Enhancement of a Formula Student car perception system using a global 3D map

La implementació d'un precís sistema de localització i mapeig al nostre cotxe de Formula Student sense conductor ha revolucionat el sistema de percepció del cotxe d'aquesta temporada. Ara, cal un nou mètode que aprofiti aquest mapa 3D millorat. En aquest mapa s'obtenen les posicions dels cons, que es classifiquen amb la informació extreta de les imatges de la càmera per calcular els límits de la pista. Aquesta tesi proposa un nou sistema per classificar i fer un seguiment dels cons (CCAT) i un altre sistema (Urimits) per estendre els límits de pista parcials dependents del color fent servir cons no classificats. Tots dos sistemes han aconseguit una millora respecte als de la temporada passada pel que fa a abast i precisió. Ara és possible detectar els límits de la pista tot tancant la volta abans que el cotxe físicament completi la tornada.The implementation of an accurate localization and mapping system in our driverless Formula Student car has revolutionized this season's car perception pipeline. Now, a new system that takes advantage of this improved 3D map is needed. Cone positions are obtained in this map, and these are classified with the information extracted from camera images in order to compute the track limits. This thesis proposes a new system to classify and keep track of cones (CCAT) and another system (Urimits) to extend partial color dependant track limits using unclassified cones. Both systems have achieved an enhancement over last season's in range and accuracy. Now the possibility of detecting the whole track limits before the car completes the lap is possible