Sistema avanzado de asistencia a la conducción para Jetson TK1 de NVIDIA

Advanced driver assistance systems (ADAS) ease driving and enhance vehicle safety. Cameras and computer vision algorithms are key in ADAS, especially for long vehicles like vans and buses, where the visibility is reduced from the driver's position. In a project in collaboration with Industrial Arcol S.A., Alba Pujol from the Image Processing Group has designed a stitching algorithm covering the all around 360º perspective for long vehicles from only 4 cameras. Alba's final degree project (TFG), was enhanced and continued in her Master Thesis (TFM) and partially ported to thThis project explores the potential of the Jetson TK1 NVIDIA embedded system and, makes the adaptation of an existing advanced driver assistance software (ADAS). First of all, a software development environment has been created establishing a cross-compilation system between a PC ("Host") and the Jetson device. It has been done the porting of the driver assistance software to the Jetson device. The software is a 360º overview system formed from the stitching of the images from four cameras located around the vehicle. Finally, an optimization of the stitching algorithm has been done computing using the GPU (CUDA), in order to take the maximum advantage of the benefits offered by the Jetson device. As the final part of the work has explored the behaviour of the device to deep learning applications.Este proyecto consiste en la exploración de las posibilidades que puede ofrecer el sistema embebido Jetson TK1 de NVIDIA y, en concreto, al hacer la adaptación de un software existente de asistencia avanzada al conductor (SAAC). En primer lugar se ha creado un entorno de desarrollo de software estableciendo un sistema de cros-compilación entre un PC ("Host") y el dispositivo Jetson. Se ha llevado el software de asistencia al conductor sobre el dispositivo Jetson. El software consiste en un sistema de visión panorámica 360º formada a partir del "stitching", o reconstrucción panorámica, a partir de las imágenes provenientes de cuatro cámaras situadas alrededor del vehículo. Posteriormente, se ha optimizado el algoritmo de reconstrucción panorámica mediante computación con la GPU (CUDA), buscando utilizar al máximo las prestaciones que ofrece la placa Jetson. Como parte final del trabajo se ha explorado el comportamiento del dispositivo ante aplicaciones de ?deep learning?.Aquest projecte consisteix en l?exploració de les possibilitats que pot oferir el sistema incrustat Jetson TK1 de NVIDIA i, en concret, en fer l?adaptació d?un software existent d?assistència avançada al conductor (SAAC). En primer lloc s?ha creat un entorn de desenvolupament de software establint un sistema de cros-compilació entre un PC (?Host?) i el dispositiu Jetson. S?ha portat el software d?assistència al conductor sobre el dispositiu Jetson. El software consisteix en un sistema de visió panoràmica 360º formada a partir del ?stitching?, o reconstrucció panoràmica, a partir de les imatges provinents de quatre càmeres situades al voltant del vehicle. Posteriorment, s?ha optimitzat l?algorisme de reconstrucció panoràmica mitjançant computació amb la GPU (CUDA), buscant utilitzar al màxim les prestacions que ofereix la placa Jetson. Com a part final del treball s?ha explorat el comportament del dispositiu davant d?aplicacions de deep learning