ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra kybernetiky
  • Bakalářské práce - 13133
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra kybernetiky
  • Bakalářské práce - 13133
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Vizuální detekce dopravních kuželů pro autonomní formuli

Visual Detection of Traffic Cones for Autonomous Student Formula

Typ dokumentu
bakalářská práce
bachelor thesis
Autor
Roman Šíp
Vedoucí práce
Čech Jan
Oponent práce
Matoušek Martin
Studijní obor
Základy umělé inteligence a počítačových věd
Studijní program
Otevřená informatika
Instituce přidělující hodnost
katedra kybernetiky



Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznam
Abstrakt
Tato bakalářská práce prezentuje kamerový systém pro autonomní formuli, která se účastní univerzitní soutěže Formula Student Driverless. V této soutěži, plně autonomně řízené formule jezdí po závodním okruhu vyznačeném pomocí dopravních kuželů. Cílém kamerového systému formule je získat 3D pozice dopravních kuželů viditelných na obrazu z kamery a tím vytvořit lokální mapu oblasti před formulí. Získaná mapa okolí formule je následně použita k plánování trajektorie jízdy autonomním systémem formule. Představený kamerový systém využívá algoritmus pro detekci objektů YOLOv3, který je založen konvolučních neuronových sítích, na detekci dopravních kuželů v RGB obrazu. Detektor kuželů dosahuje 85.3 mAP pří 259 snímcích za sekundu. Detekce kuželů v obraze jsou následně projektovány do souřadného systému formule pomocí předem spočítaného projektivního mapování mezi souřadným systém obrazu a souřadným systémem formule. Představený systém dosahuje průměrné lokalizační chyby 0.247 metrů pro dopravní kužely vzdálené až 10 metrů. Tata práce dále představuje algoritmus pro automatickou kalibraci kamery, pomocí estimace projektivního mapování mezi obrazem z kamery a rovinou tratě. Toto je dosaženo pomocí robustního hledání korespondujících detekcí dopravních kuželů v obrazu a ve scéně.
 
This bachelor thesis presents a camera based vision system for an autonomous formula participating in the Formula Student Driverless competition. In the competition, the car autonomously drives several laps on a racing track marked by traffic cones. The objective of the visual perception system is to obtain 3D positions of traffic cones, which are visible in the camera image, creating a local map of the scene. The local map of the scene is subsequently used for planning the car's trajectory by its autonomous system. The presented vision system uses a neural network based object detection model YOLOv3 to detect traffic cones in an RGB image, achieving 85.3 mAP at 259 FPS. The traffic cone detections as bounding boxes are converted to the cone base centers, which are subsequently projected by a homography into the car's coordinate system. The proposed perception system achieves localization error of 0.247 meters for traffic cones up at 10 meter distance from the car. The thesis also proposes a method for automatically estimating the homography mapping between the image and the ground plane based on the current scene. This is done by robustly finding the correspondences between image and lidar-based detections of traffic cones.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/101636
Zobrazit/otevřít
PLNY_TEXT (6.845Mb)
POSUDEK (355.8Kb)
POSUDEK (211.2Kb)
Kolekce
  • Bakalářské práce - 13133 [787]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV