Evaluering och utveckling av bildbaserade positioneringssystemför självkörande skalade fordon

Examensarbete för kandidatexamen

Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12380/251721
Download file(s):
File Description SizeFormat 
251721.pdfFulltext10.31 MBAdobe PDFView/Open
Type: Examensarbete för kandidatexamen
Bachelor Thesis
Title: Evaluering och utveckling av bildbaserade positioneringssystemför självkörande skalade fordon
Authors: Almblad, Erik
Branzell, Alexander
Hjerpe, Carl
Aziz, Hawre
Eriksson, Mattias
Krook, Robert
Abstract: skalade självkörande fordon. Rapporten presenterar två olika positioneringssystem som med hjälp av en Raspberry Pi och tillhörande kameramodul rapporterar en position för ett fordon i ett ansatt referenssystem; ett referenssystem som kan delas av flera fordon. Även ett system för lokal positionsbestämning baserat på vägkantsidentifiering presenteras. Positioneringssystemen har evaluerats i en trafiksituation som innefattar raksträckor, svängar och en rondell. Resultaten visar att systemen är tillräckligt robusta för att användas i en kontrollerad laborationsmiljö. Systemen i dess nuvarande utförande anses dock inte tillräckligt robusta för att användas i en miljö där andra fordon befinner sig. De positioneringssystem som presenteras i rapporten utnyttjar endast on-board sensorer och ingen trådlös kommunikation med omgivningen förekommer. Detta möjliggör en mycket flexibel evaluering av systemen och nya testbanor kan enkelt introduceras. En central teknik för samtliga system är bildbehandling. Centrala bildbehandlingsmetoder som evalueras i rapporten är objekt- och kantidentifiering samt optiskt flöde. Dessa metoder implementeras i de positioneringssystem som rapporten presenterar. Författarna anser att de utvecklade systemens resultat verifierar att det är fullt möjligt att utveckla positioneringssystem för självkörande skalade fordon till en låg kostnad.
Keywords: Data- och informationsvetenskap;Computer and Information Science
Issue Date: 2017
Publisher: Chalmers tekniska högskola / Institutionen för data- och informationsteknik (Chalmers)
Chalmers University of Technology / Department of Computer Science and Engineering (Chalmers)
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12380/251721
Collection:Examensarbeten för kandidatexamen // Bachelor Theses



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.