Sensor fusion for positioning augmentation in automotive radar systems

The goal of this thesis is to develop an advanced navigation system to support an automotive Synthetic Aperture Radar. The thesis is carried out in the framework of the "SAR Imaging for Automotive Applications" project, funded by Huawei-Politecnico di Milano Joint Lab, whose aim is the realization and the testing of an automotive SAR prototype. As driving becomes more automated, vehicles are being equipped with more sensors like visual cameras, LIDARs and radars. In particular, radars must provide accurate information on both radial and angular distance of an obstacle in order to guarantee road safety. In this context, SAR technology becomes of interest as it would allow for the use of relatively low-cost radar sensors while achieving enhanced resolution by exploiting the motion of the ego-vehicle. One of the main problem of automotive SAR is the knowledge of the relative position of the radar sensor along the trajectory: to achieve a correct SAR imaging, the focusing algorithm must be provided by the position and the orientation of the radar with an accuracy in the order of the wavelength. The navigation method proposed in this work is based on the data fusion of multiple sensors (e.g., accelerometers, gyroscopes, wheel encoders, GNSS) with Bayesian tracking. The algorithm is validated by numerical simulations and a dedicated experimental campaign carried out in a realistic scenario. The experimental setup involves a vehicle specifically equipped with different on-board sensors.

Il presente lavoro di tesi ha come obiettivo quello di sviluppare un sistema avanzato di navigazione a supporto di un radar automobilistico ad apertura sintetica (automotive SAR). L'attività di tesi è svolta nell'ambito del progetto "SAR Imaging for Automotive Applications", finanziato dal Joint Lab Huawei-Politecnico di Milano, il cui obiettivo è realizzare un prototipo di radar automobilistico che adotta la tecnica SAR. Più aumenta il grado di autonomia di un veicolo, più quest'ultimo necessita di un numero sempre maggiore di sensori, tra cui videocamere, radar e LIDAR. In particolar modo i sistemi radar devono fornire informazioni molto accurate sulla distanza, sia radiale che angolare, del veicolo da un ostacolo, in modo da garantire una maggiore sicurezza stradale. In questo contesto la tecnica SAR rappresenta una soluzione interessante perchè permette di avere una risoluzione elevata impiegando dispositivi radar relativamente economici sfruttando il movimento del veicolo. Il problema principale legato a questa tecnologia è la necessità di conoscere, con accuratezza comparabile alla lunghezza d'onda, la posizione relativa e l'orientamento del radar lungo la traiettoria per ottenere una corretta immagine SAR. Il metodo di navigazione proposto è basato sulla fusione di dati provenienti da molteplici sensori (accelerometri, giroscopi, sensori di velocità, ricevitore GNSS) e l'impiego di un filtro di Kalman. L'algoritmo viene validato mediante simulazioni numeriche e una campagna sperimentale dedicata e condotta in uno scenario realistico. Per la campagna sperimentale sarà impiegata un'automobile già dotata di diversi sensori.