Dipartimento di Ingegneria Informatica, Modellistica, Elettronica e Sistemistica

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Metodi di fusione dei dati per sistemi di assistenza alla guida
(2012-10-24) Lupia, Marco; Palopoli, Luigi; Casavola, Alessandro
Questo documento riporta tutta l'attivit a svolta durante il corso di dottora- to riguardo lo studio, l'applicazione e la sperimentazione di metodi di Data Fusion nell'ambito dei sistemi avanzati di assistenza alla guida per il miglio- ramento delle prestazioni e dell'a dabilit a. In linea di principio, sembra ra- gionevole a ermare che combinando in modo ottimale le informazioni proveni- enti da pi u sensori e possibile progettare e realizzare un sistema meno sensibile alle variazioni ambientali e a possibili errori di misura dovuti alla presenza di outliers. Tuttavia, dal punto di vista pratico i costi aggiuntivi che si devono sostenere, sia in termini di hardware necessario alla raccolta dei dati dai sen- sori addizionali che per la necessit a di disporre di sistemi di calcolo pi u potenti, potrebbero non essere giusti cati se i miglioramenti ottenuti nelle situazioni pi u probabili e pi u realistiche di utilizzo sono modesti. Il presente documento o re, innanzitutto, una panoramica su vari algoritmi di visione arti ciale utilizzati per il riconoscimento della segnaletica orizzon- tale e per la stima del tempo di invasione (tTLC). Quest'ultimo parametro gioca un ruolo determinante nell'avvertimento tempestivo del conducente in caso di superamento dei limiti della carreggiata. I vari algoritmi sono stati testati in varie condizioni di guida, valutandone le prestazioni conseguibili e il carico computazionale richiesto. Segue un'analisi dello stato dell'arte dei metodi e delle tecniche di Data Fu- sion pi u promettenti e che che meglio si prestano a migliorare l'accuratezza del calcolo della stima del tempo di invasione ttlc grazie alla disponibilit a di altri sensori oltre alla telecamera. Speci catamente, si sono confrontati i vari meto- di e algoritmi di Data Fusion, particolarizzati rispetto a vari modelli matem- atici della vettura e ai sensori disponibili, valutando le loro prestazioni in situ- azioni tipiche di guida e soprattutto rispetto all'errore percentuale di stima del tempo di invasione ttlc ottenuto, valutando anche il carico computazionale corrispondente. Gli algoritmi pi u promettenti sono stati implementati su piattaforma embedded.Questo documento riporta tutta l'attivit a svolta durante il corso di dottora- to riguardo lo studio, l'applicazione e la sperimentazione di metodi di Data Fusion nell'ambito dei sistemi avanzati di assistenza alla guida per il miglio- ramento delle prestazioni e dell'a dabilit a. In linea di principio, sembra ra- gionevole a ermare che combinando in modo ottimale le informazioni proveni- enti da pi u sensori e possibile progettare e realizzare un sistema meno sensibile alle variazioni ambientali e a possibili errori di misura dovuti alla presenza di outliers. Tuttavia, dal punto di vista pratico i costi aggiuntivi che si devono sostenere, sia in termini di hardware necessario alla raccolta dei dati dai sen- sori addizionali che per la necessit a di disporre di sistemi di calcolo pi u potenti, potrebbero non essere giusti cati se i miglioramenti ottenuti nelle situazioni pi u probabili e pi u realistiche di utilizzo sono modesti. Il presente documento o re, innanzitutto, una panoramica su vari algoritmi di visione arti ciale utilizzati per il riconoscimento della segnaletica orizzon- tale e per la stima del tempo di invasione (tTLC). Quest'ultimo parametro gioca un ruolo determinante nell'avvertimento tempestivo del conducente in caso di superamento dei limiti della carreggiata. I vari algoritmi sono stati testati in varie condizioni di guida, valutandone le prestazioni conseguibili e il carico computazionale richiesto. Segue un'analisi dello stato dell'arte dei metodi e delle tecniche di Data Fu- sion pi u promettenti e che che meglio si prestano a migliorare l'accuratezza del calcolo della stima del tempo di invasione ttlc grazie alla disponibilit a di altri sensori oltre alla telecamera. Speci catamente, si sono confrontati i vari meto- di e algoritmi di Data Fusion, particolarizzati rispetto a vari modelli matem- atici della vettura e ai sensori disponibili, valutando le loro prestazioni in situ- azioni tipiche di guida e soprattutto rispetto all'errore percentuale di stima del tempo di invasione ttlc ottenuto, valutando anche il carico computazionale corrispondente. Gli algoritmi pi u promettenti sono stati implementati su piattaforma embedded.
Metodi e algoritmi per il riconoscimento del livello di distrazione e affaticamento nella guida di autoveicoli
(2012-10-24) Cario, Gianni; Palopoli, Luigi; Casavola, Alessandro
Distributed command governor strategies for multi-agent dynamical systems
(2011-11-23) Francesco Tedesco, Francesco Tedesco; Palopoli, Luigi; Casavola, Alessandro
This dissertation presents a class of novel distributed supervision strategies for multi-agent linear systems connected via data networks and subject to coordination constraints. Such a coordination-by-constraint paradigm is characterized by a set of spatially distributed dynamic systems, connected via communication channels, with possibly dynamical coupling amongst them which need to be supervised and coordinated in order to accomplish their overall objective. The basic design philosophy of the Command Governor (CG) set-point management is used here in order to maintain a pre-stabilized system within prescribed constraints. While in traditional CG schemes the set-point manipulation is undertaken on the basis of the actual measure of the state, in this dissertation it is shown that the CG design problem can be solved also in the case that such an explicit measure is not available by forcing the state evolutions to stay ”not too far” from the manifold of feasible steady-states. This approach, referred to as Feed-Forward CG (FF-CG), is a convenient solution to be used in distributed applications where the cost of measuring the overall state and distributing it amongst the agents may be a severe limitation. Several distributed strategies, based both on CG and FF-CG ideas, will be fully described and analyzed. First, we propose some “non-iterative” schemes in which the agents acting as supervisors communicate once during the decision process. In this respect, a “sequential” distributed strategy in which only one agent at the time is allowed to manipulate its own reference signal is proposed. Such a strategy, although interesting by itself in some applications, will be instrumental to introduce a more effective “parallel” distributed strategy, in which all agents are allowed, under certain conditions, to modify their own reference signals simultaneously. Then an “iterative” procedure, borrowed from the literature, has been here adapted in order to build more efficient distributed schemes which however require larger amount of data exchanges for their implementation. With the aim of evaluating the distributed methods here proposed, several cases of study involving the coordination autonomous vehicles, power networks and water networks management are illustrated.
On the problem of checking chase termination
(2011-11-23) Spezzano, Francesca; Palopoli, Luigi; Greco, Sergio
The Generative Aspects of Count Constraints: Complexity, Languages and Algorithms
(2011-11-23) Serra, Edoardo; Palopoli, Luigi; Saccà, Domenico

Dipartimento di Ingegneria Informatica, Modellistica, Elettronica e Sistemistica - Tesi di Dottorato

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