Robust detection, localization, and tracking of objects are essential for autonomous driving. Computer vision has largely driven development based on camera sensors in recent years, but 3D localization from images is still challenging. Sensors such as LiDAR or RADAR are used to compute depth; each having its own advantages and drawbacks. The main idea of the project is to be able to mix images from the camera and RADAR detections in order to estimate depths for the objects appearing in the images. Fusion strategies can be considered the solution to give a more detailed description of the environment by utilizing both the 3D localization capabilities of range sensors and the higher spatial resolution of image data. The idea is to fuse 3D detections from the RADAR onto the image plane, this requires a high level of synchronization of the sensors and projections of the RADAR data on the required image. / Robust detektering, lokalisering och spårning av objekt är avgörande för autonom körning. Datorseende har till stor del drivit utvecklingen baserad på kamerasensorer de senaste åren, men 3D-lokalisering från bilder är fortfarande utmanande. Sensorer som LiDAR eller RADAR används för att beräkna djup; var och en har sina egna fördelar och nackdelar. Huvudtanken med projektet är att kunna blanda bilder från kameran och RADAR-detektioner för att uppskatta djup för de objekt som förekommer i bilderna. Fusionsstrategier kan anses vara lösningen för att ge en mer detaljerad beskrivning av miljön med både 3D-lokaliseringsförmågan hos avståndssensorer och den högre rumsliga upplösningen av bilddata. Tanken är att smälta samman 3D-detektioner från RADAR till bildplanet, detta kräver en hög nivå av synkronisering av sensorerna och projektioner av RADAR-data på den önskade bilden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-339421 |
| Date | January 2023 |
| Creators | de Gibert Duart, Xavier |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Stockholm : KTH Royal Institute of Technology |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:726 |
Page generated in 0.0032 seconds