Lidar and camera-based algorithms for autonomous parking of a three-wheeled vehicle

The aim of this thesis is to study and develop an autonomous parking system, for a three-wheeled vehicle equipped with either a camera or a lidar. To define it, an analysis of the common approaches used for autonomous parking purpose has been performed. From this, it emerged that independently on the sensor used, an autonomous parking system required the implementation of three main items: environmental reconstruction and vehicle pose estimation, path planning, and path tracking. These three elements must be specified, depending on the sensor used. The work started with the implementation of the camera strategy, analyzing the problem of calculating the size and position of objects in each image, which is necessary for the reconstruction of the environment and the estimation of the scooter pose. The problems of object size and position calculation in a given image have been solved through the definition of a bird’s eye view system. Then, the characterization of the environment was completed throughout the development of an algorithm capable of extracting the target parking slot position in each frame. From the detected parking slot, it was possible to extract both the goal and the relative pose of the scooter. A similar process has been applied to the case of lidar. Indeed, the initial and final pose of the scooter has been retrieved from the identification of the parking slot. Then, two separate algorithms have been developed for the definition of the optimal path with respect to different optimization criteria: total length and distance from obstacles. The lidar and the camera strategy have been tested on different real case scenarios to check the quality of their outputs. These showed satisfactory performances in terms of both accuracy and precision thus confirming the possibility of their use for the implementation of an autonomous parking system.

Lo scopo di questa tesi è quello di studiare e sviluppare un sistema di parcheggio autonomo, per un veicolo a tre ruote dotato di una fotocamera o di un lidar. Per definirlo, è stata eseguita un'analisi degli approcci comuni utilizzati nel campo del parcheggio autonomo. Da ciò è emerso che indipendentemente dal sensore utilizzato, questi sistemi sono basati su tre elementi principali: ricostruzione ambientale e stima della posa dello scooter, pianificazione del percorso e tracciamento del percorso. Questi tre elementi devono essere definiti in funzione del sensore utilizzato. Il lavoro è iniziato con l'implementazione della strategia della telecamera, analizzando il problema del calcolo delle dimensioni e della posizione degli oggetti in ogni immagine, che è necessario per la ricostruzione dell'ambiente e stima della posizione. Il problema del calcolo della dimensione e della posizione di un oggetto in un immagine è stato risolto attraverso la definizione di un sistema di visualizzazione dall’alto. Da qui, la caratterizzazione dell'ambiente è stata completata attraverso lo sviluppo di un algoritmo in grado di estrarre la posizione del parcheggio desiderato da ciascun frame. Dalla definizione del parcheggio, è stato possibile estrarre sia la posizione finale desiderata sia la posizione iniziale dello scooter. Un processo simile è stato applicato al caso di lidar. Infatti, la posizione iniziale e finale dello scooter è stata recuperata a partire dall'identificazione del parcheggio. Infine, sono stati sviluppati due algoritmi separati per la definizione del percorso ottimale rispetto a due diversi criteri di ottimizzazione: lunghezza totale e distanza dagli ostacoli. La strategia lidar e quella della telecamera sono state testate su diversi scenari reali per verificarne il rendimento. Entrambi hanno mostrato prestazioni soddisfacenti in termini di accuratezza e di precisione, confermando così la possibilità del loro utilizzo per l'implementazione di un sistema di parcheggio autonomo.