[ca] La percepció de l'entorn és un requisit imprescindible pels camps dels vehicles autònoms i la robòtica, que reclamen grans quantitats de dades per prendre decisions fiables. Amb aquest objectiu, sovint es combinen molts sensors diferents en un procés conegut com a fusió de dades per obtenir la quantitat més gran possible d'informació de l'entorn, inclòs redundant. En aquest context, els sensors d'imatge LiDAR (acrònim anglès de Light Detection And Ranging) s'han convertit en sensors crucials per tals aplicacions gràcies a la seva capacitat de mesura de la geometria 3D que supera la dels dispositius RADAR (acrònim anglès de Radio Detection And Ranging) en termes de resolució espacial. Aquesta tesi té com a objectiu desenvolupar un dispositiu de fusió de dades únic que consta de modes d'imatge diferents i complementaris juntament amb un sensor LiDAR d'estat sòlid 3D com a sensor principal. El nostre objectiu és reduir l'habitual error de paral·laxi comès durant la fusió de sensors situats al llarg de grans muntatges i proporcionar un dispositiu d'imatge multimodal factible i fàcil d'integrar amb l'enfocament de reduir mecànicament el marc multisensor a un únic dispositiu. En conseqüència, aquesta tesi revisa i discuteix l'estat actual de la tecnologia dels sensors i la fusió de dades. Particularment, se centra a revisar les diferents tècniques LiDAR i el model de càmera més comú en Computer Vision (CV). D'acord amb això, proporciona una discussió sobre els modes d'imatge d'interès en la unitat de percepció, que inclou un LiDAR polsat d'estat sòlid basat en un mirall Sistema Micro-Elèctric-Mecànic (MEMS) com a sensor principal. Després, aquesta tesi descriu analíticament el sistema MEMS LiDAR particular a través de la llei de Snell. A més, proporciona un model general per al sistema d'imatge que es pot utilitzar en qualsevol altre LiDAR per predir i corregir la resolució angular variable en el camp de visió (FOV) que distorsiona el núvol de punts. De manera anàloga, deriva matemàticament les transformacions necessàries per a la fusió de dades entre parells de sensors. En conseqüència, aquesta tesi proposa un mètode de calibratge nou per sistemes LiDAR i de fusió. Presenta la metodologia i els materials, que inclouen un patró de calibratge multimodal i un sistema de guia automàtic, necessaris per calibrar de forma precisa i automàtica tots els sensors inclosos en la unitat. La novetat d'utilitzar la informació de profunditat LiDAR per estimar millor la ubicació de l'objectiu ha resultat en un mètode de calibratge que millora els actuals en la literatura. Finalment, aquesta tesi presenta el desenvolupament d'una unitat de percepció multimodal basada en l'anterior que té com a objectiu esdevenir un producte TRL8, juntament amb algunes de les seves potencials aplicacions en el camp de la CV.

[en] Perception of the environment is an essential requirement for the fields of autonomous vehicles and robotics, that claim for high amounts of data to make reliable decisions. With this aim, many different sensors are often combined in a process known as data fusion for obtaining the largest possible amount of information from the environment, even if redundant. In this context, Light Detection And Ranging (LiDAR) imaging sensors have become crucial sensors for such applications due to their 3D geometry sensing capability that overtake Radio Detection And Ranging (RADAR) devices in terms of spatial resolution. This thesis aims to develop a unique data fusion device consisting of different and complementary imaging modes with a 3D solid-state LiDAR sensor as its core sensor. We aim to reduce the usual parallax error committed during the fusion of sensors situated along large enclosures and to provide a feasible multimodal imaging device easy to integrate with the approach of mechanically reducing the multi-sensor framework inside a single device. Consequently, this thesis reviews and discusses the current state of the sensors' technology and data fusion. In particular, it focuses on reviewing the different LiDAR techniques and the most used camera model in Computer Vision (CV). Based on that, it provides a discussion about the imaging modes of interest in the perception unit, which includes a pulsed Micro-Electrical-Mechanical System (MEMS) mirror solid-state LiDAR as its principal sensor. Then, this thesis analytically describes the particular MEMS LiDAR system using Snell's law. Furthermore, it provides a general model for the imaging system that may be used on any other LiDAR for predicting and correcting the variable angular resolution across the Field-Of-View (FOV) that distorts the Point Cloud. Analogously, it mathematically derives the necessary transformations for data fusion between sensor pairs. Accordingly, this thesis proposes a novel calibration method for LiDAR and fusion systems. It presents the methodology and the materials, that include a multimodal calibration pattern and an automatic guide system, necessary for accurately and automatically calibrating all the sensors included in the unit. The novelty of using the LiDAR depth information for better estimating the location of the target have yielded the calibration to improve the up-to-date calibration methods in the literature. Finally, this thesis presents the development of a multimodal perception unit based on the above which is aimed to become a TRL8 product, together with some of its potential applications in the field of CV.