Data Association and Simultaneous Localization and Mapping for an Autonomous Racecar

Autonom racing er et ganske nytt tilskudd til emnene robotikk og autonom mobilitet. Konseptet ble startet av Formula Student (FS)-konkurransene, og er en utfordring som studentlag over hele verden bryner seg på. Ettersom racerbaner er begrenset i størrelse og form, er racerbiler konstruert for å prestere på sitt beste gitt disse begrensningene. Dette prinsippet er like relevant for utviklingen av programvaren i en autonom racerbil. Som i vanlig racing, må de involverte systemene i en autonom racerbil kunne reagere fort og ta hurtige valg basert på eksterne hendelser. Av den grunn innlemmer det arbeidet som er presentert i denne oppgaven en avansert Samtidig Lokalisering og Kartlegging (SLAM) algoritme i iSAM2 for å estimere kjøretøyets stilling, samt plasseringene til kjegler som utgjør racerbanen. Gjennom bruk av målinger fra visuelle sensorer går denne avhandlingen i detalj om implementasjonene av forskjellige metoder for datatilknytning i SLAM: problemet med å knytte målinger til kjeglene. Totalt fire metoder ble vurdert, inkludert den robuste joint compatibility branch and bound (JCBB) algoritmen, og testet i forskjellige scenarier som er relevante for FS-konkurranser. De foreslåtte implementasjonene lar racerbilen nøyaktig bygge kartet med kjegler og estimere sin posisjon på en svingete bane ved hastigheter på minst 40 km/t. Innføringen av sannsynlighetsbaserte datatilknytningsmetoder som JCBB og maksimal sannsynlighet (ML) lar kjøretøyet i større grad korrigere den usikre startstillingen sin på et gitt kart, noe som øker robustheten til estimeringen av bilens stilling