Obstacle detection and avoidance in autonomous miniGp project context

Autonomous Driving is one of the most important topics and development areas nowdays. This thesis workis included in "Autonomous miniGP project", which was born in order to increase STMicroelectronics portfolio in this field and, at the same time, realize a model that can be used in exhibitions for demonstration purposes, i.e. to show the potentiality of ST's products in a very difficult task. To reach this aim, a deep collaboration with Politecnico of Milan was started, in particular with Mechanical department, and many people has worked on this project since 2015. In this context, a ten-months internship in ST have been started, during which I have developed a software of obstacle detection and localization, in order to make the vehicle able to avoid the other cars even if they are no longer able to communicate their position, using the information coming from the unique camera that is located on the car. In particular, firstly an algorithm able to distinguish the obstacles from the road has been realized. For this task, three solutions have been proposed, and the tests have highlighted that the innovative application of Linear Discriminant Analysis concept to image elaboration is the best one. Than it was researched and founded a method to localize the detected obstacle without the support of stereovision: the solution given exploits the conformation of the vehicle to localize the objects in the street-plane, and also this step has been approved with tests. Eventually all the algorithms have been ported in C++ and tested on the Odroid in real-time, checking their applicability in the final system application.

La Guida Autonoma è, al giorno d'oggi, uno dei temi e delle aree di sviluppo più importanti. Il progetto Autonomous miniGP , che è il framework principale che contiene il lavoro di questa tesi, è nato con l'obiettivo di accrescere il portfolio di STMicroelectronics in questo campo e, allo stesso tempo, per realizzare un modellino di veicolo da poter usare nelle mostre a scopo dimostrativo, cioé per mostrare le potenzialità dei prodotti ST in un lavoro particolarmente complesso. Per raggiungere questo obiettivo, una profonda collaborazione col Politecnico di Milano, in particolare col Dipartimento di Meccanica, è stata iniziata, e molte persone hanno collaborato a questo progetto dal 2015 in avanti. In questo contesto, è stato intrapreso uno stage di dieci mesi presso ST, nel quale ho sviluppato un software di rilevamento e localizzazione ostacoli, in modo da rendere il veicolo capace di evitare le altre macchinine anche nel caso esse non siano più in grado di comunicare la loro posizione, usando le informazioni provenienti dall'unica videocamera posta sulla macchinina. In particolare, innanzitutto è stato sviluppato un programma in grado di distinguere gli ostacoli dalla strada. Per questo obiettivo, sono state proposte tre soluzioni, e i test hanno evidenziato come l'innovativa applicazione del Linear Discriminant Analysis all'elaborazione di immagini è il migliore del lotto. Poi è stato cercato e trovato un metodo per localizzare gli ostacoli senza il supporto della stereovisione: il metodo trovato sfrutta la conformazione del veicolo per collocare gli stessi sul piano strada; anche questo passo è stato approvato dai test svolti. Infine, tutti gli algoritmi sono stati portati in C++ e testati sull'Odroid in tempo reale, verificando la loro compatibilità nell'applicazione finale del modello.