Obstacle detection and free spaces in urban environments for advanced driver assistance systems based on stereo vision algorithms implemented in GPU

摘要

Tanto los sistemas avanzados de ayuda a la conducción (ADAS) aplicados a la mejora de la seguridad vial, como los sistemas de navegación autónoma de vehículos, demandan sensores y algoritmos cada vez más complejos, capaces de obtener e interpretar información del entorno vial. En concreto, las mayores dificultades surgen a la hora de analizar la información proveniente de los entornos urbanos, debido a la diversidad de elementos con distintas características que existen en áreas urbanas. Estos sistemas requieren, cada vez más, que la interpretación de la información se realice en tiempo real para mejorar la toma de decisiones. Por otra parte, la visión estéreo es ampliamente utilizada en sistemas de modelado, dada la gran cantidad de información que proporciona, pero al mismo tiempo, los algoritmos basados en esta técnica requieren de un elevado tiempo de cómputo que dificulta su implementación en aplicaciones de tiempo real. En este trabajo se presenta un algoritmo basado en visión estéreo para la detección tanto de obstáculos como de espacios transitables en entornos urbanos y que ha sido implementado principalmente en GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) para reducir el tiempo de cómputo y conseguir un funcionamiento en tiempo real.