Resumen de Algoritmos para la detección de obstáculos en un entorno todoterreno mediante LiDAR

Miguel Clavijo Jiménez, Felipe Jiménez Alonso, Alberto Díaz Álvarez, Adrián Gorak

• español

  Las funciones de conducción autónoma o semiautónoma de vehículos terrestres implican una supervisión precisa y detallada del entorno con el fin de detectar áreas transitables y posibles obstáculos. Para ello, se puede recurrir a diferentes tecnologías, entre las que se encuentra el LiDAR o láser rotativo. Para dicha tecnología, se han desarrollado en el pasado numerosos algoritmos que permiten la detección de obstáculos con robustez en entornos de carretera y urbanos. Sin embargo, no son tan comunes las aplicaciones en las que se trata de detectar obstáculos o zonas no transitables en entornos todoterreno. Además, el uso de sensores de coste más reducido, obliga a adoptar soluciones específicas que palíen las limitaciones que pueden entrañar bajas resoluciones, por ejemplo. En este trabajo, se presentan los algoritmos para la detección de resaltes o zanjas en la circulación todoterreno con el fin de avisar al conductor o actuar automáticamente sobre el vehículo empleando un escáner láser 3D VLP-16. Estos algoritmos han sido implementados sobre un vehículo táctico militar con capacidades de movimiento teleguiado o autónomo guiado por waypoints y se han probado, mostrando su respuesta satisfactoria en entornos de carretera ante vehículos o peatones y en entornos fuera de carretera ante zanjas, montículos, fosos y otros elementos que impiden la circulación. De esta forma, el vehículo es capaz de navegar sin conductor y detectar zonas que estima que son potencialmente peligrosas, deteniéndose de forma automática y avisando a un operador que puede evaluar la situación de forma remota. La contribución novedosa del artículo reside en el desarrollo de una configuración de percepción para entornos todoterreno, teniendo en cuenta los obstáculos que se pueden encontrar y las características de la marcha, así como la programación e implementación y prueba en condiciones reales de algoritmos específicos. Esta configuración y algoritmos deben contemplar situaciones diferentes que la circulación por carretera, por lo que los algoritmos clásicos para tal entorno no son directamente extrapolables. Además, la solución ha sido ensayada sobre un vehículo automatizado por el equipo de investigación en sus capas de control de alto y bajo nivel.

• English

  The functions of autonomous or semi-autonomous driving of vehicles involve precise and detailed monitoring of the environment in order to detect free and safe areas and possible obstacles. For this, it is possible to use different technologies, among which LiDAR or rotating laser provides good performance. For this technology, numerous algorithms have been developed in the past that allow the detection of obstacles with robustness in highways and urban environments. However, applications that try to detect obstacles in off-road environments are not so common. In addition, the use of low-cost sensors, forces to adopt specific solutions that mitigate the limitations that may involve low resolutions, for example. In this work, the algorithms for the detection of ditches in off-road scenarios are presented in order to warn the driver or automatically act on the vehicle using a VLP-16 3D laser scanner. These algorithms have been implemented on a military tactical vehicle with remote guided and autonomous movement capabilities and have been tested, showing their satisfactory response in road environments with other vehicles or pedestrians and in off-road environments with ditches, positive obstacles and other elements that impede circulation. In this way, the vehicle is able to navigate without a driver and detect areas that it considers to be potentially dangerous, stopping automatically and notifying an operator that the situation should be remotely supervised. The novel contribution of the paper lies in the development of a perception configuration for off-road environments, taking into account the obstacles that can be encountered, as well as the programming, implementation and testing in real conditions of specific algorithms.

  This configuration and algorithms must contemplate different situations, so the classical algorithms for a structured environment are not directly extrapolated. In addition, the solution has been tested on an autonomous vehicle developed by the research team.