LIDAR target detection and segmentation in road environment

Abstract

In this project a comparative and exhaustive evaluation of several 2D laser data segmentation algorithms in road scenarios is performed. In a first stage, the segmentation algorithms are implemented using the ROS programming environment; the algorithms are applied to the raw laser scan data in order to extract groups of measurement points which share similar spatial properties and that probably will belong to one single object. Each algorithm has at least one threshold condition parameter that is configurable, and one of the goals is to try to determine the best value of that parameter for road environments. The following stage was the definition of the Ground-truth where multiple laser scans were hand-labelled. The next step was the comparison between the Ground-truth and the segmentation algorithms in order to test their validity. With the purpose of having a quantitative evaluation of the methods' performance, six performance measures were created and compared.

Neste trabalho é feita uma avaliação exaustiva e comparativa de diversos algoritmos de segmentação de dados laser 2D em ambiente de estrada. Numa primeira fase, os algoritmos de segmentação são implementados usando o ambiente ROS; estes algoritmos têm a função de juntar pontos adquiridos pelo laser e agrupar os pontos de acordo com as suas propriedades espaciais e que idealmente irão pertencer ao mesmo objeto. Tendo cada algoritmo pelo menos um parâmetro variável na sua condição de separação, um dos objetivos do projeto é determinar o seu valor optimo em varias situações de estrada. A etapa seguinte foi definir um Ground-truth: diversos laser scans foram manualmente segmentados. Por fim, é feita a comparação entre os resultados dos algoritmos com o Ground-truth, testando assim a validade de cada algoritmo. Com o intuito de se realizar uma avaliação quantitativa, foram criadas seis medidas de desempenho da segmentação dos algoritmos que penalizam casos de má segmentação.