TerraMax vision at the urban challenge 2007

  • Authors:
  • Alberto Broggi;Andrea Cappalunga;Claudio Caraffi;Stefano Cattani;Stefano Ghidoni;Paolo Grisleri;Pier Paolo Porta;Matteo Posterli;Paolo Zani

  • Affiliations:
  • Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy;Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy;Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy;Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy;Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy;Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy;Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy;Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy;Artificial Vision and Intelligent Systems Laboratory, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma, Parma, Italy

  • Venue:
  • IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
  • Year:
  • 2010

Quantified Score

Hi-index 0.00

Visualization

Abstract

This paper presents the TerraMax vision systems used during the 2007 DARPA Urban Challenge. First, a description of the different vision systems is provided, focusing on their hardware configuration, calibration method, and tasks. Then, each component is described in detail, focusing on the algorithms and sensor fusion opportunities: obstacle detection, road marking detection, and vehicle detection. The conclusions summarize the lesson learned from the developing of the passive sensing suite and its successful fielding in the Urban Challenge.