamente cuando el conductor no reacciona [3] [4]. En relación con el control lateral, los más significativos son el Lane Keeping Assist (LKA) que utiliza una videocámara para reconocer las líneas del carril y, si el coche se desvía involuntariamente, el sistema corrige la trayectoria para mantener al vehículo dentro del carril [5]; y el Sistema de Estacionamiento Automático (APS), que realiza la maniobra de estacionamiento de forma completamente autónoma [6] [7]. Todos estos sistemas desempeñan un papel importante en la mejora de la seguridad activa del vehículo y la estabilidad. A pesar de estas importantes contribuciones a la automatización del transporte por carretera, todavía queda mucho camino por recorrer antes de que los vehículos totalmente autónomos circulen por la vía pública. Este trabajo se enmarca dentro del programa AUTOPÍA del Centro de Automática y Robótica (CAR) de la UPM y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), que desarrolla la investigación de vehículos autónomos desde 1998. Las diferentes publicaciones de este grupo en medios prestigiosos, demuestran su experiencia en la investigación de sistemas que permiten el avance en el desarrollo de los vehículos autónomos, como por ejemplo, el diseño de control 11.

(18) CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN avanzado, la localización, la planificación de la ruta, la navegación, la comunicación entre el vehículo y el conductor, etc.. 1.1. Motivación del proyecto. Como se ha expuesto antes, el desarrollo de los sistemas de ayuda a la conducción ha permitido controlar los vehículos de forma adecuada y segura. Sin embargo, pese a que estos sistemas inteligentes acercan a la idea de la conducción 100 % autónoma, aún no se alcanzado el nivel de exigencia necesaria para una autonomía completa como se ha demostrado con los casos de Tesla [8]. Es por esta razón por la que se ha querido desarrollar un sistema que permita ayudar al conductor para saber y estar atento a las diferentes circunstancias que lo rodean durante todo el trayecto, usando una interfaz de usuario intuitiva y amigable. Así pues, se ha propuesto un planificador de alto nivel de la ruta a modo de un navegador comercial. Además, tiene la intención de servir de apoyo a un planificador de más bajo nivel para proporcionarle unos rasgos de velocidad, formando un perfil de conducción con características de la ruta que pueden influir en la conducción en tiempo real. La parte de la navegación se ha basado en la integración con el sistema de localización GPS del coche, de tal forma que, según la información proporcionada, se calcula o recalcula la ruta. Por lo tanto, la motivación para el desarrollo de este proyecto es la aportación de una herramienta indispensable, que permita la circulación segura y autónoma del vehículo y, a la vez, proporcionar una interfaz con el conductor para que se pueda especificar el destino, cambiarlo si es necesario y observar el desarrollo de la navegación analizando con detalle lo que sucede a su alrededor. Desde un punto de vista global del proyecto, con este sistema, se consigue una mayor comodidad y seguridad a todos los pasajeros del vehículo. Además, proporciona una conducción más eficiente por la generación de un perfil de conducción menos agresivo, y por la optimización de la ruta.. 1.2. Objetivo del trabajo. El objetivo del proyecto es el desarrollo de un sistema de navegación para vehículos autónomos, es decir, la creación del planificador y navegador de alto nivel del coche. Entrando más en detalle, el proyecto de basa en la utilización de OpenStreetMap para la navegación y el desarrollo de una interfaz de usuario que facilite la introducción de los datos de navegación y la visualización del recorrido. OpenStreetMap es un proyecto colaborativo de creación y edición de mapas, y de acceso libre a toda su información. Su utilización en este proyecto no se basa únicamente en utilizarlo como un navegador comercial con todas sus características (cálculo óptimo de trayectoria, interfaz gráfica que permite visualizar al usuario el mapa y la posición actual, así como permitirle la interacción con el sistema, recálculo de la ruta si es necesario, etc.), sino que también se pretende que actúe como intermediario con los sistemas de bajo nivel. En otras palabras, la 12. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(19) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP información recopilada del mapa se envía al planificador del vehículo para que éste genere un perfil de conducción que se ajuste a las condiciones de la ruta en cada tramo, por ejemplo, la generación de un perfil de velocidad que no se contradiga con la información obtenida del mapa y la adquirida por los sensores del coche. Para alcanzar este objetivo se han establecido un conjunto de hitos intermedios que estructuran y facilitan la consecución del proyecto.. 1. Familiarización con la comunicación utilizada en el vehículo. a) Conocimiento del Lightweight Communications and Marshalling (LCM). b) Conseguir la itinerancia de datos entre la tablet y el ordenador mediante LCM. 2. Estudio y familiarización con la aplicación OsmAnd, que permite la interacción con el conductor, especificando el destino y mostrando el recorrido del vehículo en el mapa. a) Estudiar todas las posibilidades que ofrece la aplicación OsmAnd. 1) Utilización del proyecto OpenStreetMap. 2) Empleo de su algoritmo de cálculo de rutas. 3) Proyecto de código libre. b) Seleccionar las actividades útiles para el desarrollo de la aplicación deseada. 3. Adaptación de la aplicación OsmAnd para el desarrollo del proyecto. a) Diseño y creación de la actividad referida a la alarma de situaciones para el conductor. 4. Simulación del funcionamiento de la aplicación. a) Validar la aplicación. 1) Correcta lectura y envío de los datos. 2) Correcta aparición de las advertencias con respecto a las diferentes situaciones consideradas. 5. Validación de la aplicación. a) Validar el sistema en modo de conducción manual. 1) Correcto funcionamiento de la interfaz gráfica. 2) Generación de perfiles de conducción correctos. 6. Otros. a) Adaptabilidad del sistema para la incorporación de información en el futuro. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 13.

