Data Fusion for Overtaking Vehicle Detection Based on Radar and Optical Flow

Trustworthiness is a key point when dealing with vehicle safety applications. In this paper an approach to a real application is presented, able to fulfill the requirements of such demanding applications. Most of commercial sensors available nowadays are usually designed to detect front vehicles but lack the ability to detect overtaking vehicles. The work presented here combines the information provided by two sensors, a Stop&Go radar and a camera. Fusion is done by using the unprocessed information from the radar and computer vision based on optical flow. The basic capabilities of the commercial systems are upgraded giving the possibility to improve the front vehicles detection system, by detecting overtaking vehicles with a high positive rate.This work was supported by the Spanish Government through the Cicyt projects FEDORA (GRANT TRA2010- 20225-C03-01) and D3System (TRA2011-29454-C03-02). BRAiVE prototype has been developed in the framework of the Open intelligent systems for Future Autonomous Vehicles (OFAV) Projects funded by the European Research Council (ERC) within an Advanced Investigation Gran

Data fusion architecture for intelligent vehicles

Traffic accidents are an important socio-economic problem. Every year, the cost in human lives and the economic consequences are inestimable. During the latest years, efforts to reduce or mitigate this problem have lead to a reduction in casualties. But, the death toll in road accidents is still a problem, which means that there is still much work to be done. Recent advances in information technology have lead to more complex applications, which have the ability to help or even substitute the driver in case of hazardous situations, allowing more secure and efficient driving. But these complex systems require more trustable and accurate sensing technology that allows detecting and identifying the surrounding environment as well as identifying the different objects and users. However, the sensing technology available nowadays is insufficient itself, and thus combining the different available technologies is mandatory in order to fulfill the exigent requirements of safety road applications. In this way, the limitations of every system are overcome. More dependable and reliable information can be thus obtained. These kinds of applications are called Data Fusion (DF) applications. The present document tries to provide a solution for the Data Fusion problem in the Intelligent Transport System (ITS) field by providing a set of techniques and algorithms that allow the combination of information from different sensors. By combining these sensors the basic performances of the classical approaches in ITS can be enhanced, satisfying the demands of safety applications. The works presented are related with two researching fields. Intelligent Transport System is the researching field where this thesis was established. ITS tries to use the recent advances in Information Technology to increase the security and efficiency of the transport systems. Data Fusion techniques, on the other hand, try to give solution to the process related with the combination of information from different sources, enhancing the basic capacities of the systems and adding trustability to the inferences. This work attempts to use the Data Fusion algorithms and techniques to provide solution to classic ITS applications. The sensors used in the present application include a laser scanner and computer vision. First is a well known sensor, widely used, and during more recent years have started to be applied in different ITS applications, showing advanced performance mainly related to its trustability. Second is a recent sensor in automotive applications widely used in all recent ITS advances in the last decade. Thanks to computer vision road security applications (e.g. traffic sign detection, driver monitoring, lane detection, pedestrian detection, etc.) advancements are becoming possible. The present thesis tries to solve the environment reconstruction problem, identifying users of the roads (i.e. pedestrians and vehicles) by the use of Data Fusion techniques. The solution delivers a complete level based solution to the Data Fusion problem. It provides different tools for detecting as well as estimates the degree of danger that involve any detection. Presented algorithms represents a step forward in the ITS world, providing novel Data Fusion based algorithms that allow the detection and estimation of movement of pedestrians and vehicles in a robust and trustable way. To perform such a demanding task other information sources were needed: GPS, inertial systems and context information. Finally, it is important to remark that in the frame of the present thesis, the lack of detection and identification techniques based in radar laser resulted in the need to research and provide more innovative approaches, based in the use of laser scanner, able to detect and identify the different actors involved in the road environment. