Desenvolvimento de um sistema de gerenciamento de energia (EMS - Energy Management System) para a rede elétrica inteligente (Smart Grid)

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Underwater mapping using sonar

[ES]El proyecto contiene módulos de simulación, procesado de datos, mapeo y localización, desarrollados en C++ utilizando ROS (Robot Operating System) y PCL (Point Cloud Library). Ha sido desarrollado bajo el proyecto de robótica submarina AVORA.Se han caracterizado el vehículo y el sensor, y se han analizado diferentes tecnologías de sensores y mapeo. Los datos pasan por tres etapas: Conversión a nube de puntos, filtrado por umbral, eliminación de puntos espureos y, opcionalmente, detección de formas. Estos datos son utilizados para construir un mapa de superficie multinivel. La otra herramienta desarrollada es un algoritmo de Punto más Cercano Iterativo (ICP) modificado, que tiene en cuenta el modo de funcionamiento del sonar de imagen utilizado.

Contributo dell'algoritmo euristico ghest nella caratterizzazione energetica di una rete di distribuzione idrica

Un sistema di distribuzione idropotabile (Water Distribution Network -WDN), data la sua complessità strutturale e funzionale, per l' ordinario esercizio richiede elevati quantitativi di energia. L'attuale trend tecnico/scientifico incoraggia la loro gestione e progettazione nell'ottica di un generale risparmio di energia che, oltre ad un indiscusso vantaggio economico, implica sopratutto una razionalizzazione dell'impiego di risorsa idrica. Questo è il contesto scientifico/culturale in cui il presente elaborato si colloca. Nello specifico, ci si propone la caratterizzazione energetica di la rete di distribuzione idrica Cabrera_network.(rivisitazione della rete presentata da E.Cabrera e M.Pardo nel loro studio del 2010) . Si sono quindi qualificati i legami tra i consumi energetici ed aspetti, quali: dimensionamento dei condotti, perdite idriche, tipologia di pompa centrifuga sfruttata e livello idrico massimo del serbatoio di compenso. Ciò è stato esplicato in due fasi di analisi. In una primo momento, si sono impiegati strumenti classi quali il simulatore idraulico Epanet2 e i fogli di calcolo Excel. In un secondo momento, il problema dell'ottimizzazione energetica della rete è stato risolto a mezzo l'algoritmo euristico GHEST. Al di là delle specifiche conclusioni, cui si rinvia, l'elaborato consente di cogliere un più generale profilo di ordine metodologico: l'importanza di una visione d'insieme del problema energetico in un sistema di distribuzione idropotabile, dalla quale, nel caso di specie, emerge che la scelta più ragionevole, al fine dell'ottimizzazione energetica, consiste nell'individuazione del più idoneo modello di pompa alimentante la rete. Per poi, data l'onere progettuale e applicativo che comporta, provvedere al reinvestimento dei capitali risparmiati in attività volte alla riduzione delle perdite idriche. Sono questi infatti, i due aspetti che più incidono sui consumi energetici nel caso di studio.

Riconoscimento e localizzazione di carrelli per la spesa da immagini.

Il lavoro di tesi è stato svolto presso Datalogic ADC, azienda attiva nel campo dell'automazione industriale. La divisione presso cui mi sono recato per 6 mesi ha sede a Pasadena (California, USA) e si occupa principalmente di sistemi di visione e riconoscimento oggetti, con particolare applicazione al settore della grande distribuzione. L'azienda ha in catalogo diversi prodotti finalizzati ad automatizzare e velocizzare il processo di pagamento alle casse da parte dei clienti. In questo contesto, al mio arrivo, era necessario sviluppare un software che permettesse di riconoscere i comuni carrelli per la spesa quando sono inquadrati dall'alto, con posizione verticale della camera. Mi sono quindi occupato di sviluppare ed implementare un algoritmo che permetta di riconoscere i carrelli della spesa sotto ben precise ipotesi e dati iniziali. Come sarà spiegato più dettagliatamente in seguito, è necessario sia individuare la posizione del carrello sia il suo orientamento, al fine di ottenere in quale direzione si stia muovendo. Inoltre, per i diversi impieghi che si sono pensati per il software in oggetto, è necessario che l'algoritmo funzioni sia con carrelli vuoti, sia con carrelli pieni, anche parzialmente. In aggiunta a ciò il programma deve essere in grado di gestire immagini in cui siano presenti più di un carrello, identificando correttamente ciascuno di essi. Nel Capitolo 1 è data una più specifica introduzione al problema e all'approccio utilizzato per risolverlo. Il Capitolo 2 illustra nel dettaglio l'algoritmo utilizzato. Il Capitolo 3 mostra i risultati sperimentali ottenuti e il procedimento seguito per l'analisi degli stessi. Infine il Capitolo 4 espone alcuni accorgimenti che sono stati apportati all'algoritmo iniziale per cercare di velocizzarlo in vista di un possibile impiego, distinguendo i cambiamenti che introducono un leggero degrado delle prestazioni da quelli che non lo implicano. Il Capitolo 5 conclude sinteticamente questa trattazione ricordando i risultati ottenuti.