(20) CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN Dichos objetivos se desarrollaran de acuerdo al siguiente el cronograma.. Figura 1.2.1 Cronograma del proyecto.. 1.3. Organización del proyecto. El presente trabajo se estructura por los siguientes capítulos que se definen a continuación. 1. Capítulo 1. Introducción En este apartado se explica por qué surge el proyecto, en que se basa a grandes rasgos y cuáles son los objetivos a cumplir. 2. Capítulo 2. Estado del arte En este capítulo se introduce el concepto de ITS y se destacan los principales puntos tecnológicos que han permitido el desarrollo de los coches autónomos hasta la actualidad. Además, se revisan los sistemas de planificación, los navegadores GPS comerciales existentes y los hechos más influyentes que permitieron su desarrollo. También se explicarán los mapas digitales y se introducirá OpenStreetMaps. Por último, se expondrán algunas de las actuales aplicaciones de navegación móviles. 3. Capítulo 3. Diseño de la interfaz En este capítulo se expondrán detalles de OpenStreetMaps, en especial se definirá el formato del mapa, la definición de dicha información, que servicios ofrece, etc. Posteriormente se presentará el software de programación utilizado para el diseño y desarrollo de la interfaz. Por último, se explicarán las ideas iniciales del diseño de la interfaz, el desarrollo que se ha llevado a cabo para su elaboración y el resultado final obtenido. 4. Capítulo 4. Comunicación con el Vehículo En este capítulo se explica la comunicación que tiene el vehículo y como se ha logrado la conexión entre éste y la aplicación en la tablet. 5. Capítulo 5. Validación y resultados En este capítulo se explicarán con detalle las diferentes situaciones simuladas y se demostrará el correcto funcionamiento de la aplicación realizada. 6. Capítulo 6. Conclusión y futuros trabajos Finalmente en este capítulo se exponen las conclusiones a las que se han llegado, las mejoras y futuros trabajos que se pueden llegar a realizar en el futuro. 14. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(21) Capítulo 2 ESTADO DEL ARTE Desde el punto de vista de los vehículos terrestres, durante el último siglo se ha avanzado en el desarrollo de sistemas cada vez más eficientes para la ayuda a la conducción, permitiendo de esa forma estar un paso más cerca de conseguir vehículos totalmente autónomos. El principal motivo para el desarrollo de estos sistemas se centra en la búsqueda de la seguridad de los pasajeros pues, la alta utilización de los automóviles ha desembocado en un aumento de accidentes que se cobran un número considerable de vidas cada año [9] [10]. El presente proyecto se basa en la creación de un navegador para coche autónomo, por ello, en este capítulo se revisarán los avances más significativos de los ITS, el grupo de investigación AUTOPÍA, al que pertenece este proyecto, y los métodos de ayuda en la navegación como GPS comerciales, mapas digitales, aplicaciones de navegación, etc. Por otro lado, también se explicarán las razones que llevaron a la elección de la utilización de OpenStreetMap y las diferentes aplicaciones que lo usan, hasta llegar a la aplicación en la que se basa el proyecto.. 2.1. Sistemas inteligentes de transporte. Se puede definir un ITS como todas aquellas infraestructuras y vehículos a los que se les integra tecnología avanzada de comunicación e información, con el fin de mejorar la sostenibilidad, seguridad y movilidad del transporte [11] [12] [13]. Enfocando esta definición a los sistemas de transporte terrestre, el desarrollo de estos vehículos se centra en obtener una infraestructura de transporte eficiente, es decir, con menos tráfico, reduciendo los accidentes en las vías, obteniendo un consumo bajo de energía y reduciendo las emisiones de dióxido de carbono (CO2 ). Por lo tanto, se puede proceder a la definición de vehículo autónomo ya que es en este tipo de automóvil en el que se centra este proyecto. Un vehículo autónomo es un ITS dotado de cierta inteligencia, que es capaz de desplazarse de manera controlada a un destino específico, sin intervención humana. La idea de esta concepto no es actual, siendo uno de los primeros acercamientos con el vehículo autopropulsado de Leonardo Da Vinci (ver Figura 2.1.1). Sin embargo, no fue hasta comienzos del siglo XX, cuando se desarrollaron modelos más orientados a este fin. 15.

(22) CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE. Figura 2.1.1 Vehículo autopropulsado de Leonardo Da Vinci.. Como punto de partida aparece la feria mundial Futurama en 1939, organizada por General Motors, en donde se presentó un modelo en miniatura de carreteras que proporcionaban energía a los coches y los controlaban mediante radiocontrol [14] como se muestra en la Figura 2.1.2.a. En la mitad del siglo XX, el laboratorio de Transporte y carreteras del Reino Unido utilizó cables magnéticos en las carreteras para controlar un Citroen DS mientras circulaba a una velocidad de 130 km/h aproximadamente, manteniendo constante su perfil de velocidad y su recorrido. A finales de este siglo, la Universidad de Múnich diseñó una furgoneta que, mediante visión artificial, fue capaz de circular por calles sin tráfico a unos 60 km/h (ver Figura 2.1.2.b) [14].. Figura 2.1.2 Ejemplos del avance tecnológico sigo XX.. 16. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(23) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP A principios del siglo XXI apareció el DARPA Grand Challenge, desarrollado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA del inglés Defense Advanced Research Projects Agency). Este evento se basaba en una carrera de vehículos autónomos, que debían llegar desde un punto de los Estados Unidos hasta otro sin intervención humana y disponiendo únicamente de un listado de puntos intermedios entre el principio del circuito y el final. Cabe destacar que en la primera edición del DARPA, en el desierto del Mojave, ningún coche consiguió terminarlo. Sin embargo, en 2005 varios vehículos lograron terminar el circuito y, en ediciones posteriores se realizó la competición en un circuito urbano aumentando así el nivel de dificultad. Actualmente todos los fabricantes incorporan sistemas inteligentes en los vehículos, poniendo a disposición del usuario mejoras y facilidades en la conducción que aumentan su seguridad y facilidad. Así mismo, grandes compañías actuales han apostado por este tipo de movilidad y destacan por sus proyectos como Google y Tesla (ver Figura 2.1.3). Cada una de estas empresas tienen un enfoque distinto. Google apuesta por un coche totalmente autónomo mientras que Tesla está desarrollando un nivel de autonomía menor con su sistema Autopiloto que requiere de la supervisión del conductor.. Figura 2.1.3 Ejemplos de vehículos modernos de alta autonomía.. 2.1.1. Niveles de autonomía. Un punto importante a tener en cuenta a la hora de hablar sobre vehículos autónomos es el nivel de autonomía, pudiendo clasificarse en 5 niveles, explicados a continuación. • El nivel 0, donde el coche no tiene ningún sistema automatizado que le permita tomar el control, sólo tiene sistemas que emitan alguna advertencia. En este nivel entran todo coche convencional, moderno o antiguo. • En el nivel 1, el vehículo cuenta con algún sistema de automatización de la conducción, ya sea para el control del movimiento longitudinal o lateral, pero no los dos a la vez, por ejemplo, coches con control de crucero adaptativo (ver Figura 2.1.4.a) o con la tecnología para mantener el coche en el carril o con aparcamiento asistido que solo actúan sobre la VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 17.

