Detektált úthibák távolságának meghatározása sztereó kamera és LiDAR segítségével

Measure the distance of detected road deviations with stereo camera and LiDAR

Abstract

One of the most important tasks of autonomous vehicles is to sense road deviations and different obstacles. To detect these obejcts, I developed a convolutional neural network with supervised learning. Besides the detection, I attempted to determine their position with various sensors. I compared the accuracy of stereo vision and laser ranging and provided a valuable conclusion for designing autonomous vehicles.

Kivonat

Az autonóm járművek egyik legfontosabb feladata az útfelület hibáinak és a különböző akadályoknak az érzékelése. A kátyúknak, fekvőrendőröknek és egyéb objektumoknak a detektálására felügyelt tanulással konvolúciós neurális hálózatot fejlesztettem. Az érzékelésen kívül megpróbáltam ezek pozícióját is meghatározni, amire több különböző szenzort teszteltem. Összehasonlítottam a sztereó látás és a lézeres távmérés pontosságát és hasznos konklúziót szolgáltattam autonóm járművek tervezéséhez.