Sistema Siga o Líder para Carros Autônomos Baseado em Redes Neurais Profundas Pré-Treinadas
Nome: THÓMAS JÉFFERSON DA SILVA TEIXEIRA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 15/12/2017
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| ALBERTO FERREIRA DE SOUZA | Orientador |
| THIAGO OLIVEIRA DOS SANTOS | Co-orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| ALBERTO FERREIRA DE SOUZA | Orientador |
| CLAUDINE SANTOS BADUE | Examinador Interno |
| FELIPE MAIA GALVÃO FRANÇA | Examinador Externo |
| THIAGO OLIVEIRA DOS SANTOS | Coorientador |
Resumo: "Neste trabalho é investigada uma arquitetura de software para resolver o problema de siga o líder. Este problema é representado por um veículo autônomo que rastreia e segue um veículo líder, controlando a sua própria direção e velocidade. Para (i) rastrear visualmente e (ii) estimar a posição do veículo líder, foi utilizada a fusão de informações extraídas de imagens de uma câmera, e informações extraída de dados de um laser Light Detection And Ranging (LiDAR).
Para etapa de rastreamento visual, foi escolhido o rastreador the Generic Object Tracking Using Regression Networks (GOTURN) [HEL16], dentre outros rastreadores examinados. O GOTURN, uma rede neural profunda pré-treinada capaz de rastrear objetos genéricos, recebe uma caixa delimitadora inicial com a imagem do veículo líder (marcada pelo operador) e, em seguida, rastreia este veículo em imagens subsequentes. Na etapa de estimativa de posição, dados da caixa delimitadora contendo a imagem do veículo líder são fundidos com informações advindas do LiDAR para estimar a posição do veículo líder no mundo. O restante da arquitetura de software proposta usa esta estimativa para gerar um plano dos movimentos (velocidades e ângulos do volante para um horizonte de tempo alguns segundos à frente) a serem executados pelo veículo autônomo.
Nossa arquitetura de software para resolver o problema de siga o líder foi avaliada usando um veículo autônomo em quatro trechos do anel viário da UFES. Em todos os experimentos o veículo autônomo conseguiu seguir o caminho do líder com erro quadrático médio máximo de 0,28 m. "