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Los accidentes de tráfico son un grave problema social y económico, cada año el coste tanto en vidas humanas como económico es incontable, por lo que cualquier acción que conlleve la reducción o eliminación de esta lacra es importante. Durante los últimos años se han hecho avances para mitigar el número de accidentes y reducir sus consecuencias. Estos esfuerzos han dado sus frutos, reduciendo el número de accidentes y sus víctimas. Sin embargo el número de heridos y muertos en accidentes de este tipo es aún muy alto, por lo que no hay que rebajar los esfuerzos encaminados a hacer desaparecer tan importante problema. Los recientes avances en tecnologías de la información han permitido la creación de sistemas de ayuda a la conducción cada vez más complejos, capaces de ayudar e incluso sustituir al conductor, permitiendo una conducción más segura y eficiente. Pero estos complejos sistemas requieren de los sensores más fiables, capaces de permitir reconstruir el entorno, identificar los distintos objetos que se encuentran en él e identificar los potenciales peligros. Los sensores disponibles en la actualidad han demostrado ser insuficientes para tan ardua tarea, debido a los enormes requerimientos que conlleva una aplicación de seguridad en carretera. Por lo tanto, combinar los diferentes sensores disponibles se antoja necesario para llegar a los niveles de eficiencia y confianza que requieren este tipo de aplicaciones. De esta forma, las limitaciones de cada sensor pueden ser superadas, gracias al uso combinado de los diferentes sensores, cada uno de ellos proporcionando información que complementa la obtenida por otros sistemas. Este tipo de aplicaciones se denomina aplicaciones de Fusión Sensorial. El presente trabajo busca aportar soluciones en el entorno de los vehículos inteligentes, mediante técnicas de fusión sensorial, a clásicos problemas relacionados con la seguridad vial. Se buscará combinar diferentes sensores y otras fuentes de información, para obtener un sistema fiable, capaz de satisfacer las exigentes demandas de este tipo de aplicaciones. Los estudios realizados y algoritmos propuestos están enmarcados en dos campos de investigación bien conocidos y populares. Los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS- por sus siglas en ingles- Intelligent Transportation Systems), marco en el que se centra la presente tesis, que engloba las diferentes tecnologías que durante los últimos años han permitido dotar a los sistemas de transporte de mejoras que aumentan la seguridad y eficiencia de los sistemas de transporte tradicionales, gracias a las novedades en el campo de las tecnologías de la información. Por otro lado las técnicas de Fusión Sensorial (DF -por sus siglas en ingles- Data Fusión) engloban las diferentes técnicas y procesos necesarios para combinar diferentes fuentes de información, permitiendo mejorar las prestaciones y dando fiabilidad a los sistemas finales. La presente tesis buscará el empleo de las técnicas de Fusión Sensorial para dar solución a problemas relacionados con Sistemas Inteligentes de Transporte. Los sensores escogidos para esta aplicación son un escáner láser y visión por computador. El primero es un sensor ampliamente conocido, que durante los últimos años ha comenzado a emplearse en el mundo de los ITS con unos excelentes resultados. El segundo de este conjunto de sensores es uno de los sistemas más empleados durante los últimos años, para dotar de cada vez más complejos y versátiles aplicaciones en el mundo de los ITS. Gracias a la visión por computador, aplicaciones tan necesarias para la seguridad como detección de señales de tráfico, líneas de la carreta, peatones, etcétera, que hace unos años parecía ciencia ficción, están cada vez más cerca. La aplicación que se presenta pretende dar solución al problema de reconstrucción de entornos viales, identificando a los principales usuarios de la carretera (vehículos y peatones) mediante técnicas de Fusión Sensorial. La solución implementada busca dar una completa solución a todos los niveles del proceso de fusión sensorial, proveyendo de las diferentes herramientas, no solo para detectar los otros usuarios, sino para dar una estimación del peligro que cada una de estas detecciones implica. Para lograr este propósito, además de los sensores ya comentados han sido necesarias otras fuentes de información, como sensores GPS, inerciales e información contextual. Los algoritmos presentados pretenden ser un importante paso adelante en el mundo de los Sistemas Inteligentes de Transporte, proporcionando novedosos algoritmos basados en tecnologías de Fusión Sensorial que permitirán detectar y estimar el movimiento de los peatones y vehículos de forma fiable y robusta. Finalmente hay que remarcar que en el marco de la presente tesis, la falta de sistemas de detección e identificación de obstáculos basados en radar láser provocó la necesidad de implementar novedosos algoritmos que detectasen e identificasen, en la medida de lo posible y pese a las limitaciones de la tecnología, los diferentes obstáculos que se pueden encontrar en la carretera basándose en este sensor