Detección y seguimiento de objetos mediante precisión-tracking
Authors
Pardo Alia, SamuelDirector
López Guillén, María ElenaDate
2018Keywords
Detección
Seguimiento
ROS (Robot Operating System)
Kalman, Filtro de
Precision Tracking
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El trabajo presente en este libro consiste en la implementación de un sistema de detección y seguimiento de objetos preciso y en tiempo real de una escena de tráfico urbano común empleando las técnicas de precision-tracking descritas en [1] sobre la plataforma de desarrollo de software robótico ROS.
La finalidad del sistema implementado es poder identificar en todo momento la posición y velocidad de los objetos que rodean a un vehículo propio que se encuentra provisto de un LiDAR 3D y una cámara, entre otros sensores, que aportan la información del entorno.
Por último, se realizará una comparativa en la precisión en la estimación de velocidad de los objetos contrastando los resultados obtenidos por un filtro de Kalman con el algoritmo de precisión-tracking. The work described in this book consists of an accurate real-time object detection and tracking on a common urban traffic scene using the precision-tracking techniques [1] by the robotic software framework ROS.
The system’s main purpose is to be able to identify at any moment the objects’ position and velocity that surround an ego-vehicle provided with a 3D LiDAR and a camera, among other sensors, that supply the information of the background.
Finally, it will be made a precision’s comparison with the objects’ velocity estimation matching the results obtained by a Kalman filter with the precision-tracking algorithm.
Files in this item
Files | Size | Format |
|
---|---|---|---|
TFM_Pardo_Alia_2018.pdf | 6.238Mb |
|
Files | Size | Format |
|
---|---|---|---|
TFM_Pardo_Alia_2018.pdf | 6.238Mb |
|