Morphological Operations to Extract Urban Curbs in 3D MLS Point Clouds

Automatic curb detection is an important issue in road maintenance, three-dimensional (3D) urban modeling, and autonomous navigation fields. This paper is focused on the segmentation of curbs and street boundaries using a 3D point cloud captured by a mobile laser scanner (MLS) system. Our method provides a solution based on the projection of the measured point cloud on the XY plane. Over that plane, a segmentation algorithm is carried out based on morphological operations to determine the location of street boundaries. In addition, a solution to extract curb edges based on the roughness of the point cloud is proposed. The proposed method is valid in both straight and curved road sections and applicable both to laser scanner and stereo vision 3D data due to the independence of its scanning geometry. The proposed method has been successfully tested with two datasets measured by different sensors. The first dataset corresponds to a point cloud measured by a TOPCON sensor in the Spanish town of Cudillero. The second dataset corresponds to a point cloud measured by a RIEGL sensor in the Austrian town of Horn. The extraction method provides completeness and correctness rates above 90% and quality values higher than 85% in both studied datasets.Ministerio de Ciencia e Innovació

Indicador Integrado Multiparamétrico (IIM) para la caracterización de espacios peatonales en áreas urbanas a partir de la integración de datos LiDAR procedente de Mobile Mapping System con otras fuentes de información

Trabajo de Fin de Máster del Máster en Geotecnologías cartográficas en ingeniería y arquitectura, curso...En este estudio se propone una metodología de investigación que permite identificar los caminos escolares peatonales más adecuados en áreas urbanas. En base a ciertas variables de seguridad vial, a la distancia de desplazamiento y al estado de los viales, entre otros parámetros de interés, se generará un indicador de movilidad que permitirá visualizar de manera sencilla los trayectos domicilio-colegio más adecuados. El trabajo se divide en dos partes bien diferenciadas, la primera de ellas se focaliza en segmentar y clasificar nubes de puntos LiDAR para reconocer diferentes elementos viarios que condicionan la movilidad del peatón urbano. En la segunda parte se analiza la accesibilidad peatonal a un centro educativo aplicando técnicas de costes acumulados de desplazamiento, para identificar los caminos peatonales más apropiados en función de los elementos identificados en la fase previa

A Comparative Evaluation of the Detection and Tracking Capability Between Novel Event-Based and Conventional Frame-Based Sensors

Traditional frame-based technology continues to suffer from motion blur, low dynamic range, speed limitations and high data storage requirements. Event-based sensors offer a potential solution to these challenges. This research centers around a comparative assessment of frame and event-based object detection and tracking. A basic frame-based algorithm is used to compare against two different event-based algorithms. First event-based pseudo-frames were parsed through standard frame-based algorithms and secondly, target tracks were constructed directly from filtered events. The findings show there is significant value in pursuing the technology further

Road Scene Interpretation for Autonomous Navigation Fusing Stereo Vision and Digital Maps

En esta tesis se ha presentado un método de detección de carretera basado en visión estereoscópica. El aprendizaje automático se utiliza para resolver problemas de visión artificial de muy diferente ámbito, en concreto, la técnica utilizada en este caso es la llamada boosting, la cual utiliza árboles de decisión para clasificar cada píxel de la imagen como zona que pertenece carretera o no. El vector de características utilizado incluye información proporcionada por mapas digitales, visión estéreo y cámaras en color y en escala de grises. La imagen en escala de grises es utilizada para detectar marcas viales, Local Binary Patterns (LBP) y Histogramas de Orientación de Gradiente (HOG). Las cámaras en color son utilizadas para el cálculo de una imagen que es invariante a la iluminación y también para detectar las sombras presentes en la imagen. Además, se ha desarrollado un método basado en el espacio de color HSV para detectar las zonas de vegetación presentes en la escena. Las cámaras estéreo tienen un papel importante porque son las encargadas de proporcionar información 3D al sistema. Algunas de las características que usan dicha información son los vectores normales y los valores de curvatura. Se ha desarrollado un nuevo método para la detección de bordillos. Este novedoso detector de bordillos se basa en el análisis de la curvatura porque describe la variación de la forma de la carretera incluso en presencia de pequeños bordillos. La función es capaz de detectar bordillos de 3 cm de altura incluso hasta 20 metros de distancia, siempre y cuando los píxeles que pertenecen al bordillo estén conectados entre si en la imagen de curvatura. Otros obstáculos como vehículos, muros o arboles son también detectados utilizando visión estereoscópica. Una nueva forma para convertir características que describen limites de carretera en características que describen zonas de carretera se ha descrito en esta tesis. Utiliza marcas viales, bordillos, obstáculos y zonas de vegetación como entradas y tras incluir información adicional del mapa se genera un modelo de carretera. La originalidad de este sistema es el punto desde donde se detecta es espacio libre. %Otros métodos crean lineas desde el punto medio del limite inferior de la imagen hasta que la linea llega a un obstáculo, pero nuestra propuesta utiliza otro punto de vista porque sus lineas empiezan desde el punto de fuga y los valores de las características de van acumulando a lo largo de dicha linea. Otra característica muy importante es la obtenida a partir de los mapas digitales. El objetivo es conseguir un imagen a priori de la forma de la carretera basado en la posición actual del vehículo y la información de las calles proporcionada por el mapa. La incertidumbre sobre los errores de posicionamiento son tenidos en cuenta durante el proceso y la anchura de la carretera es correctamente detectada usando el modelo radial propuesto. Se han realizado múltiples pruebas con diferentes clasificadores y parámetros basados en arboles de decisión para posteriormente elegir el clasificador que mejor funciona en la detección de carretera. El resultado de la clasificación es utilizado en un CRF para filtrar la respuesta y obtener un resultado mas suave. La métrica utilizada para evaluar los clasificadores es el F-score. El sistema es evaluado en el plano imagen, el cual es el método mas común en la literatura. Sin embargo, en un escenario de conducción autónoma, el control se realiza normalmente en una imagen a vista de pájaro de la escena. Se ha adoptado el mismo método de evaluación que se utiliza en la comparador internacional de algoritmos KITTI para poder comparar nuestros resultados con otros algoritmos

