Real-time lane-level vehicle positioning algorithm with V2X communication integration for enhanced road safety

Lane-level positioning of vehicles presents significant challenges without access to propri etary high-definition maps. Simultaneously, detecting and localizing stationary vehicles for transmission to infrastructure systems represents a critical requirement for traffic safety management and cooperative driving applications in highway scenarios. Hence, the men tioned constraint creates substantial barriers for implementing effective emergency vehicle detection and hazard communication within highway environments. This thesis presents three innovations developed within the AIDA project at Politecnico di Milano to address these challenges. First, a likelihood-based lane marking estima tion methodology employs probabilistic accumulation on semantically-classified LiDAR and camera data, eliminating proprietary map dependencies while maintaining spatial reference frameworks. Second, an emergency vehicle positioning algorithm establishes correspondence between detected stationary vehicles and road infrastructure through lat eral distance insertion algorithms, comparing results with OpenStreetMap data to clas sify vehicles within traffic lanes or emergency areas. Third, a V2X communication bridge transforms positioning outputs into standardized DENM messages and processes IVIM for dynamic traffic management, establishing a bidirectional communication channel between vehicle and infrastructure systems. Experimental validation demonstrates robust performance in highway scenarios. The sys tem successfully delivers reliable lane estimation and emergency vehicle positioning while enabling seamless information flow between perception systems and cooperative driving ecosystems. The Thesis work provides practical solutions eliminating proprietary mapping dependencies while maintaining V2X protocol compatibility, establishing foundations for continued advancement in cooperative transportation technology.

Il posizionamento dei veicoli a livello di corsia presenta sfide significative senza accesso a mappe proprietarie ad alta definizione. Contemporaneamente, rilevare e localizzare veicoli fermi per la trasmissione ai sistemi infrastrutturali rappresenta un requisito critico per la gestione della sicurezza stradale e le applicazioni di guida cooperativa in contesto au tostradale. Pertanto, il vincolo menzionato crea barriere sostanziali per l’implementazione efficace del rilevamento di veicoli di emergenza e della comunicazione dei pericoli negli ambienti autostradali. Questa tesi presenta contributi innovativi sviluppati all’interno del progetto AIDA del Politecnico di Milano per affrontare queste problematiche. Il primo contributo introduce una metodologia di stima delle linee di corsia basata su verosimiglianza che utilizza accumulo probabilistico di dati LiDAR e camera classificati in maniera semantica, eliminando la dipendenza da mappe proprietarie pur mantenendo un framework di riferimento spaziale. Il secondo sviluppa un algoritmo di posizionamento per veicoli di emergenza che stabilisce corrispondenza tra veicoli fermi rilevati e infras truttura stradale tramite algoritmo di ordinamento di distanze laterali, confrontando i risultati con dati OpenStreetMap per classificare i veicoli nelle corsie di traffico o aree di emergenza. Il terzo implementa un ponte di comunicazione V2X che trasforma gli output di posizionamento in messaggi DENM standardizzati e elabora IVIM per la ges tione dinamica del traffico, creando un canale di comunicazione bidirezionale tra veicolo e sistemi infrastrutturali. La validazione sperimentale dimostra prestazioni robuste in scenari autostradali. Il sistema fornisce stima affidabile delle corsie e posizionamento di veicoli di emergenza, consentendo un flusso informativo fluido tra sistemi di percezione ed ecosistemi di guida cooperativa. Il lavoro di Tesi offre soluzioni pratiche che eliminano la dipendenza da mappatura proprietaria mantenendo compatibilità con protocolli V2X, ponendo le basi per ulteriori progressi nella tecnologia di trasporto cooperativo.