(24) CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE dirección (ver Figura 2.1.4.b). Esto implica que el conductor sigue realizando el resto de las tareas de conducción.. Figura 2.1.4 Ejemplos de sistemas ADAS de un vehículo de autonomía nivel 1.. • En el nivel 2, el vehículo puede denominarse parcialmente autónomo ya que el control del movimiento es tanto lateral como longitudinal. El sistema no cuenta con detección y respuesta ante objetos y eventualidades de manera completa, por lo que el funcionamiento del sistema sigue siendo limitado a ciertas condiciones, lo que implica que el conductor debe estar atento a todo lo que sucede. En este aspecto entran los vehículos con piloto automático temporal para autopista como son el Mercedes-Benz Clase E con Drive Pilot (ver Figura 2.1.5), el nuevo Nissan Qashqai con ProPilot, o el nuevo Volvo XC60 con Pilot Assist, entre algún otro; los vehículos con un sistema de asistente para atascos de tráfico, como por ejemplo los nuevos SEAT Ibiza 2017 y SEAT León 2017, el nuevo Volkswagen Golf, o el nuevo Audi A3, etc. Así mismo, los coches con sistema de aparcamiento asistido que actúa sobre la dirección y también sobre el acelerador y el freno.. Figura 2.1.5 Mercedes-Benz Clase E con Drive Pilot.. 18. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(25) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP • En el nivel 3, los vehículos se denominan semiautónomos y cuentan además con detección y respuesta ante objetos y eventualidades de manera completa aunque el sistema sigue limitado. En este nivel el usuario debe estar preparado para intervenir si el sistema lo solicita o se produce un fallo o pérdida de las condiciones de funcionamiento, pasando a ser en ese momento conductor. El estándar SAE J3016 establece que si se produjese un fallo del sistema, este debe informar al usuario con tiempo suficiente por medio de un mensaje o alerta. Un ejemplo para este nivel son los coches de Tesla Model S que constan de un sistema de autopiloto AutoPilot 2.0 (ver Figura 2.1.3.b). • En el nivel 4, los coches autónomos pueden circular sin supervisión del conductor en áreas acotadas donde el coche tenga suficiente información para no depender del conductor, es decir, el propio sistema de automatización cuenta con un sistema de respaldo para actuar en caso de fallo y poder conducir hasta una situación de riesgo mínimo. Sin embargo, sigue limitado a condiciones especificas. En este punto es donde se encontraría el coche autónomo de Google con conductor(ver Figura 2.1.6) y prototipos de diferentes marcas.. Figura 2.1.6 Coche autónomo de Google de nivel 4.. • En el nivel 5 la conducción autónoma es completa, es decir, ya no existen condiciones limitantes para el funcionamiento del sistema, y por tanto el vehículo puede conducir en todo momento o circunstancia. La eliminación total de las condiciones limitantes, implicaría por ejemplo la necesidad de sistemas complementarios de localización y balizamiento en la infraestructura, como hacen los aviones para volar con el piloto automático, y que serían en el fondo sistemas inalámbricos de comunicación vehículo a vehículo (V2V) y vehículo a infraestructura (V2I). A este nivel no ha llegado ningún vehículo estrictamente hablando, sin embargo, el prototipo de coche autónomo de Google sin conductor se acerca bastante a este nivel (ver Figura 2.1.3.a). En los dos últimos niveles ya no harían falta los elementos de control y manejo del vehículo (volante, pedales...) puesto que no es necesario que haya un usuario de respaldo. Sin embargo, todavía queda mucho camino por recorrer antes de conseguir vehículos que se encuentren en el último nivel. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 19.

