Fusão sensorial aplicada à detecção 3D de obstáculos sob condições adversas
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-01112024-104925/ |
Resumo: | Com o surgimento de veículos autônomos, algumas tarefas como a detecção de objetos 3D têm se tornado cada vez mais necessárias, uma vez que, localizar e identificar bem objetos como veículos e pedestres nas ruas pode representar um critério de adoção ou rejeição da tecnologia. Considerando as condições atuais, em que motoristas humanos são capazes de reconhecer e estimar, de maneira eficiente, a distância entre esses obstáculos nas vias sob variadas condições de clima e iluminação, espera-se que, como requisitos de viabilidade para a adoção de veículos autônomos nas ruas, o veículo seja capaz de desempenhar a mesma função de forma igual ou superior, considerando a mesma precisão e tempo de execução da tarefa. Assim, neste trabalho é apresentada a modificação de uma arquitetura de detecção 3D de objetos utilizando fusão sensorial câmera-radar com o objetivo de reduzir o tempo de processamento, volume de dados e memória requerida pelo artigo base, além de ser apresentada uma revisão da literatura com os métodos mais relevantes no contexto de detecção 3D de objetos aplicada a veículos autônomo seguida de observações que podem servir de guia para trabalhos futuros. Resultados demonstraram uma redução significativa no custo computacional mantendo as métricas no mesmo nível do trabalho modificado. |
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Fusão sensorial aplicada à detecção 3D de obstáculos sob condições adversasSensor fusion applied to 3D obstacle detection under adverse conditions3D object detectionadverse conditionsautonomous vehiclescondições adversasdetecção 3D de objetosfusão sensorialneural networksredes neuraissensor fusionveículos autônomosCom o surgimento de veículos autônomos, algumas tarefas como a detecção de objetos 3D têm se tornado cada vez mais necessárias, uma vez que, localizar e identificar bem objetos como veículos e pedestres nas ruas pode representar um critério de adoção ou rejeição da tecnologia. Considerando as condições atuais, em que motoristas humanos são capazes de reconhecer e estimar, de maneira eficiente, a distância entre esses obstáculos nas vias sob variadas condições de clima e iluminação, espera-se que, como requisitos de viabilidade para a adoção de veículos autônomos nas ruas, o veículo seja capaz de desempenhar a mesma função de forma igual ou superior, considerando a mesma precisão e tempo de execução da tarefa. Assim, neste trabalho é apresentada a modificação de uma arquitetura de detecção 3D de objetos utilizando fusão sensorial câmera-radar com o objetivo de reduzir o tempo de processamento, volume de dados e memória requerida pelo artigo base, além de ser apresentada uma revisão da literatura com os métodos mais relevantes no contexto de detecção 3D de objetos aplicada a veículos autônomo seguida de observações que podem servir de guia para trabalhos futuros. Resultados demonstraram uma redução significativa no custo computacional mantendo as métricas no mesmo nível do trabalho modificado.Since the emergence of autonomous vehicles, certain tasks such as object detection have become more necessary, and the adoption or rejection of the technology depends on accurately locating and identifying vehicles and pedestrians on the streets. Considering the current conditions, where human drivers are capable of efficiently recognizing and estimating the distance between these obstacles on roads under any weather and lighting conditions, it is expected that, as feasibility requirements for the adoption of autonomous vehicles on the streets, the vehicle is capable of performing the same function equally or superiorly, considering the same precision and task execution time. Thus, this work presents the modification of a 3D object detection architecture using camera-radar sensor fusion to reduce processing time, data volume, and memory required by the base paper, in addition to presenting a literature review with the most relevant methods in the context of 3D object detection applied to autonomous vehicles, followed by observations that can serve as a guide for future work. Results demonstrated a significant reduction in computational cost while maintaining metrics at the same level as the modified work.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGrassi Junior, ValdirSantos, Ruan Robert Bispo dos2024-08-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-01112024-104925/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-11-06T18:57:02Zoai:teses.usp.br:tde-01112024-104925Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-11-06T18:57:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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