Perception och navigering avautomatiserade körsystem med hjälp avkamera, LiDAR och maskininlärning

Abstract

Automatiserade körsystem är och fortsätter att vara ett forskningsområde där ut-veckling och framsteg sker. Anledningar till att detta är ett intressant och viktigtforskningsområde är bland annat att säkerhets- och miljöaspekten förväntas ha enpositiv inverkan på samhället om automatiserade körsystem kan realiseras. Det finns två huvudsakliga problem att lösa för att uppnå ett fullt automatiseratkörsystem. För det första krävs ett tillförlitligt kooperativt system som ger de au-tonoma fordonen möjligheten att kommunicera både sinsemellan och med externinfrastruktur. Sedan krävs även ett robust och tillförlitligt autonomt system som sä-kerställer att fordonet inte är beroende av infrastruktur eller kommunikation mellanandra autonoma fordon. Detta projekt har behandlat utvecklingen och evalueringenav en autonom systemarkitektur, som ej är beroende av någon utomstående infra-struktur eller kooperativa system.Systemarkitekturen evaluerades i en trafikmiljö med nedskalade lastbilsmodeller somär utrustade med inbyggda datorer, kameror samt LiDAR. Resultaten av evaluering-en visar att med hjälp av hårdvaran kan lastbilen färdas autonomt i trafikmiljönpå ett säkert sätt. Förutsatt att det finns en kantlinje på banan och bredden förkörfältet är känd. Genom användningen av bildbehandling kan lastbilen beräknavägbanans utformning samt sin egen position i relation till vägen. Resultaten visaratt algoritmer baserade på maskininlärning kan användas för att öka säkerhetengenom att detektera andra lastbilar inom trafikmiljön. Ihop med en LiDAR-enhetkan de detekterade objekten även avståndsmätas.