Curb detection and tracking using 3D-LIDAR scanner

This paper presents a novel road curb detection method using 3D-LIDAR scanner. To detect the curbs, the ground points are separated from the pointcloud first. Then the candidate curb points are selected using three spatial cues: the elevation difference, gradient value and normal orientation. Afterwards the false curb points caused by obstacles are removed using the short-term memory technique. Next the curbs are fitted using the parabola model. Finally, the particle filter is used to smooth the curb detection result. The proposed approach was evaluated on a dataset collected by an autonomous ground vehicle driving around the Ford Research campus and downtown Dearborn. Our curb detection results are accurate and robust despite variations introduced by moving vehicles and pedestrians, static obstacles, road curvature changes, etc.Accepted versio

Métodos de classificação de nuvens de pontos recolhidas por sistemas LiDAR móveis, para a geração de modelos digitais de terreno, a grandes escalas

A tecnologia LiDAR (LIght Detection And Ranging) tem-se revelado nos últimos anos como sendo uma técnica bastante eficaz na aquisição de dados geoespaciais. A instalação destes sistemas em plataformas sobre veículos terrestres permite uma elevada rapidez na recolha de nuvens de pontos, por vezes limitada apenas pela velocidade do próprio veículo. A obtenção de dados de base (pontos de cota e linhas de quebra), para a geração de MDT (Modelos Digitais do Terreno) a grandes escalas é normalmente um processo bastante moroso e consequentemente dispendioso. A utilização das nuvens de pontos recolhidas por sistemas LiDAR moveis terrestre surge assim, naturalmente, como uma possível solução eficiente para a obtenção desse tipo de dados. No entanto, as nuvens de pontos recolhidas por estes sistemas, são não-seletivas, sendo necessário efetuar a classificação e segmentação desses dados. A classificação dos pontos da nuvem que representam a superfície do terreno e a sua segmentação de forma a identificar e restituir as linhas de quebra é um desafio em aberto que continua a despertar o interesse dos investigadores. Ao longo deste trabalho pretende-se contribuir para a resposta a esse desafio, propondo e testando diversos métodos inovadores para a classificação e extração de pontos das nuvens recolhidas por sistemas LiDAR móveis terrestres, com o objetivo de geração de MDT a grandes escalas. Ao contrário da maioria dos algoritmos existentes na literatura, em que apenas são utilizadas as coordenadas tridimensionais dos pontos, a maioria dos algoritmos aqui propostos tiraram partido dos princípios de funcionamento dos sistemas e dos dados associados a cada um dos pontos da nuvem. Os algoritmos propostos, têm ainda em consideração a eficiência na obtenção dos dados mínimos e suficientes para a representação da forma do terreno a uma determinada escala. Sendo mantido o paradigma estabelecido pela maioria dos utilizadores e produtores de informação geográfica, na utilização de pontos de cota e linhas de quebra, para a geração de MDT a grandes escalas. É ainda proposto um método para a extração de linhas tridimensionais a partir de nuvens de pontos obtidas ao longo de infraestruturas ferroviárias. Finalmente, tendo em conta que, os perfis transversais a grandes escalas representam o atual paradigma para a modelação do terreno como base para projetos de execução de vias lineares, nomeadamente, rodoviárias e ferroviárias. É apresentado um estudo comparativo de várias estratégias propostas para o agrupamento dos pontos das nuvens com vista à criação desses perfis transversais.LiDAR (LIght Detection And Ranging) technology, revealed in recent years, to be a very effective technique in the acquisition of geospatial information. The installation of these systems on land vehicles allows a high information collection speed of point clouds, often limited only by the speed of the vehicle itself. Obtaining basic information (height points and break lines) for digital terrain models generation, is usually a very time-consuming task and consequently an expensive process. The use of point clouds collected by terrestrial mobile LiDAR systems, naturally emerges as a possible efficient solution to obtain this type of information. However, the point clouds collected by these systems are non-selective, and it is necessary to classify and segment this information. The classification of cloud points representing the surface of the terrain and the segmentation of information in order to identify and restore their break lines is an open challenge that continues to stimulate the researcher’s interest. Throughout this work, its intended to contribute to answer to this challenge, by proposing and testing several innovative methods, for the classification and extraction of information from point clouds collected by terrestrial mobile LiDAR systems, for digital terrain models creation Most of the proposed algorithms take advantage of the principles of system operation and the information stored for each cloud point. Instead of most existing algorithms in the literature, where only the points three-dimensional coordinates are used. The proposed algorithms also consider the efficiency in obtain, the minimum and necessary information, to represent the terrain shape at a given scale. Being maintained the paradigm established by the majority of users and producers of geographic information, in the use of height points and break lines, for digital terrain models representation. A method is also presented for the particular case of the use of these systems on railway lines. Finally, considering, that the use of cross sections represents the terrain modelling, current paradigm, for linear infrastructures projects, namely roads and railways. A comparative study of several strategies proposed for cloud points group, is presented, in way to create these cross sections