(26) CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE. 2.1.2. AUTOPIA. En las últimas décadas, la investigación en los ITS ha adquirido una gran importancia, ofreciendo un gran numero de lineas de estudio en grupos y centros de investigación como el Programa AUTOPIA en el que se engloba totalmente este proyecto y el cual se presenta a continuación. El Programa AUTOPIA es un grupo de investigación español, perteneciente al Centro de Automática y Robótica de la UPM y del CSIC. Se fundó en 1998 y su enfoque de investigación abarca desde las técnicas de control de robots móviles a la conducción autónoma con el uso de inteligencia artificial con lógica borrosa. Así pues, su principal objetivo es la conducción completamente autónoma de vehículos, así como el desarrollo de aplicaciones que permitan mejorar la seguridad en la conducción, principalmente en entornos urbanos y situaciones de alto riesgo. En la actualidad, el Programa dispone de la flota de vehículos que se muestra en la Figura 2.1.7, y que está compuesta por dos furgonetas Citroen Berlingo electricas, un minibús también eléctrico para 14 pasajeros máximo, dos Citroen C3 con motor a gasolina y un Citroen DS3 Cabrio. Es en este último vehículo donde se quiere implementar y ejecutar el presente proyecto. La experimentación con estos vehículos se desarrollan de una pista dentro del recinto del centro, que reproduce un entorno urbano por lo que contiene una rotonda, semáforos, señales de tráfico... y casi todas las calles son lo suficientemente anchas como para permitir la circulación de dos vehículos ya sea en sentido contrario o en el mismo.. Figura 2.1.7 Flota de vehículos del Programa AUTOPIA.. 20. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(27) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP. 2.2. Sistemas de navegación. Un sistema de navegación es una unidad compuesta por mapas digitalizados y la indicación de la posición del vehículo, creado con el fin de guiar o ayudar en la navegación. Por lo tanto, la base del navegador de un vehículo autónomo es la planificación de la ruta que ha de seguir el coche para llegar a su destino teniendo en cuenta las restricciones existentes de las vías (i.e. la dirección de la vía, el carril en el que se tiene que mantener, etc.) y los criterios de elección entre las rutas posibles (i.e. recorrido de menor distancia, el más rápido, el más eficiente energéticamente). Así pues, la información y el detalle de los mapas utilizados son muy importantes y dependientes de su utilización. Como el sistema desarrollado en este trabajo se basa en la planificación y navegación de un vehículo autónomo, se explicarán a continuación alguno de los hechos más relevantes en la evolución de los sistemas de planificación y navegadores comerciales para coches, así como la descripción de los mapas digitales y la introducción del mapa con el que se trabajará en este proyecto. También se comentarán algunas de las aplicaciones de navegación más utilizadas actualmente.. 2.2.1. Sistemas de planificación y navegadores comerciales. Los sistemas de navegación de vehículos son dependientes de la localización por satélite, sin embargo, antes de la existencia de esta tecnología, se encontraban proyectos en desarrollo como el DAIR del inglés Driver Aid, Information & Routing. Creado por General Motors Research (GMR) en 1966, el DAIR es un sistema de comunicación bidireccional que podía recibir desde una estación la información de las vías [15]. Unos imanes en la carretera hacían que se escuchasen en el vehículo notificaciones audibles sobre salidas próximas, velocidades límite e incluso como navegar para llegar a un destino, según estaba codificado en la tarjeta perforada que se utilizaba en el vehículo para su programación. El desarrollo más importante de los sistemas con uso de satélites tuvo lugar aproximadamente entre las décadas de 1960 y 1970. Rockwell Collins empezó a trabajar en sistemas receptores de GPS que vendía para aviación. Posteriormente vendería estas investigaciones a empresas como Garmin y TomTom que le trataban de dar uso en vehículos. Así mismo, en 1981, Honda trabajaba en un sistema de localización para navegación de carreteras basado en giróscopos y la estimación por Dead Reckoning [16]. Sin embargo, este sistema no llegó a producirse. Dos años más tarde, en 1983, se aprobó el uso del GPS para fines no militares, lo que permitió comenzar con el desarrollo de sistemas comerciales. El nuevo acceso a esa tecnología llevó a la necesidad de contar con una actualización de los mapas, lo que implicó la aparición de mapas digitales (que se explicarán en el siguiente subapartado). En este mismo año, la compañía Honda empieza con la creación de que se podría denominar el primer sistema de navegación mediante el uso de un modelo analógico y un acelerómetro para fijar las posiciones. Este proyecto se terminó en 1990 para aplicarlo a los coches Legend Acura y Honda Acura [17]. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 21.

(28) CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE En 1985, la empresa ETAK presentó un sistema de mapas con pintado vectorial que se alineaba con el coche permitiendo el registro de sus giros y su visualización en el mapa. Así pues, la empresa se dedicó a la digitalización de mapas. Más tarde vendió la base de datos a terceros, aunque al final la empresa fue absorbida, primero por Sony y luego por TomTom. En 1987, Toyota incluyó en el Toyota Crown un sistema de navegación en CD-ROM, popularizando así los sistemas embebidos en los coches. Hubo grandes avances para mejorar y ampliar las funcionalidades de estos sistemas como la asistencia por voz introducida en 1992 por Toyota, la incorporación de pantallas táctiles, los indicadores de giro a giro en la navegación desarrollado por ComRoad AG en 1995, etc. Además, en el año 2000 se quitaron las restricciones a los sistemas GPS, lo que implicó un aumentando de su precisión y aplicación. Un evento que cabe destacar a partir de esa fecha es la creación de un navegador capaz de prever el tráfico por la compañía Honda en 2003, esto se lograba mediante la integración de la red de comunicación de la infraestructura de carreteras del país asiático en el vehículo. Una de las empresas que destacó en esta época fue la compañía TomTom creada Ámsterdam en 1991 por iniciativa de Pieter Geelen, Peter-Frans Pauwels y Corinne Vigreux. En 2002 desarrollaron el primer producto de navegación para PDAs, el TomTom Navigator. Un año más tarde aparece TomTom Navigator 2 con el que comenzó el desarrollo de un producto de navegación todo en uno y en 2004 es la primera empresa en comercializar un sistema de navegación portable para vehículos denominado TomTom GO (ver Figura 2.2.1). Figura 2.2.1 Sistema de navegación comercial de TomTom.. Este último hecho, es el punto de partida para las ventas de sistemas de navegación, refiriéndose a un producto pequeño con pantalla táctil, fácil de transportar, que obedece instrucciones por voz y permite al usuario interactuar con el mapa en todo momento. En 1989 se funda Garmin Ltd., con sede en George Town (Islas Caimán), por Gary Burrel y Min Kao. Esta empresa desarrolla y fabrica dispositivos de GPS principalmente para el transporte terrestre aunque también producen para el naval o aéreo (ver Figura 2.2.2). A nivel mundial compiten directamente con la empresa TomTom. 22. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(29) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP. Figura 2.2.2 Sistema de navegación comercial de Garmin.. Existen otras marcas como EasySMX, Noza tec, Becker, Hieha, entre otras que también producen estos dispositivos, sin embargo no son tan conocidas ni exitosas como TomTom y Garmin. Desde el lanzamiento de este producto, se han ido añadiendo elementos adicionales que ayudan a la navegación dando más información al usuario o facilitando su interacción con el dispositivo, por ejemplo, alertas de velocidad, predicción de la hora de llagada, aviso de la posición de radares fijos, navegación manos libres, sistema de reconocimiento de voz... La búsqueda de una mejor interfaz de usuario tiene un gran peso ya que debe ayudar al conductor a tener un mayor entendimiento de las indicaciones mediante tecnologías como alertas de sonido, realidad aumentada en el parabrisas del vehículo, etc. Ejemplos de estos avances se pueden observar en la Figura 2.2.3, en donde se observa el desarrollo del sistema AR-HUD (del inglés Augmented Reality Head-Up Display) por la firma Continental o el accesorio HUD de Garming en la que el propio dispositivo GPS es el que proyecta en el parabrisas la información recibida de un smartphone con Bluetooth que esté ejecutando aplicaciones como Garmin StreetPilot, NAVIGON.. Figura 2.2.3 Sistema de navegación utilizando realidad aumentada.. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 23.

