Stima robusta di piani da nuvole di punti 3D per la navigazione assistita

The present thesis has been developed in the context of the Astute European Project, which aims at bringing technological innovation in the automotive Market. One of the proposed innovations is the realization of an automatic braking system for emergency situation. Statistical surveys, in fact, have shown that the presence on board of this system could reduce the accidents number by 27%. A possible solution to realize it consists in the characterization of 3D points cloud obtained by visual reconstruction of images sequence. Through technological development of digital image capture, it’s possible to have very accurate visual reconstructions. The thesis proposes a method for strong estimation of plans from 3D point clouds for assisted navigation. I have chosen planar surface because many urban environment objects (front of buildings, road signs, etc.) have this kind of surface. This method enables to link each point of the 3D point cloud to a Euclidean plane that identifies an object present in the environment around the vehicle. The method performance was valueted by synthetic and experimental data.

La tesi è stata sviluppata nell’ambito del Progetto Europeo Astute, il quale mira a portare innovazione tecnologica nel campo del mercato automobilistico. Uno degli ambiti di innovazione, riguarda la realizzazione di un sistema di frenata automatico in situazioni d’emergenza. Indagini statistiche, infatti, hanno messo in luce che la presenza a bordo di tale sistema potrebbe ridurre il numero di incidenti del 27%. Una possibile soluzione per realizzare tale sistema consiste nella caratterizzazione di una nuvola di punti 3D ottenuta mediante ricostruzione tridimensionale a partire da una sequenza di immagini. Grazie ai miglioramenti delle tecnologie di acquisizione di immagini digitali è possibile lavorare su ricostruzioni tridimensionali molte accurate. La tesi propone un metodo per la stima robusta di piani da nuvole di punti 3D per la navigazione assistita. È stato scelto di stimare i piani in quanto la gran parte degli oggetti presenti in ambiente urbano (facciate dei palazzi, cartelli stradali, etc) presentano una superficie pressoché planare. Tale metodo permette di associare ciascun punto della nuvola di punti 3D ottenuta mediante ricostruzione tridimensionale ad un piano euclideo mediante il quale si identifica un oggetto presente nell’ambiente attorno l’autovettura. Le prestazioni di tale metodo sono state valutate prendendo in esame sia dati sintetici che dati sperimentali.