Development of an algorithm for road profile and vehicle dynamics estimation using a solid-state LIDAR

Solid-state LIDAR technology has recently emerged, allowing the production of smaller and affordable devices, hence making this kind of sensor suitable for automotive applications. In the present work, the possibility of using a vehicle mounted solid-state LIDAR to estimate the road profile and vehicle dynamics will be inspected. In the first place a switching logic which, only from LIDAR signals, determines if either a road obstacle is being detected or the vehicle is having pitch and/or heave motions is developed. This is derived under the fundamental assumption of not having these two phenomena at the same time. Afterwards, a road profile estimation algorithm is proposed, using both LIDAR measurements and vehicle speed from GPS data. Then, a few algorithms to estimate vehicle pitch angle using only LIDAR signals are developed. Finally, the switching logic and the two estimation algorithms are combined together, obtaining a system which alternately estimates road obstacle profile and pitch angle. This system is tested on experimental data, collected while driving over speed bumps and doing acceleration and braking manoeuvres. A heave estimation algorithm from LIDAR measurements is also developed and tested on simulated data.

LIDAR basati sulla tecnologia allo stato solido stanno recentemente emergendo, permettendo la produzione di dispositivi più piccoli e meno costosi, rendendo questo tipo di sensori adatto ad applicazioni nel campo automobilistico. In questa tesi la possibilità di usare sensori LIDAR allo stato solido, montati sul veicolo, per stimare il profilo stradale e le dinamiche del veicolo sarà esaminata. Per prima cosa, una logica di tipo switch che fa uso soltanto di segnali provenienti dal LIDAR è sviluppata. Essa determina se, nella situazione corrente, o un ostacolo sta venendo rilevato oppure il veicolo sta beccheggiando e/o avendo movimenti di sussulto. Questa logica è ricavata sotto l’ipotesi fondamentale che questi due fenomeni non accadano contemporaneamente. Successivamente, un algoritmo di stima del profilo stradale che utilizza le misure del LIDAR e la velocità del veicolo dai dati GPS è proposto. In seguito, alcuni algoritmi per stimare l’angolo di beccheggio del veicolo, usando solamente i segnali del LIDAR, sono sviluppati. Infine, la logica di switch e i due algoritmi di stima sono combinati insieme, ottenendo un sistema che stima alternatamente il profilo degli ostacoli stradali e l’angolo di beccheggio. Questo sistema è testato su dati sperimentali, raccolti durante la guida su rallentatori di velocità e durante manovre di accelerata e frenata. Inoltre, un algoritmo di stima del sussulto dalle misure del LIDAR è proposto e testato su dati derivanti da simulazione.