(30) CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE Actualmente las investigaciones y avances se basan en la unificación de estos sistemas de navegación con los vehículos y la comunicación entre sí. La búsqueda y desarrollo de esta tecnología en el mundo automovilístico, ha permitido unificar los cuadros de instrumentos convencionales con avances tecnológicos como la realidad aumentada. Estos desarrollos permiten mostrar la información más relevante al conductor de forma más sencilla, directa y en tiempo real, aumentando la seguridad ya que no es necesario apartar la vista de la carretera.. 2.2.2. Mapas digitales. Un mapa digital es un conjunto de datos almacenados en un ordenador, que representan una formación espacial mediante elementos gráficos organizados en capas, con el objetivo de una representación geográfica bidimensional o tridimensional que se plasma por pantalla. Al igual que los mapas clásicos, estas representaciones digitales tienen propiedades métricas (medir distancias, ángulos, tienen escala) con la singularidad de que se puede realizar el zoom con el fin de acercarse y ver con más detalle una zona, o alejarse para tener una perspectiva más global. Además de la información gráfica que se visualiza, un mapa contiene muchos más datos dependiendo de la finalidad del mapa y el nivel de detalle que se requiera. En el caso de este proyecto, el mapa que se precisa necesita tener información de las vías de circulación de los vehículos, las restricciones y propiedades de cada calle, las señales de tráfico, pasos de peatones que se encuentran en el recorrido del coche, lugares de interés, etc. Existen dos tipos de mapas digitales, los mapas raster o mapas de bits que son una imagen formada por una gran matriz de píxeles por lo que se suelen usar en el campo o en cartas de navegación y los mapas vectoriales en los que nos centraremos pues son los que se utilizarán en este proyecto. Este tipo de mapas están representados por vectores o ecuaciones matemáticas, que se ven en la pantalla mediante figuras geométricas para formar la imagen. Gracias a esta forma de representación, estos mapas requieren de pocos recursos de almacenamiento y no se deforman en los cambios de escala (Zoom+ o Zoom-), es por ello por lo que son los utilizados en los GPS de coche como TomTom, Garmin, GoogleMaps, OpenStreetMaps, Waze, etc. Una vez definidos los mapas digitales, procederemos a la presentación de la opción comercial que se va a utilizar en este proyecto y la justificación de su elección.. 2.2.2.1. OpenStreetMap (OSM). OpenStreetMap (OSM) es un proyecto colaborativo con el fin de crear mapas libres, editables y detallados de todo el mundo por medio de su comunidad de usuarios, sin restricciones de ningún tipo. Los mapas y datos almacenados en su base de datos se distribuyen bajo licencia abierta y se crean utilizando información geográfica capturada con dispositivos GPS móviles, ortofotografías y otras fuentes libres [15]. En el último sondeo realizado en noviembre de 2017, el proyecto contaba con 4200000 de usuarios aproximadamente y creciendo [18]. Los registrados pueden subir sus trazas desde el GPS, crear y corregir datos vectoriales mediante herramientas de edición creadas por la comunidad OpenStreetMap. La información que se puede añadir es muy diversa pues no sólo 24. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(31) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP se amplían las vías sino que además se pueden colocar pistas, caminos, puntos de interés, señales de tráfico, velocidades, etc. Por lo tanto, el tamaño de la base de datos se situaba en julio de 2017 por encima de los 800 gigabytes. OSM se creó en julio de 2004 por Steve Coast debido a los altos precios que pedía la agencia cartográfica de Gran Bretaña, Ordance Survey, por la información geográfica. Su logo es el que se visualiza en la Figura 2.2.4. Desde una perspectiva global, se podría decir que OSM surgió debido a que, en la mayoría de los países, la información geográfica no es de uso libre por lo que el usuario normalmente paga por la información. Por otro lado, las licencias de uso a veces limitan la utilización del usuario además de que, si la información no es del todo acertada, no se puede modificar directamente o añadir nuevos datos.. Figura 2.2.4 Logo de OSM.. Cabe destacar que, en los últimos años, empresas como TomTom o Google han creado iniciativas comerciales parecidas como MapShare o Map Maker respectivamente. Sin embargo, la gran diferencia con OSM se basa en que en estos servicios los usuarios no tienen derecho alguno sobre la cartografía o los datos que han añadido o editado, sus contribuciones pasan a ser de la empresa. En cambio, OSM reconoce estas aportaciones como propias del usuario y no se limita a ciudades principales, pudiendo añadir la cartografía de poblaciones pequeñas. Sin embargo, es un proyecto que aún está en desarrollo pues su información es ampliable y la cobertura de zonas no es equitativa ya que hay territorios con información insuficiente. OSM es un proyecto utilizado por bastantes organismos importantes como la Universidad de Oxford (diciembre del 2007), Wikimedia (abril del 2009), el Centro Común de Investigación de la Comisión Europea, el Banco Mundial, Foursquare, etc. En definitiva, se ha elegido la utilización de OSM en este proyecto debido a que permite el libre trabajo con datos cartográficos detallados y editables de grandes y pequeñas poblaciones, permitiendo un empleo más ágil, amplio y completo de los datos necesarios para este trabajo. Además, este proyecto da la facilidad de trabajar con las señales de tráfico indicados en sus mapas y permite la adición de estos si no se encuentran. En el capítulo 4 se detallarán los elementos que lo componen y sus definiciones.. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 25.