Studio ed implementazione di algoritmi per la navigazione inerziale di velivoli autonomi ad ala rotante

I sistemi di navigazione inerziale, denominati INS, e quelli di navigazione inerziale assistita, ovvero che sfruttano anche sensori di tipo non inerziale come ad esempio il GPS, denominati in questo caso INS/GPS, hanno visto un forte incremento del loro utilizzo soprattutto negli ultimi anni. I filtri complementari sfruttano segnali in ingresso che presentano caratteristiche complementari in termine di banda. Con questo lavoro di tesi mi sono inserito nel contesto del progetto SHERPA (Smart collaboration between Humans and ground-aErial Robots for imProving rescuing activities in Alpine environments), un progetto europeo, coordinato dall'Università di Bologna, che prevede di mettere a punto una piattaforma robotica in grado di aiutare i soccorritori che operano in ambienti ostili, come quelli del soccorso alpino, le guardie forestali, la protezione civile. In particolare è prevista la possibilità di lanciare i droni direttamente da un elicottero di supporto, per cui potrebbe essere necessario effettuare l'avvio del sistema in volo. Ciò comporta che il sistema di navigazione dovrà essere in grado di convergere allo stato reale del sistema partendo da un grande errore iniziale, dal momento che la fase di inizializzazione funziona bene solo in condizioni di velivolo fermo. Si sono quindi ricercati, in special modo, schemi che garantissero la convergenza globale. Gli algoritmi implementati sono alla base della navigazione inerziale, assistita da GPS ed Optical Flow, della prima piattaforma aerea sviluppata per il progetto SHERPA, soprannominata DreamDroneOne, che include una grande varietà di hardware appositamente studiati per il progetto, come il laser scanner, la camera termica, ecc. Dopo una panoramica dell'architettura del sistema di Guida, Navigazione e Controllo (GNC) in cui mi sono inserito, si danno alcuni cenni sulle diverse terne di riferimento e trasformazioni, si descrivono i diversi sensori utilizzati per la navigazione, si introducono gli AHRS (Attitude Heading Rference System), per la determinazione del solo assetto sfruttando la IMU ed i magnetometri, si analizza l'AHRS basato su Extended Kalman Filter. Si analizzano, di seguito, un algoritmo non lineare per la stima dell'assetto molto recente, e il sistema INS/GPS basato su EKF, si presenta un filtro complementare molto recente per la stima di posizione ed assetto, si presenta un filtro complementare per la stima di posizione e velocità, si analizza inoltre l'uso di un predittore GPS. Infine viene presentata la piattaforma hardware utilizzata per l'implementazione e la validazione, si descrive il processo di prototipazione software nelle sue fasi e si mostrano i risultati sperimentali.

