Sensor fusion of a camera and 2D LIDAR for lane detection and tracking
Şerit tespiti ve takibi için kamera ve 2D LIDAR sensör füzyonu
- Tez No: 580667
- Danışmanlar: PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Bu tez çalışması kamera ve 2D LIDAR sensör füzyonuna dayanan yeni bir şerit tespit ve takip algoritması önermektedir. Önerilen yöntem kuş bakışı görünümünde, şerit pikselleri 1D kafa şapkası çekirdeği ile evriştirilerek yükseltilmiş gri seviye imgelere dayanmaktadır. Evriştirilen imge yatay olarak önceden belirlenmiş sayıda bölgelere ayrılır ve her bir bölgenin çubuk grafiği hesaplanır. Sonra, daha önce tanımlanmış belirli orandaki en yüksek değerlikli yerel maksimumlar, aday şerit pikselleri olarak belirlenir. Daha sonra, 2D LIDAR verileri nesneleri tespit etmek için bölütlenir ve kuş bakışı görünüme nesne piksellerini belirlemek için haritalanır. Tespit edilen nesneler tarafından işgal edilen pikseller, geliştirilmiş kuş bakışı görünümü elde etmek için arka plan piksellerine çevrilir. Bir sonraki adımda, çizgileri tespit etmek için geliştirilmiş kuş bakışı görünümde Hough dönüşümü uygulanır. Tespit edilen çizgilerin eğim ve çizgiler ile imgelerin alt ve üst sınırlarının kesişim noktaları kullanılarak, tespit edilen çizgiler birleştirilir. Çizgileri birleştirme işleminden sonra, çizgilerin uzunluk, eğim ve kesişim noktalarına bağlı olarak en iyi şerit çifti seçilir. Son olarak, seçilen şerit çifti üzerinde sol ve sağ şerit için benzer eğrilikli ikinci dereceden polinom kullanılarak şerit tespiti gerçekleştirilir. Bu polinom katsayıları en küçük kareler yöntemi ile hesaplanır ve Kalman süzgeci ile takip edilir. Ek olarak, bir aracı şeritte tutmak için referans yörüngesinin oluşturulması ve yanal sapma hatası ile yönelme hatasının hesaplanması verilmektedir. Hesaplamalı ve deneysel değerlendirmeler, önerilen yöntemin şerit tespit doğruluğunu yüksek oranda artırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes a novel lane detection and tracking algorithm based on sensor fusion of a camera and 2D LIDAR. The proposed method is based on the top down view of a grayscale image, whose lane pixels are enhanced by the convolution with a 1D top-hat kernel. The convolved image is horizontally divided into a predetermined number of regions and the histogram of each region is computed. Next, the highest valued local maxima in a predefined ratio in the histogram plots are determined as candidate lane pixels. In addition, we segment 2D LIDAR data to detect objects on the road and map them to the top down view to determine object pixels. Pixels occluded by the detected objects are then turned into background pixels to obtain a modified top down view. Next, the Hough Transform is applied to the modified top down view to detect lines. These detected lines are merged based on their slopes and the interception points between the lines and bottom and top border of the image frame. After the merging process, the best lane pair is selected based on length, slope and interception points of the lines. Lastly, lane detection is carried out on the selected pair using a second-order polynomial with similar curvatures for the left and right lane markings. The polynomial coefficients are determined via the least squares method and tracked by a Kalman Filter. In addition, the thesis provides methods for the reference trajectory generation, the computation of the lateral error and heading error of a vehicle for lane keeping. Computational and experimental evaluations show that the proposed method significantly increases the lane detection accuracy.
Benzer Tezler
- Lıdar-kamera sensör füzyonu ile çoklu hedef konumlandırılması
Multiple target localization with lidar-camera sensor fusion
GÖKÇE SENA HOCAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BENLİ
- Kapalı ortamlarda yerelleştirme ve haritalama için sensör füzyonu
Sensor fusion for gps denied environment for localization and mapping
HÜSEYİN BURAK KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Akıllı araçlar kapsamında ileri sürüş destek sistemlerinde sensör füzyonu
Sensor fusion in advanced driver asistance systems in the scope of intelligent vehicles
İLKER ALTAY
Doktora
Türkçe
2014
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ
- Otonom robotlarda, durumsal farkındalık temelli dinamik karar verme modeli ve yeni bir veri seti ile adaptif slam uygulaması
Adaptive slam application in autonomous robots with a situational awareness based dynamic decision making model and a new dataset
MÜMİNE YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARALI
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR DÜNDAR
- Visual-inertial sensor fusion for 3D urban modeling
Görsel-ataletsel duyaç tümleştirme kullanılarak şehirlerde 3B modelleme
SALİM SIRTKAYA
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN