Autonomous car position calculation with particle filters using traffic data in a simulated environment
Creators: name: Ανανιάδου, Χριστίνα Στέφανου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Προσδιορισμός θέσης ρομπότ
Φίλτρο σωματιδίων
Αυτόνομη οδήγηση
Robot Localization
Particle filters
Autonomous car

description: As autonomous vehicle technology progresses, the need for precise real-time positioning in dynamic urban environments becomes increasingly vital. This thesis explores the utilization of particle filters to calculate the position of autonomous cars, using traffic data within a simulated environment. The primary goal is to improve accuracy and reliability in vehicle localization by integrating traffic information into the positioning algorithm. A simulated environment is employed to replicate realistic traffic scenarios, generating diverse tracks. Particle filters are implemented as a probabilistic framework, assimilating information from sensor and traffic data to estimate the vehicle’s position. Through extensive experimentation, the efficacy of the proposed approach is assessed across diverse traffic conditions and scenarios. The particle filter algorithm adequately adapts to different traffic situations, demonstrating its potential for practical implementation in autonomous driving systems. Additionally, the thesis investigates the influence of different parameters and configurations on the particle filter algorithm’s performance. Insights gained from these studies contribute to optimizing the algorithm for a range of urban driving conditions. In summary, this research advances autonomous vehicle positioning by introducing an innovative approach that integrates particle filters with traffic data in a simulated environment. The findings hold implications for developing more accurate and adaptable autonomous navigation systems, laying the foundation for safer and more reliable self-driving vehicles in intricate urban settings.
description: Καθώς η τεχνολογία αυτόνομων οχημάτων εξελίσσεται, η ανάγκη για ακριβή εντοπισμό θέσης σε πραγματικό χρόνο σε δυναμικά αστικά περιβάλλοντα γίνεται όλο και πιο ζωτική. Αυτή η διατριβή διερευνά τη χρήση φίλτρου σωματιδίων για τον υπολογισμό της θέσης των αυτόνομων αυτοκινήτων, χρησιμοποιώντας δεδομένα κίνησης μέσα σε ένα προσομοιωμένο περιβάλλον. Ο πρωταρχικός στόχος είναι να βελτιωθεί η ακρίβεια και η αξιοπιστία στον εντοπισμό του οχήματος ενσωματώνοντας πληροφορίες κυκλοφορίας στον αλγόριθμο εντοπισμού θέσης. Χρησιμοποιείται ένα προσομοιωμένο περιβάλλον για την αναπαραγωγή ρεαλιστικών σεναρίων κυκλοφορίας, δημιουργώντας διαφορετικά μονοπάτια. Τα φίλτρα σωματιδίων εφαρμόζονται ως ένα πλαίσιο πιθανοτήτων, αφομοιώνοντας πληροφορίες από δεδομένα αισθητήρων και κίνησης για την εκτίμηση της θέσης του οχήματος. Μέσω εκτεταμένων πειραματισμών, η αποτελεσματικότητα της προτεινόμενης προσέγγισης αξιολογείται σε διάφορες συνθήκες και σενάρια κυκλοφορίας. Ο αλγόριθμος φίλτρου σωματιδίων προσαρμόζεται επαρκώς σε διαφορετικές καταστάσεις κυκλοφορίας, αποδεικνύοντας τις δυνατότητές του για πρακτική εφαρμογή σε συστήματα αυτόνομης οδήγησης. Επιπλέον, η διατριβή διερευνά την επίδραση διαφορετικών παραμέτρων και διαμορφώσεων στην απόδοση του αλγόριθμου του φίλτρου σωματιδίων. Οι γνώσεις που αποκτήθηκαν από αυτές τις μελέτες συμβάλλουν στη βελτιστοποίηση του αλγορίθμου για μια σειρά από συνθήκες οδήγησης στην πόλη. Συνοπτικά, αυτή η έρευνα προάγει την αυτόνομη τοποθέτηση οχημάτων εισάγοντας μια καινοτόμο προσέγγιση που ενσωματώνει φίλτρα σωματιδίων με δεδομένα κυκλοφορίας σε ένα προσομοιωμένο περιβάλλον. Τα ευρήματα έχουν συνέπειες για την ανάπτυξη πιο ακριβών και προσαρμόσιμων αυτόνομων συστημάτων πλοήγησης, θέτοντας τα θεμέλια για ασφαλέστερα και πιο αξιόπιστα αυτόνομα οχήματα σε περίπλοκα αστικά περιβάλλοντα.