Conceptualmente diría que la tarea es bastante simple. Se pone difícil cuando realmente lo implementas. Pero primero dividámoslo en dos partes:
Suponga que tiene dos sistemas separados en su automóvil. Uno que tiene sentido de los datos del sensor y básicamente genera un mapa de los alrededores del automóvil. (¿Dónde están otros objetos? ¿Dónde está su automóvil en relación con estos objetos?) Y el otro sistema toma este mapa y encuentra una secuencia de maniobras para que su automóvil las ejecute (Gire a la derecha, retroceda durante 1s a 3 km / h, etc.). Comencemos con el último:
Pathfinding / Simulación
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Puede simular las salidas (es decir, crear mapas a mano) desde el sistema de mapeo y darle al sistema de búsqueda de rutas una variedad de situaciones de estacionamiento. Todo lo que tienes que hacer aquí es descubrir cómo llegas desde tu posición actual a la posición estacionada sin chocar con ningún obstáculo. No olvide que su versión básica 1 no tiene que tener en cuenta a los niños que saltan delante del automóvil mientras se estaciona. Manténgalo simple primero.
Localización / Cartografía / Sensores
Esta es la parte difícil. Darle sentido a los datos del sensor y transformar esos datos en un mapa (mapeo) y saber en qué lugar del mapa se encuentra (localización) no es fácil. El Curso de Inteligencia Artificial para Robótica de Udacity le dará una excelente introducción a esa área.
Construyéndolo
Obviamente es muy peligroso, costoso y por buenas razones ilegales intentar esto en una situación del mundo real con un automóvil real. Por lo tanto, podría colocar algunos sensores y una Raspberry Pi en un automóvil con control remoto y hacer que se estacione en su sala de estar. Incluso si suena fácil, realmente construir esto será súper difícil pero súper interesante y lo expondrá a problemas que nunca antes había pensado.