(32) CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE Por otro lado, como se iba a aplicar OSM en una aplicación Android, y con el fin de no partir de cero, se procedió a revisar las aplicaciones que principalmente usan OSM, incorporan el enrutamiento de la navegación y tengan el código a disposición del público. Entre las que se encuentran enumeradas en la wiki correspondiente1 se analizaron Navmii2 , OsmAnd, MAPS.ME3 y ZANavi4 . Finalmente se decidió por OsmAnd ya que era la que cumplía con los requisitos mencionados antes. A continuación se explicarán las aplicaciones de navegación más destacadas y utilizadas actualmente así como la que se utilizará en el proyecto.. 2.2.3. Aplicaciones de navegación y mapas. El dispositivo móvil se ha convertido en un complemento indispensable para las personas. Este hecho ha producido el desarrollo de aplicaciones que cubran la necesidad de sistemas de navegación sin tener que comprar otro dispositivo. Así pues, desde este punto de vista, se describirán por encima algunos de los mejores navegadores GPS para Android que se encuentran actualmente en el mercado. 1. Google Maps es la aplicación de navegación y mapas más utilizada ya que viene de serie en la mayoría de los dispositivos, con lo que no se requiere de la instalación de otro programa para obtener un navegador GPS gratuito y completo. Una gran ventaja de este sistema es que consta de alertas del tráfico a tiempo real y el recálculo automático de la ruta para evitar atascos. Además, permite el cálculo de rutas tanto en coche como a pie, bicicleta, taxi y transporte público (autobuses, metro, tren...) como se visualiza en la Figura 2.2.5. Sin embargo, no se puede usar la navegación sin conexión de datos.. Figura 2.2.5 Google Maps. 1. http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Android http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Navmii 3 http://wiki.openstreetmap.org/wiki/MAPS.ME 4 http://wiki.openstreetmap.org/wiki/ZANavi 2. 26. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(33) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP 2. Waze es el navegador GPS más descargado después de Google Maps. Se trata de una aplicación que permite a los usuarios conductores compartir la información del tráfico y de la carretera en tiempo real ahorrando tiempo y combustible. Esta aplicación utiliza mapas de Google y unicamente permite los desplazamientos en coche, es gratuita pero requiere de conexión de datos para funcionar correctamente.. Figura 2.2.6 Waze.. 3. Here WeGo es una aplicación que rivaliza bastante con Google Maps, ya que permite calcular las rutas a coche, pié, bicicleta y transporte público (tanto autobuses, metro, taxi...), sin necesidad de conexión de Internet. Su interfaz gráfica es muy fácil de usar, además, muestra el tráfico en tiempo real e información sobre incidencias (ver Figura 2.2.7).. Figura 2.2.7 Here WeGo.. 4. MapFactor es una de las aplicaciones de navegación más descargadas y valoradas pese VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 27.

(34) CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE a que tiene una interfaz desfasada como se puede observar en la Figura 2.2.8. Funciona completamente sin conexión a Internet, utiliza mapas libres del proyecto OpenStreetMap y permite comprar los mapas de TomTom. Pese a que su descarga es gratuita, se debe pagar para utilizar algunas funciones como los mapas de TomTom o la Head Up Display que permite ver las indicaciones reflejadas en el parabrisas y eliminar los anuncios.. Figura 2.2.8 MapFactor.. 5. OsmAnd es una aplicación de navegación de código abierto (open source) aunque tiene productos de pago. Trabaja con la totalidad de la información de OpenStreetMap. Entre sus principales características destacan el funcionamiento con y sin conexión, las indicaciones por voz, las indicaciones de carril, el soporte de puntos intermedios en la trayectoria y el recálculo automático de ruta como se puede visualizar en la Figura 2.2.9. Esta aplicación es la escogida en este proyecto y se explicará con más detalle en el siguiente capítulo.. Figura 2.2.9 OsmAnd.. 28. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(35) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP 6. Otras aplicaciones son Maps.me, Sygic, CoPilot GPS, GPS Navigation (BeOnRoad), Magic Earth Pro Navigation, TomTom. Por otro lado, hay aplicaciones que no se han diseñado para la navegación como las anteriores, sino que se desarrollan como ayuda en la conducción. Un ejemplo de esta es la aplicación iOnRoad, creada para mantener la distancia y alertar al conductor cuando está demasiado cerca o la probabilidad de impacto (ver Figura 2.2.10). Es una aplicación de seguridad en la conducción que utiliza la cámara y el GPS del móvil para detectar una posible colisión con el vehículo de delante mediante realidad aumentada.. Figura 2.2.10 iOnRoad.. Así pues, la aplicación que se quiere desarrollar en este proyecto es una unión entre las dos ideas anteriores definidas, es decir, obtener un sistema de navegación pero que además alerte al conductor de diferentes situaciones que requieran de su atención como la detección de un semáforo en rojo, un peatón, otro coche en un cruce, etc.. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 29.

(36)

(37) Capítulo 3 SISTEMA DE COMUNICACIÓN La investigación en este tipo de vehículos otorga un gran peso a la comunicación ya que, la interacción hombre máquina (H2V) es fundamental en el buen funcionamiento del sistema. Sin embargo, en este tema entra el problema de la privacidad e integridad de los datos al estar los coches conectados, es decir, asegurar la ciberseguridad. Este es el motivo por lo que se busca una comunicación robusta y segura. En este apartado se definirá el mecanismo de comunicación que se utiliza en los proyectos del grupo AUTOPIA así como la aplicación que se diseñó para la prueba del correcto funcionamiento de la comunicación entre la tablet y los datos que simulan el vehículo.. 3.1. Lightweight Communications and Marshalling (LCM). El grupo AUTOPIA trabaja con el Lightweight Communications and Marshalling (LCM), que es un conjunto de bibliotecas y herramientas para el envío de mensajes y clasificación de datos, dirigido a sistemas en tiempo real donde el alto ancho de banda y la baja latencia son críticos. Fue creado por el equipo MIT DARPA Grand Challenge Team para la comunicación entre procesos en sistemas de tiempo real. Además proporciona un modelo de envío/recepción de mensajes y generación automática de códigos basado en la difusión multicast de mensajes UDP (del inglés User Datagram Protocol) mediante canales de comunicación que se identifican de forma única [19] [20]. En resumen, esta herramienta permite que cada proceso publique directamente su información en determinados canales y se reciben los datos suscribiéndose a ellos, de tal manera que en la comunicación no se utiliza un proceso central. Por otro lado, permite una amplia posibilidad de aplicaciones en una gran variedad de lenguajes de programación (C, C++, Matlab, Java...), y plataformas (GNU/Linux, OS X, Windows...). Este mecanismo de comunicación es muy eficiente, tiene codificación de alta seguridad en los mensajes, fácil registro y reproducción de los datos, pocas dependencias, etc. Para la programación de la comunicación, el programa AUTOPIA tiene creada una serie de librerías en código Java que permiten la lectura de los datos del coche y facilitan su utilización. Para la prueba de la comunicación sin necesidad de conectarse al coche, se ha utilizado un paquete de datos de un recorrido que se puede enviar mediante esta comunicación desde un 31.