Analisi della qualità del flusso di una galleria del vento per uso didattico

La galleria del vento "Wintaer" (WINd Tunnel itAER) è una piccola galleria subsonica con flusso incomprimibile utilizzata per scopi didattici, dotata di ventola assiale "Varofoil" a passo variabile per la regolazione della velocità del flusso. Lo scopo di questo elaborato è analizzare la qualità del flusso della galleria al fine di determinare le prestazioni del sistema ed alcune proprietà fondamentali, ovvero l'uniformità spaziale del flusso attraverso l'acquisizione di profili di velocità e l'intensità di turbolenza. Dalla conduzione delle prove sperimentali è emerso che la galleria permette il raggiungimento di un range di velocità compreso tra i 16 m/s e i 43 m/s, ha poca uniformità spaziale e presenta alti livelli di turbolenza. Per quanto riguarda il range di velocità si sono riscontrate problematiche relative all'impossibilità di raggiungere le basse velocità (fino a 7 m/s) a causa, molto probabilmente, di blocchi meccanici che limitano l'intervallo di angoli di calettamento (e quindi il passo) delle pale della ventola, ed è quindi necessario l'intervento della ditta per effettuare un'operazione di revisione della ventola. Relativamente ai profili di velocità, acquisiti con tubo di Pitot, e all'intensità di turbolenza, acquisita con anemometro a filo caldo, è emerso che i risultati sono stati disturbati da errori introdotti a causa dell'instabilità termica della galleria, ovvero un aumento progressivo di temperatura nell'impianto. Tale instabilità può essere risolta rimettendo in funzione l'unità di scambio di calore di cui la galleria è equipaggiata. L'attendibilità dei risultati ottenuti è quindi condizionata dall'instabilità termica, dunque, per una più preciso studio della qualità del flusso è necessario effettuare le prove sperimentali in condizioni di stabilità termica, la quale sarà essa stessa oggetto di analisi una volta rimesso in funzione il sistema di raffreddamento. Infine sono proposte soluzioni per il miglioramento della geometria dell'impianto, poco efficiente, in particolare per quanto riguarda i raddrizzatori di filetti fluidi (honeycombs) e il raccordo tra convergente e camera di prova, per il passaggio dalla sezione circolare del convergente a quella rettangolare della camera di prova. Si suggerisce lo spostamento di tale raccordo a monte della camera di calma, l'adozione di un convergente a sezione rettangolare e di una camera di calma a sezione rettangolare con honeycombs esagonali e l'aggiunta di reti per la diminuzione della turbolenza del flusso.

Segmentazione e categorizzazione di oggetti mediante immagini depth e deep learning

Questo lavoro è iniziato con uno studio teorico delle principali tecniche di classificazione di immagini note in letteratura, con particolare attenzione ai più diffusi modelli di rappresentazione dell’immagine, quali il modello Bag of Visual Words, e ai principali strumenti di Apprendimento Automatico (Machine Learning). In seguito si è focalizzata l’attenzione sulla analisi di ciò che costituisce lo stato dell’arte per la classificazione delle immagini, ovvero il Deep Learning. Per sperimentare i vantaggi dell’insieme di metodologie di Image Classification, si è fatto uso di Torch7, un framework di calcolo numerico, utilizzabile mediante il linguaggio di scripting Lua, open source, con ampio supporto alle metodologie allo stato dell’arte di Deep Learning. Tramite Torch7 è stata implementata la vera e propria classificazione di immagini poiché questo framework, grazie anche al lavoro di analisi portato avanti da alcuni miei colleghi in precedenza, è risultato essere molto efficace nel categorizzare oggetti in immagini. Le immagini su cui si sono basati i test sperimentali, appartengono a un dataset creato ad hoc per il sistema di visione 3D con la finalità di sperimentare il sistema per individui ipovedenti e non vedenti; in esso sono presenti alcuni tra i principali ostacoli che un ipovedente può incontrare nella propria quotidianità. In particolare il dataset si compone di potenziali ostacoli relativi a una ipotetica situazione di utilizzo all’aperto. Dopo avere stabilito dunque che Torch7 fosse il supporto da usare per la classificazione, l’attenzione si è concentrata sulla possibilità di sfruttare la Visione Stereo per aumentare l’accuratezza della classificazione stessa. Infatti, le immagini appartenenti al dataset sopra citato sono state acquisite mediante una Stereo Camera con elaborazione su FPGA sviluppata dal gruppo di ricerca presso il quale è stato svolto questo lavoro. Ciò ha permesso di utilizzare informazioni di tipo 3D, quali il livello di depth (profondità) di ogni oggetto appartenente all’immagine, per segmentare, attraverso un algoritmo realizzato in C++, gli oggetti di interesse, escludendo il resto della scena. L’ultima fase del lavoro è stata quella di testare Torch7 sul dataset di immagini, preventivamente segmentate attraverso l’algoritmo di segmentazione appena delineato, al fine di eseguire il riconoscimento della tipologia di ostacolo individuato dal sistema.

Analisi del degassamento di CO2 diffuso dal suolo presso la Solfatara di Pozzuoli (Napoli, Italia): Misura, mapping e quantificazione del flusso totale.

