Development and implementation of an automatic parking system for a three-wheeled vehicle based on a low-resolution LiDAR

In the recent years, the automotive industry is experiencing a massive amount of changes. In particular, there is a common feeling that, in the not-too-distant future, fully autonomous vehicles will be the rule rather than the exception, redefining urban mobility as we know it. Despite this transformation may take years before taking place, nowadays some related technologies are emerging. One of these is represented by the automatic parking system control, which seems to be one of the solutions that are almost ready for a large diffusion in the near future. The forecast, in fact, is that such systems will be commercially available by 2020, starting from car-sharing vehicles. Automatic parking systems enable the vehicle to park without any driver on board, by detecting a free space where to park after the driver gets off, lowering in this way the free space needed for the maneuver, reducing also the possibility of errors along the trajectory. In this thesis, a novel automatic parking algorithm for the frontal perpendicular parking of a three wheeled scooter is developed and tested on a real vehicle. The procedure relies on a low cost LiDAR sensor, making it eventually suitable for the mass-production. The strategy is based on a localization approach: along the trajectory, using the distances detected at each time instant, the scooter performs a parking features identification and localizes itself inside the parking environment. According to these features, a steer control strategy is then applied. In order to define a starting point for the performances evaluation, an obstacle avoidance literature approach has been adapted to the specific problem and used as a benchmark for the analysis. A comparison between the two algorithms has been carried out, both in simulation and with experimental tests, pointing out how the proposed solution has contributed to a significant improvement.

Negli ultimi anni, l'industria automobilistica sta vivendo importanti cambiamenti e miglioramenti tecnologici. Tra questi, in particolare, il graduale sviluppo della guida autonoma che, in un futuro non troppo lontano, andrà a ridefinire, con grande probabilità, la mobilità urbana così come la conosciamo oggi. Nonostante siano necessari anni prima che questa trasformazione inizi a prendere piede nella società, oggigiorno stanno emergendo alcune tecnologie ad essa correlate. Un esempio è dato dai sistemi di parcheggio automatico, candidati ad essere una delle soluzioni maggiormente diffuse nei prossimi anni. Si prevede infatti che tali sistemi vedranno il loro lancio sul mercato nel 2020, a partire dai veicoli di car-sharing. I sistemi di parcheggio automatico, a differenza dei sistemi di assistenza al parcheggio, consentono al veicolo di parcheggiare senza alcun conducente a bordo, riducendo in questo modo sia lo spazio necessario per la manovra sia la possibilità di errori lungo la traiettoria. In questa tesi viene sviluppato un nuovo algoritmo di parcheggio automatico per il parcheggio frontale di uno scooter a tre ruote, successivamente testato su un veicolo reale. La procedura si affida ad un sensore LiDAR a basso costo, rendendo l'intero sistema adatto ad un'eventuale produzione in massa. La strategia proposta si basa sul concetto di localizzazione: lungo la traiettoria lo scooter cerca di identificare particolari features e si localizza all'interno dell'ambiente di parcheggio. In base ai risultati ottenuti, viene quindi definita un'adeguata strategia di controllo dello sterzo per muovere il veicolo verso lo spazio desiderato. Per avere un punto di riferimento nella valutazione delle performance ottenute, si è resa necessaria l'implementazione di un algoritmo, noto in letteratura e opportunamente adattato al problema in esame, che ha permesso di constatare come la soluzione proposta abbia apportato notevoli miglioramenti.