(38) CAPÍTULO 3. SISTEMA DE COMUNICACIÓN ordenador. Para el funcionamiento del paquete de datos grabado (log) se utiliza un ordenador del departamento con sistema operativo Linux. El envío de esta información se debe cargar y poner en funcionamiento mediante un pequeño programa que se ejecuta con las siguientes líneas de código en la consola del ordenador. Hay que tener en cuenta que en la consola se debe estar en la carpeta donde se encuentra guardado el log a usar. 1 2. export LCM_DEFAULT_URL=udpm://239.255.76.67:7667?ttl=1 lcm-logplayer-gui ./logs/XXXX. La segunda línea corresponde a una herramienta de reproducción de datos que retransmite a la red en tiempo real la información almacenada en un fichero de registro. Esto permite seleccionar los canales que se quieren transmitir como se visualiza en la Figura 3.1.1. Con respecto al código, donde se ha escrito XXXX se añade el nombre del log que se utilizará.. Figura 3.1.1 Simulación del paquete de datos del vehículo.. Para verificar el correcto funcionamiento del envío de datos por LCM, este tiene una herramienta de inspección que descodifica automáticamente todos los datos de la red, y muestra la información de los mensajes mediante la ventana que se muestra en la Figura 3.1.2. Además de esto, este software permite visualizar estadísticas de cada canal, su consumo de ancho de banda y el número de mensajes transmitidos (ver Figura 3.1.3). Para la visualización de esta información se utiliza una consola secundaria y el código que se adjunta a continuación. 32. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(39) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP. 1 2. export CLASSPATH=./autopia_lcm/autopia_lcm.jar lcm-spy. La dirección que se coloca en la primera línea se corresponde a la localización del archivo .jar.. Figura 3.1.2 Ventana correspondiente al visualizador del LCM.. Figura 3.1.3 Visualizador de datos y estadisticas del canal GPSALL.. 3.2. Prueba de la comunicación LCM. Con el fin de probar la comunicación se creó una aplicación de prueba en el que se visualiza en pantalla los datos que se reciben del coche, es decir, la posición tanto en coordenadas geométricas (latitud, longitud y altura) como en coordenadas UTM (X, Y, Z en metros); la velocidad del coche, la aceleración y en la zona de Lectura se visualiza el canal de datos que se recibe en ese momento. Esta aplicación de prueba se representa en la Figura 3.2.1 y se corresponde a una captura de la aplicación recién abierta (a la izquierda) y otra en funcionamiento mientras se reciben los datos del LCM (a la derecha).. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 33.

(40) CAPÍTULO 3. SISTEMA DE COMUNICACIÓN. Figura 3.2.1 Aplicación de prueba para la comunicación LCM.. Cabe destacar que, para el correcto funcionamiento de comunicación, se requiere que tanto la tablet como el ordenador se encuentren conectados a la misma red ya que por ahora, la comunicación entre ambos dispositivos se realiza mediante conexión inalámbrica WiFi.. 3.2.1. Modo de programación del LCM. Las funciones diseñadas para esta aplicación se han intentado hacer lo más genéricas posibles para ser utilizadas tanto en la app final como en futuras que requieran también de esta comunicación. Se creó una clase denominada LCMhandler en cuyo constructor se conecta al IP Multicast y al puerto utilizado mediante el LCM. Así mismo, se abre la suscripción a todos los canales que reciba. Todo esto queda reflejado en las siguientes líneas de código. 1 2. this.mylcm = new LCM("udpm://239.255.76.67:7667?ttl=1"); this.mylcm.subscribe(".*", this);. Por otro lado, dentro de esa clase se crearon una serie de funciones, una de lectura de los datos provenientes del vehículo y una función de envío por cada canal necesario.. 34. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(41) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP Desde un punto de vista más profundo en la programación, se debe tener en cuenta que todos los componentes de la aplicación Android (actividades, servicios, broadcast receivers...) se realizan en el mismo hilo de ejecución denominado main thread o GUI thread junto a las operaciones que gestionan la interfaz de usuario de la aplicación. Debido a esto, si se va a ejecutar una operación larga o costosa, este hilo se bloquearía deteniendo la ejecución del resto de los componentes y de la interfaz, creando fallos, un funcionamiento lento e incluso dejando la aplicación inutilizable. Por otro lado, Android monitoriza las operaciones realizadas en el hilo de ejecución y, cuando éstas superan un tiempo de aproximadamente cinco segundos, aparece el mensaje Application Not Responding (ANR) obligando al usuario a esperar a que termine el proceso sin asegurar que esto pase o forzar el cierre de la aplicación. Como crear y realizar la comunicación LCM es un proceso de larga duración, ya que tiene que estar activo continuamente, se requiere su ejecución en segundo plano; esto implica crear y utilizar un nuevo hilo mediante la clase AsyncTask proporcionada por Android, dejando así el main thread libre. La representación de los datos del LCM en cada uno de los campos asignados corresponde a una tarea duradera por lo que, para su programación se creó una clase denominada Asyntask_messageread y hereda de la clase AsyncTask que permite realizar fácilmente operaciones en segundo plano y publicar resultados en el subproceso de la interfaz de usuario. Las funciones que se han sobrescrito son doInBackground que contiene el código principal de la tarea y onProgressUpdate que se ejecutará cada vez que se llama al método. Así pues, en la primera función, que es la única que corre en un hilo secundario, se crea uno con el código que se muestra a continuación. 1 2 3 4 5 6. publishProgress(); try { Thread.sleep(500); } catch (Exception e) { android.util.Log.e(TAG, e); }. Finalmente, en la segunda función se colocan los valores en la interfaz de usuario, ya que se tiene acceso directo a ellos al ejecutarse en el hilo principal, y se igualan a los valores recibidos del LCM. Una vez analizado el método de comunicación LCM y verificado con éxito la prueba de conexión entre los dos dispositivos, se procede al desarrollo de la aplicación objetivo de este proyecto.. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 35.

