Modelamiento semántico del entorno para la conducción autónoma de un vehículo terrestre
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Ruiz del Solar, Javier
Author
dc.contributor.author
Bernuy Bahamondez, Fernando Javier
Associate professor
dc.contributor.other
Adams, Martin
Associate professor
dc.contributor.other
Torres Torriti, Miguel
Associate professor
dc.contributor.other
Morales Manzanares, Eduardo
Admission date
dc.date.accessioned
2018-07-05T16:02:02Z
Available date
dc.date.available
2018-07-05T16:02:02Z
Publication date
dc.date.issued
2017
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/149547
General note
dc.description
Doctor en Ingeniería Eléctrica
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
La conducción autónoma de vehı́culos requiere de un método de localización robusto a cambios
en el ambiente debidos, entre otros, a la iluminación natural, los objetos dinámicos presentes y a las
condiciones ambientales. Los mapas topológicos permiten una representación concisa del mundo al
mantener solo información sobre los lugares relevantes, mientras que los mapas semánticos permiten
una representación de alto nivel que incluye etiquetas asociadas con lugares u objetos. Es por esto
que en este trabajo se propone el uso de mapas topológicos semánticos como una solución robusta
y eficiente para el mapeo en lugares extensos para su uso en la conducción de vehı́culos autónomos.
El objetivo de esta tesis es modelar el entorno de un vehı́culo a través de un mapa topológico
semántico, utilizando información semántica obtenida del procesamiento de imágenes de la cámara
frontal del vehı́culo, lo que permite generar una descripción de alto nivel del entorno para su uso
en la localización de un vehı́culo autónomo en condiciones de navegación urbanas y rurales.
La metodologı́a para la construcción del Mapa Topológico Semántico utiliza un método de seg-
mentación semántica basado en redes neuronales profundas para extraer la información semántica
de las imágenes, y construye el mapa en una estructura de grafo que describe el entorno del vehı́cu-
lo. Para llevar a cabo la localización del vehı́culo en un mapa topológico semántico conocido se
implementó un método basado en filtros de partı́culas que resuelve exitosamente el problema de
localización.
Esta metodologı́a fue probada en una base de datos de conducción urbana, logrando describir
9,57[km] de caminos de ciudad con un grafo que contiene 232 aristas. La metodologı́a de localización
fue probada utilizando un segundo recorrido de 8,45[km] obteniéndose una precisión promedio de
7,7[m] en la estimación de la pose del vehı́culo, mostrando mejores resultados que otros dos métodos
del estado del arte. Además, los experimentos realizados demuestran la robustez de la metodologı́a
en el caso de no tener una estimación inicial de la pose del vehículo.