O problema de reconhecimento de objetos e características de rodovias está demandando cada vez mais atenção aos veículos automotivos em função da grande tendência em pesquisas em direção ao carro autônomo. Os sistemas avançados de auxílio ao condutor (ADAS – Advanced Driver Assistance System), são caracterizados pelo uso de sensores que possam assim identificar e classificar características do ambiente em que o veículo está inserido. Mecanismos de detecção e medição da distância de objetos a frente de um veículo são atualmente um requisito chave para que a implementação de funções como reconhecimento de sinalização, advertência à colisão, atenuação a colisão em pedestres entre outras. Para manter o veículo em um cenário de condução segura, é necessário identificar e medir a distância de objetos a sua frente. Desta forma, um sistema de câmera monocular para processamento de imagens está sendo aplicado em veículos com o propósito de identificar e determinar a distância de um objeto, o método de mapeamento por perspectiva inversa (IPM Inverse Perspective Mapping) é uma solução implementável para realizar esta função. Neste trabalho foram realizados estudo, análise e implementação da aplicação do método do IPM com o objetivo de detectar o veículo e a distância à frente. Foram utilizadas ferramentas e estratégias para a validação experimental em um veículo real e uma análise estatística a fim de obter resultados comparativos para o cálculo da distância em diferentes horários do dia. Através dos resultados obtidos foi concluído que existem diferenças de valores nas distâncias detectadas em diferentes horários do dia. / The problem of recognizing objects and characteristics of highways is demanding more and more attention to the automotive vehicles due to the great tendency in research towards the autonomous car. Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are characterized by the use of sensors that can identify and classify characteristics of the environment in which the vehicle is inserted. Mechanisms for detecting and measuring the distance of objects in front of a vehicle are currently a key requirement for the implementation of functions such as signaling recognition, collision warning, collision mitigation in pedestrians and others. To keep the vehicle in a safe driving scenario, it is necessary to identify and measure the distance of objects in front of it. In this way, a monocular camera system for image processing is being applied in vehicles with the purpose of identifying and determining the distance of an object, the Inverse Perspective Mapping (IPM) method is an implementable solution to realize this function. In this work, a study, analysis and implementation of the IPM method were performed with the objective of detecting the vehicle and the distance ahead. Tools and strategies for a real vehicle experimental validation and a statistical analysis were used in order to obtain comparative results for calculating the distance at different times of the day. Through the obtained results it was concluded that there are differences of values in the distances detected at different times of the day.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/2537 |
| Date | 30 June 2017 |
| Creators | Silva, Rodrigo Adamshuk |
| Contributors | Okida, Sergio, Santos, Max Mauro Dias, Giassi Junior, Pedro, Moraes, Erikson Freitas de, Linares, Kathya Silvia Collazos, Tusset, Angelo Marcelo |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UTFPR, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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