Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/29133
Title: Multi-camera and multi-algorithm architecture for visual perception onboard the ATLASCAR2
Other Titles: Arquitetura multi-câmara e multi-algoritmo para perceção visual a bordo do ATLASCAR2
Author: Almeida, Tiago Miguel Rodrigues de
Advisor: Santos, Vítor Manuel Ferreira dos
Keywords: Visual perception
Data combination
Computer vision techniques
ROS architecture
Road lane lines
Multiple cameras
Multiple algorithms
Defense Date: 23-Jul-2019
Abstract: Road detection is a crucial concern in Autonomous Navigation and Driving Assistance. Despite the multiple existing algorithms to detect the road, the literature does not offer a single effective algorithm for all situations. A global more robust set-up would count on multiple distinct algorithms running in parallel, or even from multiple cameras. Then, all these algorithms’ outputs should be merged or combined to produce a more robust and informed detection of the road lane, so that it works in more situations than each algorithm by itself. This dissertation integrated in the ATLAS-CAR2 project, developed at the University of Aveiro, proposes a ROS-based architecture to manage and combine multiple sources of lane detection algorithms ranging from the algorithms that return the spatial localization of the road lane lines and those whose results are the navigable zone represented as a polygon. The architecture is fully scalable and has proved to be a valuable tool to test and parametrise individual algorithms. The combination of the algorithms’ results used in this work uses a confidence based merging of individual detections.
A deteção de estradas é uma questão crucial na Navegação Autónoma e na Assistência à Condução. Apesar de os múltiplos algoritmos existentes para detetar a estrada, a literatura não oferece um único algoritmo eficaz para todas as situações. Uma configuração global mais robusta incorporaria vários algoritmos distintos e executados em paralelo, ou mesmo baseado em múltiplas câmaras. Então, todos os resultados destes algoritmos devem ser fundidos ou combinados para produzir uma deteção mais robusta e informada da via da estrada, para que funcione em mais situações do que cada algoritmo funcionando individualmente. Esta dissertação integrada no projeto ATLASCAR2, desenvolvido na Universidade de Aveiro, propõe uma arquitetura baseada em ROS para gerir e combinar múltiplas fontes de algoritmos de deteção de vias da estrada, desde algoritmos que devolvem a localização espacial da faixa de rodagem até àqueles cujos resultados são a zona navegável representada como um polı́gono. A arquitetura é totalmente escalável e provou ser uma ferramenta valiosa para testar e parametrizar algoritmos individuais. A combinação dos resultados dos algoritmos utilizados neste trabalho utiliza uma combinação de deteções individuais baseada na confiança.
URI: http://hdl.handle.net/10773/29133
Appears in Collections:DEM - Dissertações de mestrado
UA - Dissertações de mestrado

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