Perception and intelligent localization for autonomous driving

Abstract

Visão por computador e fusão sensorial são temas relativamente recentes, no entanto largamente adoptados no desenvolvimento de robôs autónomos que exigem adaptabilidade ao seu ambiente envolvente. Esta dissertação foca-se numa abordagem a estes dois temas para alcançar percepção no contexto de condução autónoma. O uso de câmaras para atingir este fim é um processo bastante complexo. Ao contrário dos meios sensoriais clássicos que fornecem sempre o mesmo tipo de informação precisa e atingida de forma determinística, as sucessivas imagens adquiridas por uma câmara estão repletas da mais variada informação e toda esta ambígua e extremamente difícil de extrair. A utilização de câmaras como meio sensorial em robótica é o mais próximo que chegamos na semelhança com aquele que é o de maior importância no processo de percepção humana, o sistema de visão. Visão por computador é uma disciplina científica que engloba àreas como: processamento de sinal, inteligência artificial, matemática, teoria de controlo, neurobiologia e física. A plataforma de suporte ao estudo desenvolvido no âmbito desta dissertação é o ROTA (RObô Triciclo Autónomo) e todos os elementos que consistem o seu ambiente. No contexto deste, são descritas abordagens que foram introduzidas com fim de desenvolver soluções para todos os desafios que o robô enfrenta no seu ambiente: detecção de linhas de estrada e consequente percepção desta, detecção de obstáculos, semáforos, zona da passadeira e zona de obras. É também descrito um sistema de calibração e aplicação da remoção da perspectiva da imagem, desenvolvido de modo a mapear os elementos percepcionados em distâncias reais. Em consequência do sistema de percepção, é ainda abordado o desenvolvimento de auto-localização integrado numa arquitectura distribuída incluindo navegação com planeamento inteligente. Todo o trabalho desenvolvido no decurso da dissertação é essencialmente centrado no desenvolvimento de percepção robótica no contexto de condução autónoma.

Computer vision and sensor fusion are subjects that are quite recent, however widely adopted in the development of autonomous robots that require adaptability to their surrounding environment. This thesis gives an approach on both in order to achieve perception in the scope of autonomous driving. The use of cameras to achieve this goal is a rather complex subject. Unlike the classic sensorial devices that provide the same type of information with precision and achieve this in a deterministic way, the successive images acquired by a camera are replete with the most varied information, that this ambiguous and extremely dificult to extract. The use of cameras for robotic sensing is the closest we got within the similarities with what is of most importance in the process of human perception, the vision system. Computer vision is a scientific discipline that encompasses areas such as signal processing, artificial intelligence, mathematics, control theory, neurobiology and physics. The support platform in which the study within this thesis was developed, includes ROTA (RObô Triciclo Autónomo) and all elements comprising its environment. In its context, are described approaches that introduced in the platform in order to develop solutions for all the challenges facing the robot in its environment: detection of lane markings and its consequent perception, obstacle detection, trafic lights, crosswalk and road maintenance area. It is also described a calibration system and implementation for the removal of the image perspective, developed in order to map the elements perceived in actual real world distances. As a result of the perception system development, it is also addressed self-localization integrated in a distributed architecture that allows navigation with long term planning. All the work developed in the course of this work is essentially focused on robotic perception in the context of autonomous driving.