(42)

(43) Capítulo 4 DISEÑO DE LA INTERFAZ La comunicación del vehículos con el usuario siguen siendo un factor de gran relevancia. La interacción entre conductor y vehículo (H2V) se realiza a través de medios informativos como: sistemas de realidad virtual incorporados en el parabrisas o salpicadero, anuncios en pantalla o sistemas de voz. Dentro de este marco, el presente proyecto plantea el diseño de una interfaz orientada a informar al usuario de las acciones de conducciones durante el recorrido y las señales que se encuentra a su paso. En este capítulo se explicará con detenimiento los detalles del diseño y modificaciones realizadas para llegar a la aplicación final. Por ello, primero se definirán las principales características de OSM, los elementos que contiene, su organización y aspectos relevantes que se requieran conocer para su apropiada utilización en el proyecto. Después se explicará con más detalle la aplicación de OsmAnd. Posteriormente se presentará el software de programación utilizado y finalmente, se describirá la interfaz programada y los diferentes pasos que se realizaron para su desarrollo.. 4.1. OpenStreetMap. Como ya se introdujo OSM en el capítulo 2, se procederá a la descripción detallada de su funcionamiento y de los componentes que lo forman. OSM consta de una API online (ver Figura 4.1.1) que permite al usuario navegar por el mapa, descargar la zona del mapa visualizada, observar la información y modificar los elementos y capas que constituyen el mapa. Por otro lado, esta herramienta también permite al usuario planificar una ruta y representarla de forma online en el mapa con las indicaciones necesarias del trayecto. Así mismo, se pueden importar o compartir trazas de datos GPS que se han tomado para describir caminos específicos. Toda aportación de los usuarios aumenta la precisión de la información y su fiabilidad a la hora de utilizar esta herramienta. Como se puede observar en la Figura 4.1.1, el mapa contiene formas que definen las zonas urbanas (edificios, calles, plazas...), señales de tráfico como semáforos, indicadores de lugares importantes (cafeterías, farmacias, iglesias...), y restricciones en cada vía como son las pequeñas flechas que señalan el sentido de las calles. Todas estas representaciones se realizan mediante los componentes básicos de OSM que se describen a continuación. 37.

(44) CAPÍTULO 4. DISEÑO DE LA INTERFAZ. Figura 4.1.1 Herramienta online de OSM.. El mapa de OSM se organiza con tres componentes principales que forman el núcleo del modelo de datos, los nodos, las vías y las relaciones. La definición de estos elementos define la organización de toda la información y la adición de otras propiedades u otros detalles. Otra característica fundamental son las etiquetas, que se utilizan para describir las propiedades asignadas a cada elemento. 1. Un nodo es un elemento puntual que se define por su posición, refiriéndose en latitud, longitud y algunos también altitud, un número de identificación (ID), y una etiqueta que se añade para especificar otras propiedades como el nivel en edificios o la capa en vías de distintas alturas, cruces o puentes. Los nodos se usan principalmente para agruparlos con el fin de definir elementos mayores como las vías. Así mismo se pueden utilizar para definir características puntuales en el mapa. Un dato curioso es que el identificador es único e incluso, cuando un nodo se elimina, su ID no vuelve a reutilizarse. 2. Una vía es una lista de nodos ordenada definida por etiquetas y sirven para determinar carreteras, caminos, edificios, ríos, etc. Cada vía tiene que estar definida por al menos dos nodos llegando a un máximo de 2000. Al igual que los nodos, las vías tienen un número de identificación único. Las vías tienen la posibilidad de ser cerradas o abiertas y, en el primer caso se les puede considerar como áreas en las que se les considera la superficie que encierran como en las plazas, o como poli-líneas en la que sólo cuenta la vía. 3. Una relación se trata de una lista ordenada de nodos, vías e incluso de otras relaciones, que define las vinculaciones físicas o lógicas entre todos ellos. Un ejemplo de su uso son la definición de rutas de autobús, fronteras, bosques, lagos... 38. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM).

(45) INTEGRACIÓN EN TIEMPO REAL DE UN NAVEGADOR BASADO EN OPENSTREETMAP 4. Las etiquetas definen las categorías en las que se describen las características del elemento al que van ligadas. Constan de dos campos, uno denominado key que sirve como definición de la característica que se va a dotar de valor, y otro llamado value que especifica el valor de dicha característica. A continuación se describirán rápidamente las etiquetas más comunes en OSM [15]. a) Para definir el tipo de carretera y vía se utiliza highway, busway o cycleway. La primera es la más utilizada y sus valores pueden ser Primary (carretera convencional), Secundary (equivalente a carreteras secundarias), Residential (para accesos a zonas residenciales o urbanizaciones), Pedestrian (zonas peatonales), Road (cuando no está claro su clasificación), Construction (para vías en proceso de construcción o en obras), entre otros. b) La etiqueta route se define para la características de ruta a un conjunto de nodos o vías y así se asignan caminos que tienen un nombre, un origen y un destino o una función determinada como las rutas de transporte público. c) Para definir número de carriles se utiliza lanes. Así mismo, a los carriles se les puede etiquetar restricciones para la conducción. d) Para uniones de vías o cruces se aplica la etiqueta junction y en caso de rotondas se utiliza roundabout. e) Las designadas a las capas denominadas layer, denominan las relaciones verticales entre los elementos en el mapa como es el caso de túneles o puentes. Sus valores son entre -5 y 5 (de menor a mayor altura respectivamenete), pero el 0 no se utiliza directamente ya que obtiene ese valor si la capa no existe. f ) La etiqueta level se refiere al nivel vertical pero se utilixan unicamente en el caso de espacios o vias que están ligados a un edificio o construcción de varios pisos, o a rampas. g) Si se quiere definir muros o vallas o similares en el paso de una vía, se utiliza la etiqueta barrier y con la etiqueta access se especifica el tipo de acceso que tiene. h) La definición de edificios también es importante y se realiza con la etiqueta building. Como es lógico, una etiqueta ligada a esta definición es la correspondiente a la dirección, addr. Para su correcta especificación suele ir seguida por un sufijo con dos puntos y el tipo de elemento de la dirección como .addr:street" para la calle específicamente o .addr:full" si se define todo en un mismo campo. i) La etiqueta emergency define un elemento relacionado con una situación de emergencia como una estación de policías, una boca de riego, una estación de bomberos, etc. j) Otras etiquetas destacadas son natural para elementos naturales como bosques, lagos, árboles...; public_transport para transporte público como autobuses con la que se especifican paradas, estaciones, etc. Sin embargo, si se trata de ferrocarriles, metro, funicular o tranvías, la etiqueta específica es railway. Finalmente, para transporte aéreo se utiliza aeroway. VACA RECALDE, MYRIAM ELIZABETH. 39.