Detection and tracking of obstacles in urban environments using stereo vision

Autor: Daniela Alves Ridel
Přispěvatelé: Denis Fernando Wolf, Fernando Santos Osório, Cristiano Premebida, Adriane Beatriz de Souza Serapião
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2016
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
Popis: Segundo relatório disponibilizado pela World Health Organization (WHO) (WHO, 2015), 1,3 milhões de pessoas morrem todos os anos no mundo devido à acidentes de trânsito. Veículos inteligentes se mostram como uma proeminente solução para reduzir esse drástico número. Por isso, diversos grupos de pesquisa no mundo têm concentrado esforços para o desenvolvimento de pesquisa que viabilize o desenvolvimento desse tipo de tecnologia. Diversos são os requisitos necessários para que um veículo possa circular de forma completamente autônoma. Localização, mapeamento, reconhecimento de semáforos e placas de trânsito são apenas alguns dentre tantos. Para que um veículo trafegue nas vias de forma segura, ele precisa saber onde estão os agentes que coabitam o mesmo espaço. Depois que esses agentes são detectados é necessário predizer suas movimentações de forma a reduzir os riscos de colisão. Neste projeto propôs-se a construção de um sistema que visa detectar agentes (obstáculos) e realizar o rastreamento deles para estimar suas velocidades e localizações enquanto estiverem no campo de visão do veículo autônomo, assim possibilitando realizar o cálculo da chance de colisão de cada um desses obstáculos com o veículo autônomo. O sistema utiliza unicamente a informação provida por uma câmera estereoscópica. Os pontos da cena são agrupados utilizando a informação da 24-vizinhança, disparidade e um valor que corresponde a chance de fazerem parte de um obstáculo. Após o agrupamento, cada grupo é dado como um possível obstáculo, após checar a consistência desses obstáculos por dois frames consecutivos, o grupo, agora considerado um obstáculo passa a ser rastreado utilizando filtro de Kalman (WELCH; BISHOP, 1995) e para checar a correspondência de obstáculos ao longo de toda a sequência é utilizado o algoritmo de Munkres (MUNKRES, 1957). A detecção e o rastreamento foram avaliados quantitativamente e qualitativamente utilizando dados coletados no Campus II da USP de São Carlos, bem como o conjunto de dados KITTI (GEIGER; LENZ; URTASUN, 2012). Os resultados demonstram a eficiência do algoritmo tanto na detecção dos obstáculos como no rastreamento dos mesmos. According to a report provided by the WHO (World Health Organization) in 2015 (WHO, 2015), 1.3 million people die every year worldwide due to traffic accidents. Intelligent vehicles appear as a prominent solution to reduce this number. Many research groups in the world have been focussing efforts on the development of research in order to enable the development of such technology. There are several requirements for a vehicle be completely autonomous on the roads. Location, mapping, recognition of traffic lights and traffic signs are just a few among many. For safety the vehicle needs to detect all the other elements that are present in the same environment and to estimate their velocity in order to know where they are planning to go to avoid any kind of collision. This project proposes a system to detect obstacles and perform their tracking to estimate their speeds and locations enabling the calculation of the chance of collision of each of these obstacles with the autonomous vehicle. The system only uses the information provided by a stereoscopic camera. The points in the scene are clustered using the 24-neighborhood information, disparity and a value related to the chance of it being part of an obstacle. After the clustering, each cluster is considered a possible obstacle, when the consistence is checked in two frames the cluster becames an obstacle and starts being tracked using Kalman filter (WELCH; BISHOP, 1995), to match obstacles being tracked in the whole sequence the Munkres algorithm (MUNKRES, 1957) is used. The detection and tracking were evaluated qualitatively and quantitatively using data collected in the Campus II of USP in São Carlos and data from KITTI dataset (GEIGER; LENZ; URTASUN, 2012). The results show the algorithms efficiency in obstacle detection and tracking.
Databáze: OpenAIRE
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