Asistencia al aparcamiento basado en una cámara de tiempo de vuelo

espanolEn este articulo se propone un asistente de aparcamiento basado en la reconstruccion de objetos alrededor del vehiculo, usando informacion obtenida de una camara de Tiempo de Vuelo (ToF, del ingles Time-to-Flight). El metodo propuesto se centra en la deteccion de las matriculas de los vehiculos de alrededor, para estimar su posicion y determinar espacios libres de aparcamiento. Para ello, se fusiona una imagen 2D de intensidad de luz recibida, y una nube de puntos 3D creada a partir de la informacion de profundidad. Esta fusion permite relacional cada pixel de la imagen con una posicion 3D, por lo que se obtiene una referencia 3D del entorno facilitando al conductor la maniobra de aparcamiento que esta realizando. El algoritmo propuesto mejora la deteccion de los vehiculos resolviendo dos de los principales problemas de trabajar con camaras: 1) obtencion de sombras y reflejos en las imagenes debido al brillo (principalmente en estacionamientos al aire libre), lo que dificulta su proceso para detectar objetos; y 2) la deteccion limitada de objetos de baja reflexion, como los coches oscuros. El sistema es evaluado a traves de una plataforma Renault Twizy en condiciones reales. EnglishThis paper proposes a parking assistant base don the reconstruction of objects around the vehicle, using 2D and 3D data obtained from a Time-to-Flight camera (ToF). The proposed method is based on the fusion of the data obtained from the intensity image and the point cloud. It is mainly on the detection of the vehicle’s plate to estimate their position and determine free parking lots. This fusion allows to link each pixel of the image with a 3D position, so it gets a 3D reference of the environment and a clear vision during the parking maneuver. In addition, this methodology improves the vehicles detection solving two of the relevant problems found in cameras: 1) obtaining shadows and reflections in the images considering brightness (mainly in outdoor parking lots), which hinders the process to detect objects; and 2) limited detection of low reflection objects, such as dark cars. The system is evaluated in a Renault Twizy platform in real conditions.