Detektált úthibák távolságának meghatározása sztereó kamera és LiDAR segítségével
Az elmúlt években a járműipar egyre nagyobb hangsúlyt fektetett az önvezető autók kifejlesztésére. Az egyik legfontosabb feladata ezeknek az autonóm eszközöknek a környezetük azon tulajdonságainak az érzékelése, amiknek az ismerete elengedhetetlen a megfelelő irányítás kialakításához. Az útfelület hibái és a különböző akadályok fontos részei ennek a környezetnek. A személygépkocsik nagy sebességgel történő kátyúba vagy fekvőrendőrre hajtása komoly veszélyeket jelent mind az utas, mind a járókelők részére.
Úthibák detektálására már számos megoldás született, különböző módszerek felhasználásával. Az általam használt program vizuális alapon, gépi látás segítségével képes valós időben detektálni az előre meghatározott objektumokat. A kátyúk, fekvőrendőrök és egyéb akadályok észleléséhez felügyelt tanulással egy neurális hálózatot hoztam létre. Ennek segítségével az autó képes érzékelni ezeket és a sebesség redukálásával vagy a befutott pálya módosításával csökkenteni egy baleset veszélyét.
Az objektumok érzékelése azonban nem elegendő, hiszen az önvezető járműnek ismernie kell azok pozícióit is. Ezt elsősorban az autó és az akadály távolságának megmérésével lehet meghatározni. Erre a feladatra a munkám során két különböző megoldást teszteltem. Mivel a detekció egyébként is vizuális alapon működik, így használhatunk sztereó kamerát, ami ki tudja számítani az egyes képpontok távolságát a lencsétől. A másik lehetőség egy lézer alapú távérzékelő (LiDAR) alkalmazása, aminek a pontfelhőjét összefuzionálva a detektált objektumokkal meg tudjuk határozni azok távolságát.
A kutatásom fókuszában ezen két távolságmérési módszer összehasonlítása áll. Ehhez a két mérőprogramot szinkronizálni kell térben és időben is. Az időbeli szinkronizáció garantálja, hogy az egyes mérések ugyanazon pillanatban történjenek. Így elérhető, hogy az eredmények közötti eltérések csupán az érzékelés módjából adódjanak. A térbeli összehangolás a távolság meghatározásához használt képpont definiálását takarja. Ez többféleképpen is történhet, például mediánnal, átlaggal, szélsőértékekkel vagy előre meghatározott pont kiválasztásával. Ezek összehasonlítása és közülük a legmegfelelőbb megoldás kiválasztása fontos elemei a dolgozatomnak.
A teszteket különböző eszközökkel végeztem el, majd az eredményeket számos szempont alapján értékeltem ki. Meghatároztam a sztereó látás és a lézeralapú távolságmérési módszerek egymáshoz viszonyított relatív hibáját. Feltérképeztem a hibák nagyságát az egyes távolságtartományokban, illetve az egyes objektumokra is külön-külön. Megvizsgáltam, hogy a negatív vagy a pozitív tévedés-e a jelentősebb az egyes eszközöknél. Ezentúl kielemeztem a sztereó kamera karakterisztikáját és összehasonlítottam két LiDAR szkennelési metódusát is.
A dolgozatom konklúzióval szolgál azt illetően, hogy melyik eljárás és milyen szempontok alapján alkalmasabb önvezető autók által detektált úthibák távolságmérésére.
szerző
-
Szabó Máté András
Mechatronikai mérnöki alapszak (BSc)
alapképzés (BA/BSc)
konzulensek
-
-
Tizedes László
informatikus mérnök, SZTAKI (külső)
