Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10773/29678
Título: Detection of road navigability for ATLASCAR2 using LIDAR and inclinometer data
Outros títulos: Deteção da navegabilidade da estrada para o ATLASCAR2 usando LIDAR e inclinometria
Autor: Marques, Tiago Simões
Orientador: Santos, Vítor Manuel Ferreira dos
Oliveira, Miguel Armando Riem de
Palavras-chave: Point density
Point cloud
Curb detection
ATLASCAR2
LIDAR
Laser projection
ROS
Data de Defesa: 26-Jul-2018
Resumo: This work is developed as part of the AtlasCar2 project, and intends to create mechanisms for the detection of area traversable by the vehicle, delimited by the side-walks or road barriers and other small obstacles, such as road delineators, or small holes on the road surface, that together condition the vehicle’s navigation. As such this work aims to obtain from the lasers a point cloud that delimits these obstacles, so that it can be used in future navigation algorithms. The approach was to first, create a reconstruction of the environment ahead of the vehicle, using for this purpose the SICK LD-MRS400001 LIDAR sensor. To achieve this reconstruction, systems were developed to establish: the global position of the vehicle, using the GPS system of the AtlasCar2; and its orientation relative to the road plane, obtained through the inclinometer module also present in the vehicle. A filtering method was developed that allows to extract, from the created road reconstruction cloud, the information regarding the obstacles to the navigation, present in the road. This filtering method is performed through a new proposed approach based on the study of the accumulated density of the laser beams, dependent on the topology of the terrain they hit. A simulator was also built to study these accumulation behaviours in a controlled environment, in order to evaluate the performance of the accumulation in various situations, including several configurations of the sensor and the road obstacles. Lastly, some results testing the individual performance of the position and orientation systems, are presented, as well as the results of their integration in the road reconstruction system. Results of the performed simulations detailing the accumulation behaviour in various situations, are also presented, along with the results of the filtering algorithm: first using static filtering parameters, and then using dynamic ones, that change based on vehicle velocity, aimed at solving some of the limitations of the static method. The methodology for delimiting the road area accessible by the vehicle, despite some limitations, shows capable of accurately identifying, in real time, the road boundaries with relatively low computational cost, generating a point cloud ready to be used in navigation algorithms.
Este trabalho está inserido no projeto AtlasCar2, e pretende criar mecanismos para a deteção da área navegável pelo veículo, delimitada pelos passeios ou barreiras nas extremidades da estrada, e por outros pequenos obstáculos como pinos verticais ou buracos no asfalto, que em conjunto condicionam a navegação do veículo. Assim este trabalho prevê a obtenção de uma nuvem de pontos que delimita estes obstáculos, para que esta depois seja utilizada em futuros algoritmos de navegação. A abordagem passou primeiro lugar, pela criação de uma reconstrução local da zona em frente ao veículo, utilizando para o efeito, leituras sucessivas efetuadas pelo sensor LIDAR SICK LD-MRS400001. Para conseguir fazer essa reconstrução foram desenvolvidos sistemas para estabelecer: o posicionamento global do veículo, recorrendo ao sistema de GPS doAtlasCar2; e a sua orientação relativa ao plano da estrada, obtida através do sistema de inclinometria, também este presente no veículo. Foi desenvolvido um método de filtragem que permite extrair da reconstrução criada, informação correspondente aos obstáculos à navegação presentes na estrada. Esta filtragem e extração é feita através de uma nova abordagem que se baseia no estudo da densidade de acumulação dos feixes laser consoante a topologia do terreno em que estes incidem. Tendo também sido desenvolvido um simulador que permite estudar estes comportamentos num ambiente controlado afim de avaliar o desempenho da acumulação em várias situações, incluindo diversas configurações do sensor e dos obstáculos na estrada. Por fim são também apresentados resultados que avaliam individualmente os sistemas de aquisição de posição e orientação desenvolvidos, bem como os resultados da sua integração na criação da reconstrução da estrada, e os resultados das simulações que detalham o comportamento da accumulação em várias situações. São também apresentados os resultados dos algoritmos de filtragem; numa primeira fase em que foram utilizados parâmetros constantes, e depois, utilizando parâmetros dinâmicos que variam em função da velocidade do veículo, por forma a combater algumas das limitações do método estático. A metodologia para a deteção da área navegável desenvolvida neste trabalho, embora ainda com algumas limitações, mostra ser capaz de corretamente identificar em tempo real os limites da estrada e outros obstáculos, com um custo computacional relativamente baixo, gerando uma nuvem de pontos pronta para ser usada em algoritmos de navegação.
URI: http://hdl.handle.net/10773/29678
Aparece nas coleções: UA - Dissertações de mestrado
DEM - Dissertações de mestrado

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