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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
Sistemi autonomi per la guida di autoveicoli
Alessandro Giusti
17 Giugno 2005
Robotica 2
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
Obiettivo
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
Caratteristiche
• Problema di controllo
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Elementi dell'anello (1)
• Attuatori:– Nessun problema di
rilievo– Bastano motori
– Idem per accelerazione e freno
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Elementi dell'anello (2)
• Controllo:(Possiedo modello preciso del veicolo)– Facile in strada extraurbana
• Lane keeping (tienimi-in-strada)• Planning limitato e sporadico (sorpassi, etc…)
– Difficile ma gestibile in strada• Pianificazione azioni• Coordinamento• …
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Elementi dell'anello (3)
• Sensori:– Chiudere l'anello (indispensabile!)– Ho bisogno di informazioni sullo stato attuale del
sistema (autoveicolo + strada)
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
Possibili soluzioni al problema sensoriale
• Mappe + (Odometria e/o GPS).– Mappe: non sufficientemente precise– Odometria: errore si accumula– GPS: precisione insufficiente– Odometria+GPS: (sensor fusion)
• precisione ?• affidabilità ?
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Problema di fondo
Mondo dinamico
Unica soluzioneSensori veri e propri
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Soluzioni al problema sensoriale
• Mondo complesso, 3D– Radar– Visione (anche IR)
• Enorme contenuto informativo
• Dati da interpretare– Mondo semistrutturato
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Requisiti
• Affidabilità– Gli errori non si possono perdonare
• Elaborazione in real time– Bisogna chiudere l’anello con delay
prevedibile, e possibilmente breve (decimi di secondo)
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Applicazioni
• Funzionalità:– Guida autonoma– Guida supervisionata– Sistema di Warnings
• Ambiente– Urbano– Extraurbano
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Vantaggi
• Sicurezza(meno incidenti)
• Comodità(piedi sul cruscotto)
• Efficienza(traffico più scorrevole)
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Precedenti
• 1980– Risultati notevoli con 8086
grazie a filtro di Kalman
• ALVINN– Approccio radicalmente
diverso
• Da metà degli anni 90– Diversi tentativi– Dapprima limitati dalla
potenza computazionale– Oggi sempre più ambiziosi
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Sottoproblemi
• Lane detection• Obstacle detection• Moving obstacle detection• Sign detection & classification• Vehicle following
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Lane detection
• Utilità:– Vale in ambiente extraurbano, molto critico in
città
• Obiettivi– Stima del percorso (locale) della corsia– Stima della posizione del veicolo nella corsia
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Funzionamento
• Quasi sempre: utilizzo di markers (strisce)
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ARGO (2000)
Solo strade extraurbane o autostrade• Lane Detection• Obstacle Detection
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ARGO - Hardware
Lancia ThemaDue telecamere calibrate
Telecamera calibrata per ogni pixel retta
d’interpretazione univoca
– Requisito forte ma aggirabile– Comunque accettabile (tollera
piccoli errori)
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ARGO - Assunzioni
• Strada piana
• Buona struttura e visibilità
• Condizioni normali dell’asfalto
• Poche distrazioni
• Ambito extraurbano
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ARGO - Lane detection (1)
Si usa una sola telecamera
Trasformazione inversa alla prospettiva– Hp: strada piana– Hp: telecamera calibrata
Vista “dall’alto”
Vantaggi:– Pixel con semantica “omogenea”– Elaborazione semplice e parallelizzabile
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IPM - cenni
• Ipotesi: telecamera calibrata– a ciascun pixel corrisponde in modo univoco una sola retta d’interpretazione
• Ipotesi: ciascun pixel dell’immagine è immagine di un punto su un piano noto (piano stradale)
• Intersezione tra:– retta d’interpretazione di un pixel (nota)– piano stradale (noto) punto tridimensionale sul piano stradale di cui il pixel è immagine.
• E’ possibile ricostruire il piano stradale visto dall’alto.
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ARGO - Lane detection (2)
Immagine dopo IPM:• Cerco linee quasi verticali
– Chiare– Circondate da scuro– Di larghezza nota (più o meno): mElaborazione effettuata limitatamente a pixel vicini orizzontali:– Se b(x,y) > b(x+m,y) e b(x,y) > b(x-m,y)
Allora (x,y) potrebbe essere un punto di una striscia chiara quasi verticale, circondata da scuro.
