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A PhD Dissertation on Road Topology Classification for Autonomous Driving
La clasificaci´on de la topolog´ıa de la carretera es un punto clave si queremos desarrollar
sistemas de conducci´on aut´onoma completos y seguros. Es l´ogico pensar que la comprensi
´on de forma exhaustiva del entorno que rodea al vehiculo, tal como sucede cuando es
un ser humano el que toma las decisiones al volante, es una condici´on indispensable si se
quiere avanzar en la consecuci´on de veh´ıculos aut´onomos de nivel 4 o 5. Si el conductor,
ya sea un sistema aut´onomo, como un ser humano, no tiene acceso a la informaci´on del
entorno la disminuci´on de la seguridad es cr´ıtica y el accidente es casi instant´aneo i.e.,
cuando un conductor se duerme al volante.
A lo largo de esta tesis doctoral se presentan sendos sistemas basados en deep leaning
que ayudan al sistema de conducci´on aut´onoma a comprender el entorno en el que se
encuentra en ese instante. El primero de ellos 3D-Deep y su optimizaci´on 3D-Deepest,
es una nueva arquitectura de red para la segmentaci´on sem´antica de carretera en el que
se integran fuentes de datos de diferente tipolog´ıa. La segmentaci´on de carretera es clave
en un veh´ıculo aut´onomo, ya que es el medio por el que deber´ıa circular en el 99,9% de
los casos. El segundo es un sistema de clasificaci´on de intersecciones urbanas mediante
diferentes enfoques comprendidos dentro del metric-learning, la integraci´on temporal y la
generaci´on de im´agenes sint´eticas. La seguridad es un punto clave en cualquier sistema
aut´onomo, y si es de conducci´on a´un m´as. Las intersecciones son uno de los lugares dentro
de las ciudades donde la seguridad es cr´ıtica. Los coches siguen trayectorias secantes y por
tanto pueden colisionar, la mayor´ıa de ellas son usadas por los peatones para atravesar
la v´ıa independientemente de si existen pasos de cebra o no, lo que incrementa de forma
alarmante los riesgos de atropello y colisi´on.
La implementaci´on de la combinaci´on de ambos sistemas mejora substancialmente la
comprensi´on del entorno, y puede considerarse que incrementa la seguridad, allanando el
camino en la investigaci´on hacia un veh´ıculo completamente aut´onomo.Road topology classification is a crucial point if we want to develop complete and safe
autonomous driving systems. It is logical to think that a thorough understanding of
the environment surrounding the ego-vehicle, as it happens when a human being is a
decision-maker at the wheel, is an indispensable condition if we want to advance in the
achievement of level 4 or 5 autonomous vehicles. If the driver, either an autonomous
system or a human being, does not have access to the information of the environment,
the decrease in safety is critical, and the accident is almost instantaneous, i.e., when a
driver falls asleep at the wheel.
Throughout this doctoral thesis, we present two deep learning systems that will help
an autonomous driving system understand the environment in which it is at that instant.
The first one, 3D-Deep and its optimization 3D-Deepest, is a new network architecture
for semantic road segmentation in which data sources of different types are integrated.
Road segmentation is vital in an autonomous vehicle since it is the medium on which
it should drive in 99.9% of the cases. The second is an urban intersection classification
system using different approaches comprised of metric-learning, temporal integration, and
synthetic image generation. Safety is a crucial point in any autonomous system, and if it
is a driving system, even more so. Intersections are one of the places within cities where
safety is critical. Cars follow secant trajectories and therefore can collide; most of them
are used by pedestrians to cross the road regardless of whether there are crosswalks or
not, which alarmingly increases the risks of being hit and collision.
The implementation of the combination of both systems substantially improves the
understanding of the environment and can be considered to increase safety, paving the
way in the research towards a fully autonomous vehicle