O processo ocorre em um fluxo organizado, conhecido como pipeline, composto por etapas distintas:

Sensoriamento: Utilizamos uma variedade de sensores, como câmeras, Lidar, GPS, IMU e encoders, para coletar informações sobre o ambiente e o estado do veículo.

Percepção: Identificamos e localizamos os objetos que delimitam os limites da pista. No nosso caso, classificamos cones em categorias específicas, como cone azul, cone amarelo e cone laranja.

Mapeamento e Localização: Utilizamos o algoritmo SLAM para mapear a pista, posicionar os cones e garantir precisão na localização do veículo. A estimacão de estado também é realizada usando o filtro de Kalman para fusão de dados.

Planejamento de Trajetória: Com base na localização e no mapa da pista, criamos uma trajetória otimizada para o veículo seguir. Inicialmente, utilizamos estratégias geométricas, evoluindo para algoritmos de minimização de curvatura depois da primeira volta, após o mapa completo da pista, aplicamos um algoritmo de perfil de velocidade.

Controle: Implementamos estratégias de controle lateral (KLS) e longitudinal (PID) para reduzir o erro entre a trajetória desejada e a posição real do veículo. As informações são enviadas via barramento CAN para o atuador de direção e a ECU do carro.

Atuadores: O atuador de direção recebe informações sobre o ângulo de esterçamento, enquanto o inversor controla a aceleração e desaceleração do motor. O freio regenerativo é utilizado para desaceleração, eliminando a necessidade de um atuador no pedal do freio.

Sistemas de Segurança: Implementamos sistemas adicionais, como freio de emergência e sistema de emergência remoto, integrados ao sistema de segurança do carro elétrico, seguindo o regulamento da FSG (Formula Student Germany).