Eit litteraturstudie på objektdeteksjon og attkjenning av køyretøy i ei køyrebane

Abstract

Ei mykje omtalt problemstilling er overgangen frå bilar styrt av menneske til autonome bilar som må lese trafikkbilde fortløpande. Utviklinga er komen så langt at all form for automasjon og målesystem som trengs for å få nødvendig informasjon allereie er på plass. Spørsmålet framover vil vere kvar det kan kuttast ned på kostnadar men likevel ha eit robust system.

Hovudmålet for denne oppgåva er å gje innsyn i utviklinga innanfor køyretøydeteksjon fram til dagens «state-of-art» med eit hovudfokus på kamerasyn. Teknologien som dei kommersielle bilfabrikantane nyttar er proprietær, og sidan det ikkje er mogleg å få innsyn i dette er det antatt at dei nyttar nokon av dei presenterte metodane. Ei analyse er gjort på bakgrunn av opne rapportar som presentera metodar for å detektere køyretøy i eit køyrefelt. Rapporten presentera ei oversikt over sensorar og metodar som blir brukt for å skilje mellom køyretøy og ulike objekt i eit trafikkbilde. Det er valt å sortere arbeidet inn i monosyn, stereosyn og ein fusjon av sensorar slik som kamera, radar og lidar.

Fokuset i dette feltet er hurtig skiftande, og det har gått ifrå enkle metodar som søk etter køyretøy på bakgrunn av symmetri, til komplekse eigenskapar som blir definert av djupe nevrale nett og punktskyar frå aktive sensorar. Det mest lovande arbeidet for å nytte i eit sjølvstyrt køyretøy basera seg på ein fusjon mellom aktive og passive sensorar som kontinuerleg har eit overblikk over miljøet rundt køyre-tøyet.