|
|
Detekce dopravních značek pro autonomní vozidla
Kovaříková, Lucie ; Píštěk, Václav (oponent) ; Kučera, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí dopravních značek pro autonomní vozidla s využitím programovacího jazyka Python a architektury konvoluční neuronové sítě YOLOv7. Cílem je rešerše v oblasti rozpoznávání dopravního značení a naprogramování algoritmů pro komunikaci s kamerou a detekci. Výsledkem je experimentální ověření detekce a jeho vyhodnocení.
|
|
|
Návrh simulačního prostředí pro testování provozu autonomních vozidel
Šůstek, Jan ; Krejsa, Jiří (oponent) ; Věchet, Stanislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem simulačního prostředí pro testování autonomních vozidel. V teoretické části byla provedena rešerše dostupných simulátorů autonomního řízení. Dále byly představeny nástroje běžně používané v autonomních vozidlech, jako jsou senzory nebo softwarové moduly. V praktické části byl z dostupných řešení vybrán simulátor CARLA. Nejprve je vysvětlena instalace samotného simulátoru CARLA. Poté byla pomocí programu Roadrunner vytvořena simulační mapa, která napodobuje konkrétní ulici v Brně. Následně je ukázána práce se simulátorem CARLA. Na závěr je zhodnocena práce se simulátorem CARLA a ukázány konkrétní výstupy simulace.
|
|
| |
|
|
Získávání vstupů zpracováním obrazu pro řízení autonomního vozidla
Midrla, Daniel ; Píštěk, Václav (oponent) ; Kučera, Pavel (vedoucí práce)
Předmětem této diplomové práce je sběr dat zpracováním obrazu pro řízení autonomního vozidla. Práce v první řadě nabízí shrnutí teoretických znalostí souvisejících s danou problematikou. Dále je popsán proces tvorby algoritmu, který s pomocí stereo kamery a neuronové sítě pro detekci objektů získává základní vstupy pro řízení autonomního vozidla. Těmi jsou informace o třídě rozpoznaného objektu a jeho vzdálenosti. Závěrem práce je provedeno experimentální ověření správné funkčnosti, přičemž je kladen důraz na optimalizaci přesnosti a rozsahu určení vzdálenosti. Také je vyhodnocena schopnost provozu algoritmu v reálném čase na kompaktním počítači s omezenou výpočetní kapacitou.
|
|
|
Automatic On-Line Calibration and Calibration Monitoring of Cameras and Lidars
Moravec, Jaroslav ; Šikudová, Elena (vedoucí práce) ; Obdržálek, Štěpán (oponent)
Název: Automatická on-line kalibrace a monitorovánı́ kalibrace páru kamera- lidar Autor: Jaroslav Moravec Katedra: Katedra softwaru a výuky informatiky Školitel: doc. RNDr. Elena Šikudová, Ph.D., Katedra softwaru a výuky infor- matiky Abstrakt: Kamery a LiDARy jsou důležitá zařı́zenı́ automobilového průmyslu, jelikož jejich kombinace poskytuje užitečné informace (souřadnice bodu v pros- toru a jeho barvu a intenzitu) pro percepci, lokalizaci, mapovánı́ a predikci. Pro úspěšnou kombinaci dat z vı́ce zdrojů a jejı́ interpretaci je potřeba znát přesnou kalibraci vnitřnı́ch parametrů a relativnı́ pozice všech senzorů. V této práci se budeme zabývat třemi kalibračnı́mi metodami na reálných scénách. Naše řešenı́je založeno na robustnı́ věrohodnostnı́ funkci konstruované nad reprojekčnı́ chybou LiDARových hran vůči hranám v obrazu. Když se kalibrace měnı́ v čase, navrho- vaná online rekalibračnı́ procedura je schopna sledovat všechny vnějšı́ parametry s průměrnou chybou 0.13◦ v rotaci a 4 cm v translaci. Na základě této rekali- bračnı́metody jsme dále schopni monitorovat kalibraci a detekovat náhlou změnu v řádu sekund. V neposlednı́ řadě jsme ukázali automatickou kalibraci, která dokáže odhadnout jak vnějšı́ parametry kalibrace, tak ty...
