Data fusion architecture for intelligent vehicles

Resum

Los accidentes de tráfico son un grave problema social y económico, cada año el coste tanto en vidas humanas como económico es innumerable, por lo que cualquier acción que conlleve la reducción o eliminación de esta lacra es importante. Durante los últimos años se han hecho avances para mitigar el número de accidentes y reducir sus consecuencias. Estos esfuerzos han dado sus frutos, reduciendo el número de accidentes y sus víctimas. Sin embargo el número de heridos y muertos en accidentes de este tipo es aún muy alto, por lo que no hay que rebajar los esfuerzos encaminados a hacer desaparecer tan importante problema. Los recientes avances en tecnologías de la información han permitido la creación sistemas de ayuda a la conducción cada vez más complejos, capaces de ayudar e incluso sustituir al conductor, permitiendo una conducción más segura y eficiente. Pero estos complejos sistemas requieren de los sensores más fiables, capaces de permitir reconstruir el entorno, identificar los distintos objetos que se encuentran en él e identificar los potenciales peligros. Los sensores disponibles en la actualidad han demostrado ser insuficientes para tan ardua tarea, debido a los enormes requerimientos que conlleva una aplicación de seguridad en carretera. Por lo tanto, combinar los diferentes sensores disponibles se antoja necesario para llegar a los niveles de eficiencia y confianza que requieren este tipo de aplicaciones. De esta forma, las limitaciones de cada sensor pueden ser superadas, gracias al uso combinado de los diferentes sensores, cada uno de ellos proporcionando información que complementa la obtenida por otros sistemas. Este tipo de aplicaciones se denomina aplicaciones de Fusión Sensorial. El presente trabajo busca aportar soluciones en el entorno de los vehículos inteligentes, mediante técnicas de fusión sensorial, a clásicos problemas relacionados con la seguridad vial. Se buscará combinar diferentes sensores y otras fuentes de información, para obtener un sistema fiable, capaz de satisfacer las exigentes demandas de este tipo de aplicaciones. Los estudios realizados y algoritmos propuestos están enmarcados en dos campos de investigación bien conocidos y populares. Los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS), marco en el que se centra la presente tesis, que engloba las diferentes tecnologías que, durante los últimos años han permitido dotar a los sistemas de transporte de mejoras que aumentan la seguridad y eficiencia de los sistemas de transporte tradicionales, gracias a las novedades en el campo de las tecnologías de la información. Por otro lado las técnicas de Fusión Sensorial (DF) engloban las diferentes técnicas y procesos necesarios para combinar diferentes fuentes de información, permitiendo mejorar las prestaciones y dando fiabilidad a los sistemas finales. La presente tesis buscará el empleo de las técnicas de Fusión Sensorial para dar solución a problemas relacionados con Sistemas Inteligentes de Transporte. Los sensores escogidos para esta aplicación son un escáner láser y visión por computador. El primero es un sensor ampliamente conocido, que durante los últimos años ha comenzado a emplearse en el mundo de los ITS con unos excelentes resultados. El segundo de este conjunto de sensores es uno de los sistemas más empleados durante los últimos años, para dotar de cada vez más complejos y versátiles aplicaciones en el mundo de los ITS. Gracias a la visión por computador, aplicaciones tan necesarias para la seguridad como detección de señales de tráfico, líneas de la carreta, peatones, etcétera, que hace unos años parecía ciencia ficción, están cada vez más cerca. La aplicación que se presenta pretende dar solución al problema de reconstrucción de entornos viales, identificando los principales usuarios de la carretera (vehículos y peatones) mediante técnicas de Fusión Sensorial. La solución implementada busca dar una completa solución a todos los niveles del proceso de fusión sensorial, proveyendo de las diferentes herramientas, no solo para detectar los otros usuarios, sino para dar una estimación del peligro que cada una de estas detecciones implica. Para lograr este propósito, además de los sensores ya comentados han sido necesarias otras fuentes de información, como sensores GPS, inerciales e información contextual. Los algoritmos presentados pretenden ser un importante paso adelante en el mundo de los Sistemas Inteligentes de Transporte, proveyendo de novedosos algoritmos basados en tecnologías de Fusión Sensorial que permitirán detectar y estimar el movimiento de los peatones y vehículos de forma fiable y robusta. Finalmente hay que remarcar que en el marco de la presente tesis, la falta de sistemas de detección e identificación de obstáculos basados en radar láser provocó la necesidad de implementar novedosos algoritmos que detectasen e identificasen, en la medida de lo posible y pese a las limitaciones de la tecnología, los diferentes obstáculos que se pueden encontrar en la carretera basándose en este sensor.