Visual road following using intrinsic images

We present a real-time visual-based road following method for mobile robots in outdoor environments. The approach combines an image processing method, that allows to retrieve illumination invariant images, with an efficient path following algorithm. The method allows a mobile robot to autonomously navigate along pathways of different types in adverse lighting conditions using monocular vision

Vision system for autonomous navigation

This paper addresses the problem of vision based navigation in structured environments using homography. The approach makes a Manhattan World assumption and uses vanishing point to extract the approximate floor and wall planes. This preliminary segmentation of the image helps in the visual odometry pipeline by providing an approximate hypothesis for planes which are tracked over multiple frames to calculate motion trajectory of the camera. RanSaC based approach is used to calculate the vanishing point. A similar approach is used to calculate homography by tracking key-point over consecutive frames. The obtained homography model is compared with the homography models of planes detected through Vanishing Point based segmentation of image of a structured environment into its planar elements. This comparison provided with information about the camera motion and pose. The proposed method was applied to a dataset and the results compared against the ground truth

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

公共空間における移動サービスの実現に向けた知能化移動プラットフォームの開発

本研究は，自律移動パーソナルヴィークルによる多様な移動サービス研究を行うための移動プラットフォーム開発に関するものである．現在，多くの研究機関で自律移動システムの研究が行われているが，それが送迎サービス等の実用的な移動サービスアプリケーションの研究開発まで至った例は多くない．これは，それらの研究で利用されている市販の移動プラットフォームや研究用プラットフォームでは，移動サービスアプリケーションの研究開発が容易でないことが要因の一つとなっている．また個々のパーソナルヴィークルのロボット化技術やナビゲーション機能の研究成果が共有できていない面が有り，移動サービス研究に耐えうる移動プラットフォームが構築できていないことも一つの要因であると考えられる．本研究では，上記の問題を解決するため，様々な移動サービスアプリケーション開発が行え，様々な移動サービスに関する研究成果を利用することが可能な仕組みを持ち，さらに基本的なナビゲーション機能を備える「知能化移動プラットフォーム」のシステム構成を文献調査や事例研究により明らかにした．またそれに基づき実際に知能化移動プラットフォームを構築し，その有用性を実証するとともにその構築方法についても明示した．第二章では，知能化移動プラットフォームに求められるシステム要件を設定し，関連研究・文献調査(829件)・「つくばチャレンジ」などの実証実験の事例観察からシステム要件を満たす知能化移動プラットフォームのシステム構成を明らかにした．第三章では，提案したシステム構成について，背景で述べた問題点を解決する評価指標を設定し，関連する研究事例や市販の移動プラットフォームと比較することで優位性を示した．第四章では，提案したシステム構成に基づき，使用場面に応じた二つの知能化移動プラットフォームを開発した．一つ目として屋外での移動サービスを想定し，所属研究室でこれまで開発されてきた走行性能が高い電動カートをベースとしたプラットフォーム開発を行った．基本ナビゲーション機能には当研究室での共同研究成果を搭載した．動作検証を学内及びつくばロボット特区で行い約1㎞以上の自律走行能力を有していることを確認し，提案したシステム構成が有効であることを確認した．二つ目として屋内外でシームレスな移動サービスを想定して，屋内における移動性能を重視した車椅子ベースの知能化移動プラットフォームを開発した．上記と同様のコンセプトで開発し学内において同様の動作検証を行いその自律走行能力を確認した．第五章では，開発した知能化移動プラットフォームを用いた移動サービスに関する研究成果（文献11件）に関して，設定したシステム要件を満たす実装がどのようにそれらの研究実績に繋がった考察を行い，設定したシステム要件と提案したシステム構成が有効であることを確認した．本研究の成果は，様々な移動サービス研究に用いることのできる移動プラットフォームのシステム要件を明らかにし，その構築に有効なシステム構成を示したこと，および実際に移動プラットフォームを開発し，その有用性を実際に示したことである．またその開発過程で述べたハードウェア及びソフトウェアのそれぞれに関する実装そのものも有効な知見として述べた．上記の成果は，多くの研究機関が移動サービス研究に従事するにあたり移動プラットフォーム開発の指針とすることができ，今後，移動サービス実現に向けて該当分野の研究がより推進されることが期待できる．電気通信大学201

Proceedings of the European Conference on Agricultural Engineering AgEng2021

This proceedings book results from the AgEng2021 Agricultural Engineering Conference under auspices of the European Society of Agricultural Engineers, held in an online format based on the University of Évora, Portugal, from 4 to 8 July 2021. This book contains the full papers of a selection of abstracts that were the base for the oral presentations and posters presented at the conference. Presentations were distributed in eleven thematic areas: Artificial Intelligence, data processing and management; Automation, robotics and sensor technology; Circular Economy; Education and Rural development; Energy and bioenergy; Integrated and sustainable Farming systems; New application technologies and mechanisation; Post-harvest technologies; Smart farming / Precision agriculture; Soil, land and water engineering; Sustainable production in Farm buildings