Localization and navigation in an autonomous vehicle

Abstract

A área da condução autónoma tem sido palco de grandes desenvolvimentos nos últimos anos. Não só se tem visto um grande impulso na investigação, existindo já um número considerável de carros autónomos, mas também no mercado, com vários sistemas de condução assistida a equipar veículos comercializados. No trabalho realizado no âmbito desta dissertação, foram abordados e implementados vários tópicos relevantes para condução autónoma. Nomeadamente, foram implementados sistemas de mapeamento, localização e navegação num veículo autónomo dotado de um sistema de locomoção Ackerman. O veículo é capaz de construir o mapa da pista e de usar esse mapa para navegar. O mecanismo de mapeamento é supervisionado, no sentido em que o veículo tem de ser remotamente controlado de modo a cobrir a totalidade da pista. A localização do veículo na pista é realizado usando um filtro de partículas, usando um modelo de movimento adequado ao seu tipo de locomoção. O planeamento de percurso faz-se a dois níveis. A um nível mais alto, definem-se pontos de passagem na pista que estabelecem o percurso geral a realizar pelo veículo. A definição destes pontos está diretamente relacionada com a concretização de tarefas impostas ao veículo. A um nível mais baixo, o percurso entre pontos adjacentes anteriores é detalhado numa sequência mais fina de pontos de passagem que tem em consideração as limitações do modelo Ackerman da locomoção do veículo. A navegação é adaptativa, no sentido em que se adequa à existência de obstáculos, entretanto detetados pelo sistema sensorial do veículo. O sistema sensorial do veículo é essencialmente baseado num dispositivo com visão RGB-D (Kinect) montado num suporte com dois graus de liberdade (pan&tilt). Este sistema é usado concorrentemente para ver a estrada e os obstáculos que nela possam existir e para detetar e identificar sinais de trânsito que aparecem na pista. A aquisição e processamento dos dados sensoriais e a sua transformação em informação (localização do veículo na pista, deteção e localização de obstáculos, deteção e identificação dos sinais de trânsito) foi trabalho realizado pelo autor. Um agente de software foi desenvolvido para gerir o acesso concorrente ao dispositivo de visão. O veículo desenvolvido participou na Competição de Condução Autónoma, do Festival Nacional de Robótica, edição de 2013, tendo alcançado o primeiro lugar.

The autonomous driving field has been a stage of major developments in the last years. Not only has been seen a major push in the research, already existing several self driving cars, but also in the market, with several assisted driving systems equipped in commercialized vehicles. In the work developed in the scope of this dissertation, it were approached and developed several relevant topics to the autonomous driving problem. Namely, it were implemented mapping systems, localization and navigation in an autonomous vehicle with an Ackerman locomotion system. The vehicle is capable of building the map of the track and use that map to navigate. The mapping mechanism is supervised, the vehicle has to be remotely controlled to cover the entire track. The localization of the vehicle in the track is accomplished using a particle filter, using the adequate motion model to its locomotion system. The path planning is performed at two levels. At a higher level, the overall course to be performed by the vehicle is defined by passage points. At a lower level, the path between the aforementioned points is detailed in a thiner sequence of points that take into account the limitations of the Ackerman motion model. The navigation is adaptive since it adapts to the existence of the obstacles detected by the robot’s sensory system. The vehicle’s sensory system is essentially based on a device with RGB-D vision system (Kinect) mounted over a structure with two degrees of freedom (pan&tilt). This system is concurrently used to see the track and the obstacles that may exist and to detect and identify traffic signs that appear on the track. The acquisition and processing of the sensory data and its transformation in information (localization of the vehicle in the track, detection and localization of obstacles, detection and identification of traffic signs) was work developed by the author. A software agent was developed to manage the concurrent access to the vision device. The developed vehicle participated in the Autonomous Driving Competition, from the Portuguese Robotics Open, 2013 edition, having achieved the first place.