Lidar and radar-based occupancy grid mapping for autonomous drivingexploiting clustered sparsity
Otonom sürüş için, lidar ve radar bazlı seyrek kümelenmeden yararlanarak dijital ortam haritalaması
- Tez No: 916065
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GEETHU JOSEPH
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Technısche Unıversıteıt Delft (delft Unıversıty Of Technology)
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Occupancy grid maps are fundamental to autonomous driving algorithms, offering insights into obstacle distribution and free space within an environment. These maps are used for safe navigation and decision-making in self-driving applications, forming a crucial component of the automotive perception framework. An occupancy map is a discretized representation of a chosen environment that is constructed using point cloud information obtained from sensor modalities like LiDAR and radar. In this project, we formulate the problem of estimating the occupancy grid map using sensor point cloud data as a sparse binary occupancy value reconstruction problem. We utilize the inherent sparsity of occupancy grid maps commonly encountered in automotive scenarios. Besides, the spatial dependencies between the grid cells are exploited to provide a better reconstruction of the boundaries of the objects inside the range of the map and to suppress the false alarms emerging from the reflections coming from the road. To address sparsity and spatial correlation jointly, we propose an occupancy grid estimation method that is based on pattern-coupled sparse Bayesian learning. The proposed method shows enhanced detection capabilities compared to two benchmark methods, based on qualitative and quantitative performance evaluation with scenes from the automotive datasets nuScenes and RADIal.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Neural network-based human detection using raw UWB radar data
Ultra-geniş bantlı radar ham verileri kullanılarak sinir ağ tabanlı insan tespiti
EMİNE BERJİN DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bahçeşehir ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Object-based damage pattern analysis in building from post-earthquake high resolution satellite images: Two case studies on Bam and Haiti
Yüksek çözünürlüklü deprem sonrasi uydu görüntülerini kullanarak yapilarda obje tabanli hasar örüntü analizi: Bam ve Haiti üzerinde iki durum incelemesi
ÖMER KARAGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
İstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Uydu ve uzay çöplerinin yörüngelerini yerdeki optik sistemlerle tespiti ve doğrulanması
Orbit determination and verification of satellite and space debris via ground-based optical systems
SEDA AYDIN DURU
- SAR VE LIDAR verisi kullanılarak kıyı çizgisinin tespit edilmesi
Extracion of coastlines using SAR AND LIDAR data
SELEN OY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Akdeniz ÜniversitesiUzay Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Otonom araçlar için 2B lazer tarayıcı kullanılarak yeni 3B LIDAR sistemi elde edilmesi ve engel tespiti
Obtaining a new type 3D LIDAR system using 2D laser scanner for autonomous vehicles and obstacle detection
AHMET KAĞIZMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...