[ca] En aquesta tesi de grau, tractem un tema crucial de la tecnologia de conducció autònoma: la detecció i el raonament d'àrees ocloses i possibles vehicles oclosos en escenaris realistes. La conducció autònoma ha guanyat un impuls significatiu en els últims anys, però garantir la seguretat continua sent una preocupació important. Un repte important és la presència d'objectes que obstrueixen la visió del vehicle, donant lloc a oclusions que condueixen a incertesa per al sistema autònom o, en un pitjor escenari, a situacions imprevistes i perilloses. Per solucionar aquest problema, hem desenvolupat un mètode d'anàlisi d'accessibilitat (en anglès, reachability analysis) que utilitza un algoritme de detecció per garantir la seguretat en escenaris de conducció autònoma. El nostre mètode es centra en dos aspectes clau: la detecció en temps real de zones ocluses i el seguiment de possibles vehicles fantasma. Per avaluar l'efectivitat del nostre enfocament, hem utilitzat el simulador CARLA, que proporciona un entorn virtual realista per crear i provar diversos escenaris de conducció autònoma. Els resultats del nostre projecte són rellevants i significatius per a un públic més ampli. Imagina que estàs conduint per una carretera transitada i, de sobte, la teva visió està parcialment bloquejada per un camió gran o un edifici. En aquestes situacions, el nostre mètode pot detectar l'àrea oclusa en temps real, permetent al sistema de conducció autònoma ajustar el seu comportament en conseqüència. Això millora la seguretat tant per als vehicles autònoms com per als conductors humans, ja que els permet preveure perills potencials en zones ocloses. L'impacte i les implicacions dels resultats del nostre projecte s'estenen més enllà de l'àmbit de la conducció autònoma. En abordar el problema de les oclusions i millorar la seguretat, el nostre mètode contribueix a generar confiança en la tecnologia autònoma. Això, al seu torn, ajuda a promoure la seva adopció i acceptació per part de la societat. En garantir carreteres més segures mitjançant tècniques avançades de detecció i raonament, contribuïm a reduir els accidents i millorar el benestar general de les persones.

[en] In this Bachelor Thesis, we tackle a crucial issue in autonomous driving technology - the detection and reasoning of occluded areas and potential occluded vehicles in realistic scenarios. Autonomous driving has gained significant momentum in recent years, but ensuring safety remains a major concern. One significant challenge is the presence of objects that obstruct the vehicle's vision, leading to occlusions that lead to uncertainty for the autonomous system or, in a worse scenario, to unpredicted dangerous situations. To address this problem, we have developed a reachability analysis framework that employs advanced detection methods to ensure safety in autonomous driving scenarios. Our framework focuses on two key aspects: real-time detection of occluded areas and tracking potential phantom vehicles. To evaluate the effectiveness of our approach, we utilized the CARLA simulator, which provides a realistic virtual environment for creating and testing various autonomous driving scenarios. Through experimentation in different situations, we validated the overall performance of our implemented methods. The findings of our project are highly relevant and meaningful to a wider audience. Imagine you're driving on a busy road, and suddenly, your vision is partially blocked by a large truck or a building. In such situations, our framework can accurately detect the occluded area in real-time, allowing the autonomous driving system to adjust its behavior accordingly. This enhances safety for both autonomous vehicles and human drivers by enabling them to anticipate potential hazards in obscured areas. The impact and implications of our project results extend beyond the realm of autonomous driving. By addressing the issue of occlusions and enhancing safety, our framework contributes to building trust in autonomous technology. This, in turn, promotes its wider adoption and acceptance by society. Moreover, our work aligns with the United Nations' Sustainable Development Goals, particularly Goal 3 (Good Health and Well-Being) and Goal 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure). By ensuring safer roads through advanced detection and reasoning techniques, we contribute to reducing accidents and improving the overall well-being of individuals. In conclusion, our project addresses the critical challenge of occlusions in autonomous driving scenarios. We propose a reachability analysis framework that detects occluded areas and tracks potential phantom vehicles. Our findings have significant implications for safety, trust, and the wider adoption of autonomous technology. By contributing to the advancement of computer-assisted diagnostics and aligning with the UN Sustainable Development Goals, our work demonstrates the importance and relevance of researching this field.