Doctor en Ingeniería Eléctrica / La conducción autónoma de vehı́culos requiere de un método de localización robusto a cambios en el ambiente debidos, entre otros, a la iluminación natural, los objetos dinámicos presentes y a las condiciones ambientales. Los mapas topológicos permiten una representación concisa del mundo al mantener solo información sobre los lugares relevantes, mientras que los mapas semánticos permiten una representación de alto nivel que incluye etiquetas asociadas con lugares u objetos. Es por esto que en este trabajo se propone el uso de mapas topológicos semánticos como una solución robusta y eficiente para el mapeo en lugares extensos para su uso en la conducción de vehı́culos autónomos. El objetivo de esta tesis es modelar el entorno de un vehı́culo a través de un mapa topológico semántico, utilizando información semántica obtenida del procesamiento de imágenes de la cámara frontal del vehı́culo, lo que permite generar una descripción de alto nivel del entorno para su uso en la localización de un vehı́culo autónomo en condiciones de navegación urbanas y rurales. La metodologı́a para la construcción del Mapa Topológico Semántico utiliza un método de seg- mentación semántica basado en redes neuronales profundas para extraer la información semántica de las imágenes, y construye el mapa en una estructura de grafo que describe el entorno del vehı́cu- lo. Para llevar a cabo la localización del vehı́culo en un mapa topológico semántico conocido se implementó un método basado en filtros de partı́culas que resuelve exitosamente el problema de localización. Esta metodologı́a fue probada en una base de datos de conducción urbana, logrando describir 9,57[km] de caminos de ciudad con un grafo que contiene 232 aristas. La metodologı́a de localización fue probada utilizando un segundo recorrido de 8,45[km] obteniéndose una precisión promedio de 7,7[m] en la estimación de la pose del vehı́culo, mostrando mejores resultados que otros dos métodos del estado del arte. Además, los experimentos realizados demuestran la robustez de la metodologı́a en el caso de no tener una estimación inicial de la pose del vehículo.

Las investigaciones realizadas en los últimos años en el campo de los sistemas de transporte inteligente (ITS) en sistemas de asistencia a la conducción (ADAS), infraestructuras inteligentes y conducción autónoma de vehículos han impulsado de manera decisiva la implantación de sistemas inteligentes en el transporte por carretera. Gracias a las investigaciones realizadas por diversos grupos y proyectos a nivel mundial, así como al desarrollo tecnológico de los últimos años, es posible encontrar en la actualidad vehículos más seguros y confortables. Son muchas las aplicaciones que se han implementado en vehículos comerciales. Cabe citar los sistemas de antibloqueo de frenos (ABS), control de crucero (CC), ayudas para el aparcamiento o el control de estabilidad (ESC), entre otras. No es utópico pensar que en un futuro cercano los vehículos autónomos estarán conviviendo con los vehículos convencionales, comunicándose e interactuando entre ellos. En esta tesis se presenta el desarrollo de diferentes sistemas de control para vehículos autónomos que permiten gestionar maniobras individuales y cooperativas en diferentes escenarios urbanos y en autovías. Primero se describen las contribuciones hechas en el control lateral y longitudinal, utilizando tanto técnicas de control clásico como técnicas de inteligencia artificial, fundamentalmente control borroso y neuro-borroso. En una segunda parte del trabajo se describen una serie de experimentos que validan los sistemas de control propuestos. Por ese motivo se han considerado las diferentes plataformas de pruebas con las que cuenta el programa AUTOPÍA. Conjuntamente, estudios realizados en el estado de la técnica, así como el manejo de entornos virtuales, han permitido validar los resultados presentados en esta tesis. Los cuales, en su totalidad han sido probados en vehículos reales en pista de pruebas dedicadas, así como en carreteras reales. Esta arquitectura de control para vehículos autónomos busca ser independiente de los vehículos y de los escenarios utilizados. En este sentido se han utilizado vehículos eléctricos e impulsados a gasolina para entornos urbanos, esto es: segmentos rectos y curvos, calles con doble sentido, rotondas, salidas de calles bloqueadas y comunicaciones con la infraestructura y entre vehículos. Por otra parte, se presentan experimentos a mayor velocidad, usando vehículos de propulsión a gasolina, donde se han ajustado los controladores borrosos que primero fueron probados a bajas velocidades. Gracias a estas aportaciones, el equipo AUTOPÍA ha podido participar en la primera competición de vehículos autónomos a nivel europeo: el GCDC 2011. Entre las principales contribuciones de esta tesis destaca el sistema de control lateral en cascada para vehículos autónomos, el cual permite trasladar de forma más eficiente el conocimiento humano a la conducción en entornos urbanos. Además, este sistema de control es de fácil sintonía, siendo extrapolable a todo tipo de maniobras, como la marcha atrás y las rotondas. Por otro lado, el control longitudinal neuro-borroso permite mejorar los resultados obtenidos utilizando controladores clásicos y borrosos, gracias a la introducción de nuevas variables de control y el conocimiento de conductores expertos.