Cooperative graph signal processing and learning for situational awareness of autonomous vehicles
Authors: Πιπερίγκος Νικόλαος-Αντώνιος 
Published: October 2024

Ο στόχος της διατριβής αυτής ήταν να μελετήσει και να αναπτύξει καινοτόμες και αποδοτικές συνεργατικές προσεγγίσεις σύντηξης πολυτροπικών δεδομένων, για τον συνεργατικό εντοπισμό θέσης και ιχνηλάτησης διασυνδεδεμένων και αυτόνομων οχημάτων, οι οποίες υλοποιούνται κατανεμημένα από ένα κεντρικό όχημα είτε σε συνδυασμό με την συνδεδεμένη γειτονιά του είτε με μη συνεργατικά στατικά σημεία αναφοράς. Κρίσιμο σημείο της μεθοδολογίας ήταν η αντιμετώπιση του δικτύου των διασυνδεδεμένων και αυτόνομων οχημάτων ως ένα μη κατευθυνόμενο γράφημα, όπου οι κόμβοι του αντιπροσωπεύουν τα οχήματα ενώ οι ακμές του τις διαδικτυακές συνδέσεις. Με βάση την προσέγγιση αυτή, αναπτύχθηκε η έννοια της Επεξεργασίας Λαπλασιανών Γράφων, ένα εργαλείο επεξεργασίας σήματoς σε γράφους, σε συνδυασμό με παραδοσιακούς αλγορίθμους εκτίμησης και μάθησης όπως τα ελάχιστα τετράγωνα, το φίλτρο Kalman, το Εκτεταμένο Φίλτρο Kalman, η διάχυση πληροφορίας σε γράφους κ.λ.π., προκειμένου να επιτευχθεί ο στόχος της αποτελεσματικής συνεργατικής σύντηξης πολυτροπικών δεδομένων και, γενικότερα, του συνεργατικού εντοπισμού θέσης και ιχνηλάτισης. Κύριο στοιχείο της Επεξεργασίας Λαπλασιανών Γράφων είναι ότι μετατρέπει τις μη γραμμικές σχετικές μετρήσεις των οχημάτων σε γραμμικές μέσω των διαφορικών συντεταγμένων, διαμορφώνοντας έτσι ένα γενικό γραμμικό σύστημα. Επιπλέον, αξιοποιήθηκαν λύσεις βαθιάς μάθησης που στοχεύουν να υποβοηθήσουν κλασσικούς αλγορίθμους βελτιστοποίησης, έτσι ώστε να εκτιμάται αποτελεσματικά η αβεβαιότητα του συστήματος και, ως εκ τούτου, να βελτιώσουν την λειτουργία της συνεργατικής πολυτροπικής σύντηξης. Δόθηκε έμφαση στον σχεδιασμό πλήρως κατανεμημένων λύσεων, όπου κάθε όχημα αλληλεπιδρά μόνο με την άμεση γειτονιά του, λόγω ζητημάτων προσαρμοστικότητας, συγχρονισμού κ.λ.π., αποφεύγοντας έτσι ένα δαπανηρό κεντρικό σημείο ελέγχου που παρακολουθεί ολόκληρο το δίκτυο οχημάτων. Με τον τρόπο αυτά, τα οχήματα θα είναι ικανά να εκτιμούν όχι μόνο τοπικές αλλά και ολικές παραμέτρους θέσης, που σχετίζονται τόσο με την άμεση γειτονιά τους, όσο και με όλα τα υπόλοιπα οχήματα που ανήκουν στο ίδιο δίκτυο. Ως εκ τούτου, η ικανότητα ανίχνευσης μπορεί τώρα να επεκταθεί πέρα από την εμβέλεια ενός μεμονωμένου οχήματος, επιτρέποντας έτσι στα οχήματα να έχουν πλήρη επίγνωση της κατάστασης των οχημάτων ακόμη και χιλιόμετρα μακριά. Το πειραματικό πλαίσιο περιελάμβανε δεδομένα κυκλοφορίας από πολλά οχήματα που παρήχθησαν από γνωστούς προσομοιωτές αυτόνομης οδήγησης, καθώς και δεδομένα δικτύου που προσομοιώνουν ρεαλιστικά τις συνθήκες επικοινωνίας των οχημάτων. Επιπλέον, διαθέσιμα σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν παραμέτρους από πραγματικά οχήματα που κινούνται σε μια πόλη, καθώς και δεδομένα που συλλέχθηκαν από ένα πραγματικά λειτουργικό όχημα, χρησιμοποιήθηκαν επίσης στα πειράματα. Η μελέτη αξιολόγησης εξέτασε τον αντίκτυπο διάφορων κρίσιμων σεναρίων, π.χ. το μέγεθος της γειτονιάς, τον θόρυβο των πολυτροπικών μετρήσεων, την καθυστέρηση δικτύου, την ικανότητα σύγκλισης, τον χρόνο εκτέλεσης κ.λ.π., προκειμένου να αναδειχθούν και παρουσιαστούν τα οφέλη των προτεινόμενων προσεγγίσεων της διατριβής αυτής.