Algorithm for detecting obstacles within the lane and speed adjustment

Tema ovog diplomskog rada je izrada algoritma za detekciju prepreka unutar vozne trake i prilagodbu brzine vozila. Algoritam se temelji na obradi slika koje se dobivaju s kamere montirane na prednjoj strani vozila pomoću ROS-a. Obrada slika obavljena je metodama računalnog vida, koje su ostvarene pomoću programskog jezika C++ i biblioteke OpenCV. Kada je slika dohvaćena, izvršavaju se metode predobrade slike, kao i detekcija rubova kako bi se smanjio šum. Osim toga, koristi se RANSAC algoritam pomoću kojeg se definira područje vozne trake koje se koristi za klasifikaciju i estimaciju udaljenosti od prepreke ako ona postoji, kako bi se pomoću ROS-a omogućilo zaustavljanje vozila. Prilikom verifikacije korišten je Carla simulator, gdje je zaključeno da algoritam na slikama vrlo precizno detektira udaljenost od prepreke. Analizom simulacija vožnje utvrđeno je da algoritam zbog nedovoljne brzine obrade video okvira bez dodatnog proširenja nije prikladan za izvođenje pri većim brzinama vozilaThe topic of this thesis is the development of an algorithm for obstacle detection within the lane and adjusting vehicle speed. The algorithm is based on the processing of images obtained from a camera mounted on the front of the vehicle using ROS. Image processing was done using computer vision methods, which were accomplished using the C++ programming language and the OpenCV library. Once the image is retrieved, image pre-processing methods are performed as well as edge detection to reduce noise. Moreover, a RANSAC algorithm is used to define the lane area used to classify and estimate the distance from an obstacle, to stop the vehicle by using ROS if necessary. Carla simulator was used for verification, where it was concluded that the algorithm on pictures detects the distance from the obstacle very accurately. Analyzing the results of driving simulations, it is concluded that due to insufficient processing speed of the video frames without future work, the algorithm is not suitable for execution at higher vehicle speeds