Vehicle localization techniques for traffic light advisor applications

The recent developments in vehicle automation have unveiled a great potential for the improvement of traffic management through Advanced Driver Assist Systems (ADAS), both from a safety and from an environmental point of view. The ADAS studied in this work is a speed advisor that helps the driver in catching the traffic lights' green wave, developed in the earlier stages of the project. Initially, the work features a description of the experimental set-up that is present on the bus used for the tests, Solaris' Trollino 18, explaining the advantages and disadvantages of the sensors of interest for the work, as well as introducing the infrastructure that allows the handling of the messages between the vehicle's hardware. The follow up is aimed at refining the vehicle localization part of the algorithm, explaining why Kalman Filtering has been chosen over other alternatives and what is the better model to represent the articulated vehicle's movement. Finally, it describes the tests carried out for the real-life experimental validation of the algorithm with the updated localization, alongside an assessment of the improvements brought by the ADAS with respect to the normal unassisted behavior of the driver. The introduction of references and warnings is shown to have a positive impact on the energy consumption, as well as on the comfort of the travel, while some other benefits such as the reduction in time spent for the route are not noticeable due to constraints on the length of the test track, which can be overcome in future iterations with better penetration of V2I communication techniques.

I recenti sviluppi nell'automazione dei veicoli hanno svelato un grande potenziale per il miglioramento della gestione del traffico attraverso Sistemi di Aiuto al Guidatore Avanzati (ADAS), sia dal punto di vista della sicurezza che da quello ambientale. L'ADAS studiato in questo lavoro è un consigliere di velocità che aiuta l'autista a prendere l'onda verde semaforica, sviluppato nelle fasi precedenti del progetto. Inizialmente è descritta la configurazione sperimentale presente sul filobus usato per i test, il Trollino 18 della Solaris, spiegando vantaggi e svantaggi dei sensori di interesse per il lavoro in questione e introducendo l'infrastruttura che permette la gestione dei messaggi tra l'hardware del veicolo. Il seguito mira a rifinire la parte di localizzazione del veicolo, spiegando perchè il filtro di Kalman sia stato scelto rispetto ad altre alternative e quale sia il miglior modello per rappresentare il movimento dell'autoarticolato. Infine è contenuta una descrizione delle prove fatte per la validazione sperimentale sul campo dell'algoritmo con la parte di localizzazione aggiornata, insieme ad un'analisi dei miglioramenti portati dall'ADAS rispetto al normale comportamento dell'autista senza aiuti. Si dimostra come l'introduzione di riferimenti e avvertimenti abbia un impatto positivo sia dal punto di vista ambientale che da quello del comfort del viaggio, mentre altri vantaggi come la riduzione del tempo speso per percorrere il tragitto non sono apprezzabili per via di vincoli sulla lunghezza della tratta, ostacolo che può essere superato in prossime iterazioni con una migliore penetrazione di tecniche di comunicazione V2I.