UruBots Autonomous Cars Challenge Pro Team Description Paper for FIRA 2025

要約

このホワイトペーパーでは、2025年のFIRA Autonomous Cars Challenge（Pro）のUrubotsチームによる自動運転車の開発について説明します。
このプロジェクトには、さまざまなトラックを通じて自律的なナビゲーションが可能なRC車のほぼサイズのコンパクトな電気自動車を建設することが含まれます。
この設計には、カメラからの視覚入力に基づいて車両がリアルタイムナビゲーションの決定を行うことができる機械的および電子コンポーネントと機械学習アルゴリズムが組み込まれています。
ディープラーニングモデルを使用して、カメラの画像を処理し、車両の動きを制御します。
1万枚以上の画像のデータセットを使用して、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をトレーニングして、2つの出力、ステアリング、スロットルを通じて車両を効果的に駆動しました。
車は30秒未満でトラックを完成させ、障害物を避けながら毎秒約0.4メートルのペースを達成しました。

要約(オリジナル)

This paper describes the development of an autonomous car by the UruBots team for the 2025 FIRA Autonomous Cars Challenge (Pro). The project involves constructing a compact electric vehicle, approximately the size of an RC car, capable of autonomous navigation through different tracks. The design incorporates mechanical and electronic components and machine learning algorithms that enable the vehicle to make real-time navigation decisions based on visual input from a camera. We use deep learning models to process camera images and control vehicle movements. Using a dataset of over ten thousand images, we trained a Convolutional Neural Network (CNN) to drive the vehicle effectively, through two outputs, steering and throttle. The car completed the track in under 30 seconds, achieving a pace of approximately 0.4 meters per second while avoiding obstacles.

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