|
|
|
Testování autonomních vozidel
Nágl, Jiří ; Tobiáš, Martin (oponent) ; Porteš, Petr (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce je rešerše autonomních vozidel a jejich testování. V první části je práce zaměřena na autonomní vozidla a konektivitu mezi nimi. Následně se věnuje testování autonomních vozidel na polygonech a testování v reálném provozu. Poslední kapitola zahrnuje virtuální testování a softwary k tomu určené.
|
|
| |
|
|
Vývoj v oblasti elektronických systémů automobilů a jejich diagnostika
Skokan, Adam
Práce se zabývá užitými elektronickými systémy v autonomních vozidlech. Je popsáno jak se dělí míra automatizace řízení a terminologie pro správné rozlišení různých autonomních aplikací. Dále se v práci vyskytuje popis nejužívanějších snímačů včetně jejich užití v podobě systémů nutných k dosažení plně automatického řízení. V tomto dokumentu jsou také zmíněny úspěšné výstupy projektů zabývající se samořízenými vozidly různých automobilových značek a jiných.
|
|
|
Návrh detektoru dopravních značek pomocí metod zpracování obrazu
Šmíd, Josef ; Adámek, Roman (oponent) ; Věchet, Stanislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem detektoru dopravních značek pomocí metod zpracování obrazu. K tomu je využita knihovna OpenCV pro práci s obrazem v programovacím jazyce Python. První část se zabývá rešerší o používaných metodách. V další části jsou tyto metody testovány na nasbíraných snímcích dopravních značek v běžném denním provozu při různém nasvícení. Z výsledků testů byly navrženy optimální metody a jejich nastavení, které se následně opět ověřily na videozáznamech jízdy vozidlem. Tím se zároveň zjistilo, za jakých podmínek jsou schopny fungovat v real-time systémech. Na závěr byl ze sledování průběhů detekce navržen optimalizační algoritmus pro kompenzaci chyb v detekci.
|
|
|
Automatic On-Line Calibration and Calibration Monitoring of Cameras and Lidars
Moravec, Jaroslav ; Šikudová, Elena (vedoucí práce) ; Obdržálek, Štěpán (oponent)
Název: Automatická on-line kalibrace a monitorovánı́ kalibrace páru kamera- lidar Autor: Jaroslav Moravec Katedra: Katedra softwaru a výuky informatiky Školitel: doc. RNDr. Elena Šikudová, Ph.D., Katedra softwaru a výuky infor- matiky Abstrakt: Kamery a LiDARy jsou důležitá zařı́zenı́ automobilového průmyslu, jelikož jejich kombinace poskytuje užitečné informace (souřadnice bodu v pros- toru a jeho barvu a intenzitu) pro percepci, lokalizaci, mapovánı́ a predikci. Pro úspěšnou kombinaci dat z vı́ce zdrojů a jejı́ interpretaci je potřeba znát přesnou kalibraci vnitřnı́ch parametrů a relativnı́ pozice všech senzorů. V této práci se budeme zabývat třemi kalibračnı́mi metodami na reálných scénách. Naše řešenı́je založeno na robustnı́ věrohodnostnı́ funkci konstruované nad reprojekčnı́ chybou LiDARových hran vůči hranám v obrazu. Když se kalibrace měnı́ v čase, navrho- vaná online rekalibračnı́ procedura je schopna sledovat všechny vnějšı́ parametry s průměrnou chybou 0.13◦ v rotaci a 4 cm v translaci. Na základě této rekali- bračnı́metody jsme dále schopni monitorovat kalibraci a detekovat náhlou změnu v řádu sekund. V neposlednı́ řadě jsme ukázali automatickou kalibraci, která dokáže odhadnout jak vnějšı́ parametry kalibrace, tak ty...
|
host ::
RSS.