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Implementación de funcionalidades para sistema de detección, clasificación y seguimiento de vehículos y peatones basado en información LiDAR

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2018-07-05
Defense date
2018-07-05
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Burlingame, EE. UU.
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En el mundo actual, los accidentes relacionados con los automóviles y la conducción suponen una de las principales causas de muerte en el primer mundo. Por encima de otros factores externos, el factor humano es sin duda el más influyente como su causa; por ello, surge la necesidad de un progresivo desarrollo e incorporación de sistemas de automatización y control inteligentes en los llamados vehículos autónomos. La presente memoria recoge la implementación de varias funciones relacionadas con la visión por ordenador aplicada a vehículos inteligentes, y están divididas en dos partes. La primera parte consiste en la obtención de imágenes a modo de vista de pájaro utilizando datos de nube de puntos obtenidos de sensores LiDAR (Light Detection and Ranging, es decir, visión y medición mediante luz), permitiendo un mejor estandarizado y procesado de la información entre distintos tipos de dispositivo. La segunda consiste en un sistema de tracking, que consiste en la asignación de un número de identificación a cada agente (peatón, ciclista, vehículo, etc.) detectado y mantenerlo en el tiempo. Además, se presentan resultados para probar la utilidad y fiabilidad de las funciones desarrolladas, los cuales han sido obtenidos en entornos reales, cuya exigencia e impredecibilidad son superiores a situaciones llamadas “de laboratorio”, donde se controlan diversas variables o elementos del sistema
In the current world, driving accidents are one of the main death causes in the first world. Above other external factors, the human factor is without a doubt the most influential as their cause; that’s why it arises a necessity of a progressive development and incorporation of systems of automation and intelligent control in the so-called autonomous vehicles. The following report comprises the implementation of several functions related with computer vision applied to autonomous vehicles, which are divided in two parts. The first one consists on the obtaining of images in birdview fashion using point cloud data obtained from LiDAR sensors (Light Detection and Ranging), which allows for a better standardizing and processing of the information between several types of device. The second one consists on a tracking system, which assigns an ID to every detected agent (pedestrian, cyclist, vehicle, etc.) and maintains it throughout time. Furthermore, results are presented to prove the utility and reliability of the developed functions, which have been obtained in real environments, whose levels of exigence and randomness are higher than in “laboratory situations”, where several variables or elements are controlled.
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Keywords
Visión por ordenador, Vehículos inteligentes, Seguimiento de agentes, Reconocimiento de objetos, Sistemas en tiempo real
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