Il presente lavoro ha come obiettivo la descrizione dello studio del degassamento diffuso di CO2 (acquisizione dei dati e loro trattazione) effettuato nell'area vulcanica dei Campi Flegrei (NA), nello specifico nell'area della Solfatara di Pozzuoli. Questo infatti rappresenta attualmente il punto di massimo rilascio di fluidi ed energia dell'intero Distretto Vulcanico Flegreo attraverso attività quali fumarole e degassamento diffuso dal suolo, nonché deformazioni del terreno (bradisismo). Tramite l'acquisizione dei valori di flusso diffuso e delle temperature dei primi 10 cm di suolo, attraverso una trattazione dei dati statistica e geostatistica, è stato possibile distinguere e caratterizzare le sorgenti di CO2 (biologica o vulcanica), la realizzazione di sviluppo di mappe di probabilità e di flusso medio e la quantificazione dell'output totale giornaliero di CO2. Il lavoro è stato suddiviso in due fasi principali: 1. La prima fase ha riguardato l'acquisizione dei dati sul campo nei giorni 19 e 20 marzo 2015, tramite l'utilizzo di una camera d'accumulo ed un termometro munito di sonda, in 434 punti all'interno del cratere della Solfatara e nelle aree circostanti. 2. Nella seconda fase sono stati elaborati i dati, utilizzando il metodo statistico GSA (Graphical Statistic Approach) ed il metodo geostatistico della simulazione sequenziale Gaussiana (sGs). Tramite il GSA è stato possibile ripartire i dati in popolazioni e definire una media (con relativa varianza) per ognuna di esse. Con la sGs è stato possibile trattare i dati, considerando la loro distribuzione spaziale, per simulare valori per le aree prive di misurazioni; ciò ha permesso di generare delle mappe che mostrassero l'andamento dei flussi e la geometria della struttura del degassamento diffuso (Diffuse Degassing Structure, DDS; Chiodini et al., 2001). Infine i dati ottenuti sono stati confrontati con i risultati di precedenti studi e si è messo in relazione la geometria e l'intensità di degassamento con la geologia strutturale dell'area flegrea indagata.

Smart Mobility: integrazione di crowdsourcing e opendata per percorsi multimodali e personalizzati.

Lo scopo che questa tesi ha è di inserirsi nell’ambito della Smart Mobility, in particolare nell'ambito dell’accessibilità urbana. Obiettivo primario è di offrire un software capace di adattarsi alle capacità dell’utente nel muoversi nell’ambiente urbano, in particolare riguardo alle barriere architettoniche che lo ostacolano. Quello che il programma deve fare è offrire percorsi per l’utente, personalizzati rispetto alle sue richieste. Affinché sia possibile tutto ciò, sono necessarie delle fondamenta, nella fattispecie una fonte di dati geografici e uno strumento che permetta di ricercare percorsi da essi e di essere modificato per includere le modifiche volute. La fonte di dati geografici scelta è stata OpenStreetMap, un progetto di crowdsourcing che punta a creare una mappa globale completamente accessibile fino al suo livello più basso e utilizzabile da chiunque, purché sia rispettata la sua licenza. Da questa scelta, derivano i software utilizzabili per calcolare i percorsi: la tesi ne esplorerà in particolare due GraphHopper e OpenTripPlanner, entrambi progetti open source. L’ultimo, ma non meno importante, scopo della tesi è effettivamente implementare un algoritmo di routing capace di considerare le preferenze degli utenti. Queste preferenze, infatti, non devono solo permettere di escludere percorsi con una barriera/architettonica cui l’utente non può accedere, ma anche di favorire percorsi con le facility che l’utente preferisce e di sfavorire quelli con facility che l’utente non preferisce.