• Applico un filtro per migliorare la qualità (sfrutto correlazione verticale)
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ARGO - Lane detection (3)
Immagine dopo filtro (solo strisce)• Estrapolo larghezza della corsia (tramite
votazione)• Sfrutto questa conoscenza per trovare quale
retta rappresenta il centro della strada
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ARGO – Lane Detection (4)
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ARGO – Lane detection (5)
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ARGO - Lane detection (6)
Considerazioni sulla robustezza dell’algoritmo:
– Linee non visibili votazione– Ombre ricerca delle linee tramite gradiente– Strada non piana ?!?
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ARGO - Lane detection: risultati
• Individua posizione del veicolo relativa alla corsia (chiude anello di controllo)
• Le linee della corsia possono essere rimesse in prospettiva e sovrapposte all’immagine della telecamera (Augmented reality).
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
ARGO - Lane detection: valutazione
• Buoni su strade extraurbane– Strisce visibili– Poche distrazioni
• Anche in presenza di ombre– Ricerca di bordi è robusta: si usa gradiente
• Si lascia “distrarre”:– Elementi di disturbo con conformazione
parallela alla strada (ad es. guard rail): vengono scambiate per linee di corsia.
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
ARGO - Lane detection: limiti
• Ogni immagine elaborata separatamente:– Fatica inutile– Facili distrazioni
• Per nulla flessibile e generale:– Applicazione limitata all’ambito extraurbano
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Approccio:
• Modello della strada (Clothoid)MOLTO vincolante
• Modello cinematico-dinamico del mezzoMOLTO vincolante
Formalizzazione modellistica tramite Kalman
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Kalman: idea di base
• Predizione: in base a modello• Correzione: in base a osservazioni
(visione)
• Il filtro di Kalman restituisce una predizione dello stato
– In base alla predizione, a monte della fase di visione, si può limitare l’area in cui ricercare i marker (intorno alla posizione prevista!).
– Il filtro di Kalman restituisce anche la varianza dell’errore di predizione
– Si può quantificare l’intorno in cui cercare:l’area 3 (99%).
Area 3
Previsione
Posiz. vera
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
Risultati
• Caratteristiche favorevoli:– Modelli vincolanti– Intervallo di tempo ridotto
• RisultatiPredizione precisa e varianza dell’errore bassa Area 3 molto piccola! Algoritmo di visione opera su area ridotta Velocità (100x e più) Robustezza (non si lascia distrarre)
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ARGO - Obstacle detection
• Identifica ostacoli sulla strada
• Diversi possibili approcci
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
Obstacle detection: un possibile approccio
Ho 2 telecamere
• Vista binoculare: posso ottenere info 3D, da cui ottengo tutto il necessario– Problema delle corrispondenze: difficile!
• ARGO usa un metodo differente
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ARGO - Obstacle detection: idea di base
• Trasformazione inversa alla prospettiva: richiede strada piana
• Se un oggetto non giace sul piano (ostacolo)– immagine “strana” e deformata
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ARGO - Obstacle detection: procedura (1)
• Con due telecamere: applico IPM a a entrambe le immagini– Hp: telecamere calibrate posso sovrapporre le immagini
trasformate• Un ostacolo si mapperà in modo diversamente
deformato sulle due immagini• Sovrapponendo le due immagini, coincideranno ovunque
tranne dove viene rappresentato l’ostacolo.
Differenze
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ARGO - Obstacle detection: procedura (1b)
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
ARGO - Obstacle detection: procedura (2)
• Nello specifico: come si deforma un quadrato verticale di colore uniforme?
• Differenza: Compresa in due triangoli– vertice prevedibile a priori e sempre uguale
per bordi verticali: dipende da parametri delle telecamere.
