Dissertação
Exploring Millimeter-Wave Radar Algorithms for Obstacle Detection and Tracking EVALUATED
A deteção e o seguimento de obstáculos em tempo real continuam a ser desafios importantes na indústria automóvel. Tradicionalmente, sensores como os LiDARs e as câmaras dominaram este espaço, no entanto, avanços tecnológicos recentes despertaram um novo interesse na tecnologia de radar, mais especificamente nos sensores de radar millimeter-wave (mmWave). Os sensores de radar mmWave mostram ser mais robustos a condições climatéricas adversas que outros sensores tipicamente usados. Este trabalho foca-se no desenvolvimento de um algoritmo de deteção e seguimento de obstáculos que usa somente dados provenientes destes radares. O algoritmo desenvolvido acumula alguns frames recentes de dados destes radares, de seguida usa DBSCAN para a deteção de obstáculos e Filtros de Kalman para o seguimento. Os resultados obtidos mostram que esta abordagem é eficaz a seguir diferentes tipos de obstáculos. No entanto, mostra existir uma maior capacidade em seguir obstáculos que se afastam do sensor comparativamente a obstáculos que se aproximam do sensor. Esta discrepância é causada por algumas características intrínsecas da tecnologia dos radares. Ainda assim, com uma configuração adequada do radar e com algum processamento dos dados, esta diferença pode ser atenuada. Esta abordagem serve como uma maneira de avaliar as capacidades dos radares mmWave em sistemas de deteção e seguimento de obstáculos enquanto Redes Neuronais robustas treinadas para este problema em específico ainda não estão prontas, principalmente devido à grande quantidade de dados necessários para um treino eficaz.
junho 27, 2024, 17:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar