Analisi e sviluppo di tecniche basate sulla computer vision per la stima dello stato di una automobile sportiva

In the last few years we see more and more technologies based on computer vision applied to the automotive world. Many of these can be already found in production vehicles equipped by Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Such systems are usually helpful in restricted and well-defined contexts: as an example, the boundary lane recognition (which is of particular interest for the work done), mainly usable on highways or in areas where maintenance is frequent and the roadside lines are always well defined. In this thesis we set ourselves the objective of exploring and proposing computer vision techniques in a sports driving context, taking as a reference a track, whose conditions, common with respect to the considered context, do not permit the usage of most of the algorithms present in the literature. First of all, the experimental setup used for the different tests is described, detailing the vehicle and sensors properties. Camera calibration procedures are then discussed, analyzing a method used to measure distances between vehicle and features detected on the ground. Finally, an adaptive road surface detection and a boundary lines tracing methods are proposed.

Negli ultimi anni si vedono sempre più tecnologie basate sulla visione computerizzata applicate al mondo dell'automotive. Molte di queste si trovano ormai in veicoli di serie, dotati di sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS). Tali sistemi solitamente risultano utilizzabili in contesti ristretti e ben definiti: ad esempio il riconoscimento delle linee di bordo corsia (di principale interesse per il lavoro svolto), utilizzabile principalmente in autostrada o comunque in aree in cui la manutenzione è frequente e le linee sempre ben demarcate. In questa tesi ci poniamo l'obiettivo di esplorare e proporre tecniche di computer vision in un contesto di guida sportiva prendendo come riferimento un comune tracciato, le cui condizioni, comuni rispetto al contesto considerato, non permettono l'utilizzo della maggior parte degli algoritmi presenti in letteratura. In primo luogo verrà descritto il setup sperimentale utilizzato per le diverse prove, dettagliando le proprietà del veicolo e dei sensori utilizzati. Si passerà poi a valutare il tema delle calibrazioni della videocamera, analizzando successivamente un metodo per effettuare misure di distanza tra veicolo e feature rilevate sul terreno. Infine verrà proposto un metodo adattativo per il riconoscimento del manto stradale e successivo tracciamento delle linee di bordo pista.