dc.contributor.author
Guo, Xiuyan
dc.date.accessioned
2018-06-07T15:28:56Z
dc.date.available
2017-04-12T06:27:51.218Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/1142
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-5344
dc.description.abstract
Autonomous vehicles are virtually regarded as the panaceas for the future of
road transport due to numerous promising benefits. Thus, they have attracted
wide attention from both academia and industry. Although associated
technologies have been investigated and developed for decades, several
obstacles still need to be overcome. One of the major obstacles is the total
cost of the needed sensors. Therefore, it would be a long-term and effective
solution to use less expensive sensors that can provide the same or even
better performance. The main focus of this dissertation is to design and
implement a feature-based localization system. It aims to substitute the most
expensive part of the present autonomous test vehicle, Applanix POS LV 510
which is four times more expensive than the vehicle. To do that, feature maps
were first constructed through the log files of the test drive in Berlin. Then
an algorithm is proposed to localize the test vehicle within the pre-built
maps by using the Velodyne LIDAR and the Electronic Stability Program (ESP)
associated sensors. The Velodyne LIDAR is employed to extract pole-like
features from the previously mapped environments. Gyroscope and wheel speed
sensors from the ESP are utilized to carry out the relative localization. The
estimation does not need any GPS information after initialization. The
performance of the proposed localization algorithm was evaluated through two
datasets and the results indicate that it is comparable to the Applanix
system. The real on-road tests also verified its effectiveness and robustness
in terms of accuracy and precision. It is even more precise than the Applanix
system as it shows higher repeatability. The main innovations and
contributions of this thesis can be summarized in three aspects. First, an
innovative two-point localization scheme is proposed. It can greatly mitigate
the influence of the wrong feature matching during the data association stage,
thus it can get more accurate estimations. Second, an Ackermann constraint
based trajectory smoothing method is proposed, which can smooth the
trajectories especially during U-turns. Finally, the idea of using the online
data to create feature maps is also evaluated and tested on the real roads. It
is less accurate than the method of using the log files to create feature
maps, but it can create city scale feature maps in a more efficient and
convenient way.
de
dc.description.abstract
Aufgrund vielversprechender Vorteile werden autonome Fahrzeuge als die Zukunft
des Straßenverkehrs angesehen. Es ist zu erwarten, dass sie in absehbarer Zeit
zum Alltag gehören werden. Da autonome Fahrzeuge viel sicherer fahren als
menschliche Fahrer und deutlich weniger CO2-Emissionen erzeugen, werden sie zu
einem neuen Trend im akademischen und industriellen Bereich. Obwohl die damit
verbundenen Technologien seit Jahrzehnten erforscht und entwickelt wurden,
müssen noch einige Hindernisse überwunden werden. Eines dieser großen
Hindernisse sind die Kosten der erforderlichen Sensoren. Daher wäre die
Verwendung von weniger teuren Geräten eine langfristige und effektive Lösung.
Der Schwerpunkt dieser Dissertation liegt auf dem Entwurf und der
Implementierung eines featurebasierten Lokalisierungsalgorithmus, der den
teuersten Teil des derzeitigen autonomen Testfahrzeugs, ein inertiales DGPS-
Navigationssystem (Applanix POS LV 510) robust ersetzen kann. Eine
entscheidende Implementierung verwendet, unter Zuhilfenahme von Velodyne
LIDAR, Gyroskop, Raddrehzahlsensoren, den oft genutzten erweiterten
Kalmanfilter (EKF), um das Fahrzeug zu lokalisieren. Das Velodyne LIDAR wird
verwendet, um pfahlartige Strukturen aus der zuvor abgebildeten Umgebung zu
extrahieren. Gyroskop und Raddrehzahlsensoren werden verwendet, um eine
relative Lokalisierung durchzuführen, die hauptsächlich während der
Bewegungsprädiktion des EKF verwendet wird. Ein Vorteil dieser Methode ist,
dass sie keine GPS-Informationen nach der Initialisierung benötigt, wodurch
sie genauer und robuster ist als eine GPS-Lösung. Die Leistungen des
vorgeschlagenen Lokalisierungsverfahrens werden durch zwei Datensätze
evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass es mit dem INS / DGPS-System
vergleichbar ist. Die echten On-Road-Tests in städtischen Szenarien
verifizierten auch die Wirksamkeit und Robustheit des vorgeschlagenen
Lokalisierungssystems.
de
dc.format.extent
XVII, 111 Seiten
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
autonomous vehicle
dc.subject
pole-like feature
dc.subject
two-point-localization
dc.subject.ddc
000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke::000 Informatik, Wissen, Systeme::004 Datenverarbeitung; Informatik
dc.title
Feature-Based Localization Methods for Autonomous Vehicles
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Raúl Rojas
dc.contributor.furtherReferee
Marco Block-Berlitz
dc.date.accepted
2017-04-11
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000104548-2
dc.title.translated
Featurebasierte Lokalisierungsmethoden für autonome Fahrzeuge
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000104548
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000021328
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free
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open access