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
ARGO - Obstacle detection: procedura (3)
• Procedura “fuzzy” per strutturare le differenze– Cerca aree triangolari con centro fissato– Accoppia aree tramite criterio ricavato empiricamente
• Dagli angoli alfa e distanze delta si inferisce la posizione dell’ostacolo
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
ARGO - Obstacle detection: risultati
• Si ottengono informazioni sufficientemente precise sulla posizione di ostacoli (tridimensionali), indipendentemente dal loro stato di moto
• Questa conoscenza può essere integrata nel sistema di controllo, o essere data in input a un sistema di allerta
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ARGO - Obstacle detection: limiti
• Richiede strada piana
• Identifica e localizza con precisione solo oggetti con bordi verticali
• Non considera le forti correlazioni presenti all’interno della sequenza di immagini
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17 Giugno 2005, Robotica 2 Alessandro Giusti
Altri problemi
• Guida automatica in ambito urbano: ancora lontana!– Riconoscimento più generale della strada
urbana– Riconoscimento dei segnali stradali– Identificazione di altri partecipanti del traffico
(pedoni, ciclisti…)
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Riconoscimento della strada urbana
• Approccio simile a quello autostradale basato su Kalman, ma– Nessun modello di regolarità nella curvatura (forma quasi
arbitraria)– Corsie a volte assenti, o di aspetto eterogeneo– Segnaletica orizzontale e pesanti interferenze di vario tipo
• Soluzione: integrare Kalman con clustering:– Scartare elementi non sul piano stradale tramite doppia IPM
inversa– Oggetti già rilevati:
• Kalman per seguirli• Classificazione per verificarli
– Nuovi oggetti candidati:• Rilevare, classificare, vagliare coerenza con lo stato noto
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Riconoscimento dei segnali stradali
Tre fasi:• Object detection: Localizzare oggetti interessanti
– Moto– Aspect ratio– Altri criteri generali
• Object tracking: Seguirli nella sequenza di immagini
• Object recognition: Classificarli– Di solito tramite Machine Learning
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Classificazione
Approcci diversi:» Classificatore polinomiale» Support Vector Machine (SVM)» Radial Basis Function (RBF)» Adaptable time delay neural network (ATDNN)
Concetti generali:– La classificazione basata su una sola immagine ha
performance scadenti: sfruttare l’intera sequenza (grazie a Tracking)
ATDNN per esempio utilizza dati da diversi frame per identificare i pedoni dalla camminata
– Approcci diversi sono spesso complementari: vengono usati in sinergia
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Architettura
• Approccio tradizionale:Moduli di Computer Vision e di Controllo
collegati staticamente– Non scalabile– Difficile cooperazione tra moduli– Difficile il riuso di moduli
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Architettura (2)
• ANTS:– Sistema multi agente– Nodi computazionali integrati– Moduli di input, elaborazione, output
• Individua pedoni• Lane detection• Visualizzazione• ...
– Database centralizzato (per sensor fusion)– Scheduler per allocare risorse dinamicamente– Priorità a moduli diversi a seconda della situazione
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Conclusioni tecniche
• Tecnicamente adeguati:– Tecnologia di controllo– Potenza di calcolo– Risoluzione e contenuto informativo degli input
• Sfida:– Riconoscere oggetti in modo affidabile
• Stato dell’arte:– Applicazioni commerciali di grande rilievo– Tecniche di Soft Computing: ottime performance– Problema primo: affidabilità! 99,999% non basta
Pedestrian detector: un falso negativo ogni 1000 ore di guida 20 feriti al giorno in via Pacini
– KITT è ancora lontana (almeno in città)• Combinare le funzionalità dei due sistemi Aumento sicurezza
P(Incidente)Combinato = P(Incidente)Umano P(Incidente)Automatico
– Sono indipendenti?
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Conclusioni generali
• Strada: interfaccia ad-hoc per HomoSapiensSapiens“Humans evolved brains that are pattern recognition machines, adept at detecting signals that enhance or threaten survival amid a very noisy world”
-- Michael Shermer, Scientific American Maggio 2005
– Rifare l’interfaccia è fuori discussione (almeno nel breve periodo)
– Adattare l’interfaccia?
• I risultati ottenuti finora sono buoni, ma eliminare l’ultimo margine di non-affidabilità è critico
Safety Convenience EfficiencySafety Convenience Efficiency BottePiena MoglieUbriacaBottePiena MoglieUbriaca