Percepción y comprensión autónoma del área transitable
El diseño y desarrollo de vehículos inteligentes ha sido motivo de investigación durante más de tres décadas mostrando un enorme progreso en los últimos años. La existencia de proyectos a largo plazo impulsados por iniciativas gubernamentales en conjunto con grupos de investigación de la industri...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | tesis doctoral |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2013
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/3124 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El diseño y desarrollo de vehículos inteligentes ha sido motivo de investigación durante
más de tres décadas mostrando un enorme progreso en los últimos años. La existencia
de proyectos a largo plazo impulsados por iniciativas gubernamentales en conjunto con
grupos de investigación de la industria automotriz y de la academia, ha permitido que
en algunos lugares del mundo los vehículos autónomos ya hayan demostrado con éxito
que pueden circular por las calles de una ciudad.
Para que un vehículo de este tipo pueda interactuar en forma segura con otros vehículos
conducidos por humanos es necesario que tenga la capacidad de percibir fielmente su
entorno, identificando al resto de los participantes del tráfico y los lugares por donde es
posible transitar. Actualmente, los proyectos más maduros se basan en modalidades de
sensado aún demasiado costosas como para permitir que un producto de este tipo tenga
un alcance masivo para la población. Siendo la visión el principal elemento de navegación
que utilizan los humanos para conducir un vehículo, resulta algo sorprendente que las
cámaras no sean aún protagonistas fundamentales de los actuales sistemas automáticos
para la percepción del ambiente, más aún si se tienen en cuenta su bajo costo y su bajo
requerimiento de energía para funcionar.
Uno de los problemas donde la visión sí ha permitido un gran avance es la detección
del camino por el que puede transitar un vehículo. Para ésto se suele utilizar el conocimiento
acerca de la apariencia y la forma geométrica del camino para proponer un
modelo que se ajustará en función de las características extraídas de una imagen. Las
técnicas modernas del filtrado estadístico son utilizadas para dar seguimiento al modelo
a través de tiempo aumentando el rechazo al ruido y las mediciones erróneas, y reduciendo
el costo computacional que implica calcular los parámetros. Estos enfoques han
permitido alcanzar soluciones con alto grado de robustez ante los cambios climáticos y
los cambios drásticos en la iluminación de la imagen. Sin embargo, estos sistemas fallan
cuando la forma del camino cambia de una manera tal que el modelo considerado pierde
validez. Para poder detectar automáticamente un cambio de este tipo hacen falta nuevas
estrategias con un mayor poder de abstracción y que permitan una mayor comprensión
de la escena.
Dada la enorme robustez del sistema visual humano y su eficiencia en la utilización
de los recursos de procesamiento, resulta de primordial interés aprender acerca de cómo
las personas resuelven este problema. Con este objetivo, esta tesis propone estudiar y
analizar los patrones de atención visual de las personas cuando reconocen diferentes
tipos de topologías como intersecciones, bifurcaciones y uniones de caminos, entre otras.
A lo largo de los capítulos se introducen los fundamentos necesarios para comprender el
tema abordado y se presentan resultados experimentales que dan soporte a las hipótesis
planteadas. Las evidencias encontradas sentarán la base para el desarrollo de nuevos
algoritmos para la detección automática de la topología del camino. |
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