As part of the Atlas project, this dissertation aims to identify the navigable
limits of the road by analyzing the density of accumulated point clouds,
obtained through laser readings from a SICK LD-MRS sensor. This sensor,
installed in front of the AtlasCar2, has the purpose of identifying obstacles
at road level and from it the creation of occupation grids that delimit the
navigable space of the vehicle is proposed. First, the point cloud density
is converted into an occupancy density grid, normalized in each frame in
relation to the maximum density. Edge detection algorithms and gradient
filters are subsequently applied to the density grid, in order to detect patterns
that match sudden changes in density, both positive and negative. To these
grids are applied thresholds in order to remove irrelevant information. Finally,
a methodology for quantitative evaluation of algorithms was also developed,
using KML files to define road boundaries and, relying on the accuracy of
the GPS data obtained, comparing the actual navigable space with the one
obtained by the methodology for detection of road boundaries and thus
evaluating the performance of the work developed. In this work, the results
of the different algorithms are presented, as well as several tests taking into
account the influence of grid resolution, car speed, among others. In general,
the work developed meets the initially proposed objectives, being able to
detect both positive and negative obstacles and being minimally robust to
speed and road conditions.No âmbito do projeto Atlas, esta dissertação prevê a identificação dos limites
navegáveis da estrada através da análise da densidade da acumulaçao de
nuvens de pontos, obtidas através de leituras laser provenientes de um
sensor SICK LD-MRS. Este sensor, instalado na frente do AtlasCar2, tem
como propósito a identificação de obstáculos ao nível da estrada e a partir
dos seus dados prevê-se a criação de grelhas de ocupação que delimitem
o espaço navegável do veículo. Em primeiro lugar, a densidade da nuvem
de pontos é transformada numa grelha de densidade normalizada em cada
frame em relação à densidade máxima, à qual posteriormente são aplicados
algoritmos de deteção de arestas e filtros de gradiente com o objetivo de
detetar padrões que correspondam a mudanças súbitas de densidade, tanto
positivas como negativas. A estas grelhas são aplicados limiares de forma
a eliminar informação irrelevante. Por fim, foi desenvolvida também uma
metodologia de avaliação quantitativa dos algoritmos, usando ficheiros KML
para deliniar limites da estrada e, contanto com a precisão dos dados de GPS
obtidos, comparar o espaço navegável real com o obtido pela metodologia de
deteção de limites de estrada e assim avaliar o desempenho dos algoritmos
desenvolvidos. Neste trabalho são apresentados resultados dos diferentes
algoritmos, bem como diversos testes tendo em conta a influência da resolução
de grelha, velocidade do carro, entre outros. O trabalho desenvovido cumpre
os objetivos propostos inicialmente, sendo capaz de detetar ambos obstáculos
positivos e negativos e sendo minimamente robusto a velocidade e condições
de estrada.Mestrado em Engenharia Mecânic