The use of sensor fusion in automated ground vehicles

Abstract

Moving of people and commodities requires all kinds of vehicles, that have always required a human to control. Using people for so seemingly simple task as controlling of a vehicle, has been deemed as a encumberence and slow down for commercial purposes. In traffic, almost all accidents between vehicles have also been caused by humans. Thus for many vehicles, it has been decided that designing a autonomous system for vehicles is worth it. Designing of such systems requires adding computing power and automation to the vehicles, which in turn increases their complexity. With increased complexity of the understanding of the system becomes harder.

The purpose of this thesis was to find out the workings of automated ground vehicles, especially focusing on their sensors. On general level, what kind of sensors are being used in the automated ground vehicles, how are the sensors built and what kind of data do they output. Also looking into how some of the algorithms used for data fusion work.

Some of the sensors being used in automated ground vehicles are: Inertial measuring units, GNSS, cameras, lidar and radar. Commonly used sensor fusion algorithms for automated ground vehicles are Kalman filter and particle filter. For Kalman filter, the most commonly used variates are extended Kalman filter and unscented Kalman filter.

Ihmisten ja hyödykkeiden liikkuminen vaatii eri näköisiä kulkuneuvoja, joita ohjastamaan on alusta alkaen vaadittu ihmisiä. Ihmisten käyttäminen suhteellisen yksinkertaiseen asiaan, kuten kulkuneuvojen ajamiseen, on todettu olevan rasite ja hidaste kaupalisissa tarkoituksissa. Myös liikenteessä onnettomuudet ovat lähes poikkeuksetta ihmisten aiheuttamia. Täten monenlaisiin kulkunevuoihin ollaan lisäämässä koko ajan enemmän älyä ja automaatiota, mikä lisää niiden monimutkaisuutta, jolloin monimutkaisten kokonaisuuksien kuten automatisoitujen kulkuneuvojen ymmärtäminen vaikeutuu.

Työn tarkoituksena oli selvittää automaattikulkuneuvojen toimintaa, erityisesti liittyen niiden sensoriikkaan. Yleisellä tasolla minkälaisia sensoreita nykyään käytetään automatisoiduissa kulkuneuvoissa, minkälaisia sensorit ovat rakenteeltaan ja millaista dataa ne tuottavat sekä millaisilla algoritmeillä kyseisistä sensoreista saatua tietoa yhdistetään.

Automaattikulkuneuvoissa käytetään sensoreina yleensä interttiaalimittausyksiköitä, GNSS:ää, kameroita, lidaria ja radaria. Yleisesti käytettyjä sensori fuusio algoritmejä datan tulkitsemiseen on Kalman suodin, ja sen versiot laajenettu Kalmanin suodin (eKF) ja Sigma-pisteisiin perustuva Kalmanin suodin (uKF). Näiden lisäksi sensori fuusiossa hyödynnetään myös partikkeli suodinta, jos se sopii paremmin saatuun dataan.