20.500.12556/RUL-186948 Avtonomna vožnja robotskega vozila kot del sistema za ponavljajoče skoke Autonomous Driving of a Robotic Vehicle as Part of a System for Repetitive Jumps V magistrskem delu je obravnavan problem natančnega in zanesljivega vodenja majhnega avtonomnega vozila za namen avtonomnega izvajanja skoka z obratom. Za izvedbo skoka z obratom so potrebne visoke hitrosti in hitre spremembe smeri, pri čemer imamo na voljo le kratke časovne intervale za korekcijo gibanja. Takšni pogoji predstavljajo poseben izziv za klasične pristope lokalizacije in vodenja, saj relativne metode, kot je odometrija, hitro akumulirajo napake, absolutne metode na osnovi strojnega vida pa so občutljive na motnje, zakasnitve in omejeno vidno polje. Cilj dela je bil razviti sistem, ki omogoča robustno, ponovljivo in natančno avtonomno vožnjo daljinsko vodenega vozila proti odskočni rampi ter njegovo samodejno vračanje na izhodiščno točko v zaprti zanki. V nalogi je predstavljena zasnova, implementacija in validacija sistema za avtonomno vodenje daljinsko vodenega vozila. Sistem združuje odometrijo, žiroskopske meritve in absolutno lokalizacijo z značkami ArUco v okviru razširjenega Kalmanovega filtra, ki omogoča robustno ocenjevanje položaja in orientacije tudi v pogojih hitrega gibanja ter spremenljive vidljivosti. Poseben poudarek je namenjen izdelavi nelinearnega kinematičnega modela z Ackermannovim mehanizmom in uporabi krožnega približka za napoved lege. Za zaznavo značk je razvit učinkovit sistem zaznavanja s kamero z dinamičnim omejevanjem območja obdelave, kar bistveno zmanjša računsko zahtevnost in poveča frekvenco zaznavanja. Za vodenje vozila je uporabljen nelinearni regulator z vpeljavo vmesne usmeritve, ki omogoča gladko in stabilno približevanje ciljni poziciji ob hkratnem zagotavljanju pravilne končne orientacije. Predstavljeni so tudi posebni primeri, pomembni za delovanje celotnega sistema: prehod med zaporednimi točkami pri vožnji v krogu ter regulacija za izvedbo dinamičnega zaleta na rampo. Celoten sistem je implementiran na platformi ROS~2 in preizkušen tako v simulacijskem okolju kot na realnem vozilu. Rezultati kažejo, da predlagani pristop omogoča natančno lokalizacijo, stabilno vodenje in ponovljivo izvedbo zahtevnih manevrov, kar potrjuje primernost zasnove za napredne avtonomne mobilne sisteme. The master's thesis addresses the problem of accurate and reliable control of a small autonomous vehicle in a confined indoor environment for the purpose of autonomously performing a spin jump. Performing a spin jump requires high speeds and rapid changes in direction, leaving only short time intervals available for motion correction. Such conditions pose a particular challenge for classical localization and control approaches, as relative methods such as odometry quickly accumulate errors, while absolute vision-based methods are sensitive to disturbances, delays, and limited fields of view. The aim of the work was to develop a system that enables robust, repeatable, and accurate autonomous driving of a remote-controlled vehicle towards a jump ramp and its automatic return to the starting point in a closed loop. This thesis presents the design, implementation, and validation of an autonomous control system for a remote-controlled vehicle. The system fuses odometry, gyroscope measurements, and absolute ArUco marker observations using an Extended Kalman Filter, enabling robust state estimation even under fast motion and varying visibility conditions. A nonlinear kinematic model based on Ackermann steering mechanism is formulated, with the circular arc approximation used for state prediction. An efficient vision pipeline with dynamic region-of-interest adaptation is developed to reduce computational load and significantly increase detection frequency. Vehicle control is achieved through a nonlinear orientation regulation method with an intermediate heading, ensuring smooth convergence to the target position while achieving the desired final orientation. Special operational modes are addressed, including continuous waypoint following for loop traversal and dynamic acceleration control for the launch maneuver. The entire system is implemented in ROS~2 and evaluated both in simulation and on a real remote-controlled platform. Experimental results demonstrate precise localization, stable control behavior, and repeatable execution of dynamic maneuvers, confirming the suitability of the proposed approach for advanced autonomous mobile systems. Značke ArUco razširjeni Kalmanov filter Ackermannov mehanizem odometrija fuzija senzorjev avtonomna vožnja regulacija orientacije ROS~2 računalniški vid vodenje mobilnih robotov ArUco markers Extended Kalman Filter Ackermann mechanism odometry sensor fusion autonomous driving orientation control ROS~2 computer vision mobile robot navigation true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2026-09-07 14:05:02 2026-09-07 14:05:14 2026-09-08 04:19:43 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 63358 Makovec_Martin_-_Avtonomna_voznja_robotskega_vozila_kot_del_sistema_za_ponavljajoce_skoke.pdf Makovec_Martin_-_Avtonomna_voznja_robotskega_vozila_kot_del_sistema_za_ponavljajoce_skoke.pdf 1 D3B6B53A4DAD26A4BC93BA0D1071DAB8 5900e2d611af4abfbbe458f55272fa71a99487a117a8d4cb7aa331e2b2abd89b 5ffad341-aab4-11f1-8bc5-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=246350 Fakulteta za elektrotehniko 0 0 0