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Seguimento ativo de agentes dinâmicos multivariados usando informação vectorial
Doutoramento em Engenharia MecânicaO objeto principal da presente tese é o estudo de sistemas avançados
de segurança, no âmbito da segurança automóvel, baseando-se
na previsão de movimentos e ações dos agentes externos.
Esta tese propõe tratar os agentes como entidades dinâmicas, com
motivações e constrangimentos próprios. Apresenta-se, para tal, novas
técnicas de seguimento dos referidos agentes levando em linha de
conta as suas especificidades.
Em decorrência, estuda-se dedicadamente dois tipos de agentes: os
veículos automóveis e os peões.
Quanto aos veículos automóveis, propõe-se melhorar a capacidade de
previsão de movimentos recorrendo a modelos avançados que representam
corretamente os constrangimentos presentes nos veículos.
Assim, foram desenvolvidos algoritmos avançados de seguimento de
agentes com recurso a modelos de movimento não holonómicos. Estes
algoritmos fazem uso de dados vectoriais de distância fornecidos por
sensores de distância laser.
Para os peões, devido à sua complexidade (designadamente a ausência
de constrangimentos de movimentos) propõe-se que a análise da
sua linguagem corporal permita detetar atempadamente possíveis intenções
de movimentos. Assim, foram desenvolvidos algoritmos de
perceção de pose de peões adaptados ao campo da segurança automóvel
com recurso a uso de dados de distâncias 3D obtidos com
uma câmara stereo. De notar que os diversos algoritmos foram testados
em experiências realizadas em ambiente real.The main topic of this thesis is the study of advanced safety systems, in
the field of automotive safety, based on the prediction of the movement
and actions of external agents.
This thesis proposes to treat the agents as dynamic entities with their
own motivations as constraints. As so, new target tracking techniques
are proposed taking into account the targets’ specificities.
Therefore, two different types of agents are dedicatedly studied: automobile
vehicles and pedestrians.
For the automobile vehicles, a technique to improve motion prediction
by the use of advanced motion models is proposed, these models will
correctly represent the constrains that exist in this kind of vehicle. With
this goal, advanced target tracking algorithms coupled with nonholonomic
motion models were developed. These algorithms make use of
vectorial range data supplied by laser range sensors.
Concerning the pedestrians, due to the problem complexity (mainly due
to the lack of any specific motion constraint), it is proposed that the analysis
of the pedestrians body language will allow to detected early the
pedestrian intentions and movements. As so, pedestrian pose estimation
algorithms specially adapted to the field of automotive safety were
developed; these algorithms use 3D point cloud data obtained with a
stereo camera.
The various algorithms were tested in experiments conducted in real
conditions