NOVEL TECHNIQUES FOR MAPPING AND LOCALIZATION OF SELF DRIVING CARS USING GRID MAPS

Nome: Filipe Wall Mutz
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 02/09/2019
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Alberto Ferreira De Souza Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Alberto Ferreira De Souza Orientador
Claudine Santos Badue Gonçalves Examinador Interno
Felipe Maia Galvão França Examinador Externo
Karin Satie Komati Examinador Externo
Thiago Oliveira dos Santos Examinador Interno

Resumo: Este trabalho propõe novas técnicas para construção de mapas de grade de ambientes de grande escala, e para estimativa da localização de carros autônomos nestes mapas. A técnica de mapeamento é utilizada para criar mapas de grade de ocupação, de refletividade, coloridos e semânticos. A localização é baseada em filtros de partículas. Novos métodos para cálculo dos pesos das partículas usando informações semânticas e coloridas são apresentados. A rede neural profunda DeepLabv3+ é usada para segmentar semanticamente imagens capturadas por uma câmera frontal. A estimativa das poses do veículo para o mapeamento é modelada como um problema de Localização e Mapeamento Simultâneos (Simultaneous Localization and Mapping – SLAM). Valores iniciais das poses são obtidos usando o algoritmo GraphSLAM para fundir dados de odometria e GPS. Esses valores são refinados usando informações de fechamento de circuito. As poses otimizadas são utilizadas para construir mapas do ambiente. As localizações dos carros autônomos são calculadas em relação a estes mapas. As técnicas de localização e mapeamento foram avaliadas em vários ambientes complexos e de larga escala usando o automóvel robótico autônomo e inteligente (Intelligent and Autonomous Robotic Automobile – IARA). O impacto de usar diferentes tipos de mapas de grade na acurácia da localização assim como sua robustez a condições adversas de operação (e.g., iluminação variável, e tráfico intenso de veículos e pedestres) foram avaliadas quantitativamente. Até onde sabemos, as técnicas de mapeamento e localização, a metodologia para produção dos valores de referência para os experimentos, e a avaliação da acurácia da localização para diferentes mapas de grade são novidades.

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