Realizzazione di una camera iperspettrale per uso industriale

Il lavoro svolto è stato commissionato dall’azienda CNI, la quale ha richiesto al Dipartimento di Fisica e Astronomia dell’università di Bologna la costruzione di una camera iperspettrale per uso industriale. In questo elaborato sono descritte le tecniche di progettazione e realizzazione dell’apparato ottico, adatto ad indagare lunghezze d’onda nel range visibile. Questo apparato è composto da un obiettivo focalizzatore, uno spettroscopio e un sensore finale. La realizzazione pratica dello strumento è stata raggiunta attraverso tre fasi distinte: la calibrazione, l’assemblaggio e i test finali; ciò ha permesso di ottenere risultati in accordo con quelli previsti in fase di progettazione. Poiché i risultati ottenuti si sono rivelati conformi alle richieste dell’azienda, si è potuto procedere all’applicazione di una particolare copertura della camera iperspettrale. Questo procedimento di copertura e chiusura della camera è stato necessario sia per permettere all’azienda di svolgere test con lo spettroscopio in condizioni di elevata oscurità, sia per preservare i vari elementi ottici da movimenti meccanici esterni. Terminato così il lavoro, è stata consegnata all’azienda la camera chiusa. Essa sarà testata per l’analisi spettrale di campioni, che passano attraverso una linea illuminata di lunghezza 1 m e ad una distanza di 1,5 m, su un rullo autotrasportatore. In futuro è prevista anche la realizzazione di un’altra camera iperspettrale che indaghi le lunghezze d’onda nel vicino infrarosso.

Misura del flusso triangolare v3 di adroni identificati in collisioni Pb-Pb a √s_NN = 2.76 TeV con l'esperimento ALICE a LHC

In questo lavoro di tesi è presentata la misura con il rivelatore ALICE del flusso triangolare, v3, di pioni, kaoni e protoni prodotti in collisioni PbPb a LHC. Il confronto di v3 con le previsioni di modelli idrodinamici permette di vincolare maggiormente le assunzioni sulle condizioni iniziali del sistema presenti nei diversi modelli ed estrarre una stima maggiormente precisa delle proprietà del mezzo come la viscosità. La misura è effettuata nella regione di pseudorapidità centrale sui dati raccolti da ALICE nel 2010 e 2011 e utilizza una tecnica di identificazione basata sia sulla misura della perdita di energia specifica, con la camera a proiezione temporale (TPC), sia la misura della velocità con il sistema a tempo di volo (TOF). La combinazione di entrambe le tecniche permette di separare le diverse specie in un intervallo esteso di impulsi con elevata efficienza e purezza. Per la misura del piano di reazione è stato utilizzato il rivelatore VZERO che misura la molteplicità delle particelle cariche in una regione di pseudorapidità disgiunta da quella in cui è misurato v3. La misura ottenuta è confrontata con le previsioni di modelli idrodinamici attualmente più utilizzati.

Studio e implementazione di tecniche di Hand Eye Calibration di un Braccio Robotico

La tesi indaga il problema di calibrazione Hand Eye, ovvero la trasformazione geometrica fra i diversi sistemi di riferimento della camera e dell'attuatore del robot, presentando il problema ed analizzando le varie soluzioni proposte in letteratura. Viene infine presentata una implementazione realizzata in collaborazione con l'azienda SpecialVideo, implementata utilizzando l'algoritmo proposto da Konstantinos Daniilidis, il quale propone una formulazione del problema sfruttando l'utilizzo di quaternioni duali, risolvendo simultaneamente la parte rotatoria e traslatoria della trasformazione. Si conclude il lavoro con una analisi dell'efficacia del metodo implementato su dati simulati e proponendo eventuali estensioni, allo scopo di poter riutilizzare in futuro il lavoro svolto nel software aziendale, con dati reali e con diversi tipi di telecamere, principalmente camere lineari o laser.

Un algoritmo di rotazione di immagini per la decorazione digitale ceramica

L'attività di tesi è stata svolta presso la divisione System Ceramics della società System Group S.p.A. di Fiorano Modenese (MO) che si occupa dello sviluppo di soluzioni per l'industria ceramica, tra cui la decorazione delle piastrelle. Tipicamente nelle industrie ceramiche la movimentazione dei pezzi è effettuata tramite nastro trasportatore e durante il trasporto i pezzi possono subire leggeri movimenti. Se il pezzo non viene allineato alla stampante prima della fase di decorazione la stampa risulta disallineata e vi possono essere alcune zone non stampate lungo i bordi del pezzo. Perciò prima di procedere con la decorazione è fondamentale correggere il disallineamento. La soluzione più comune è installare delle guide all'ingresso del sistema di decorazione. Oltre a non consentire un’alta precisione, questa soluzione si dimostra inadatta nel caso la decorazione venga applicata in fasi successive da stampanti diverse. Il reparto di ricerca e sviluppo di System Ceramics ha quindi ideato una soluzione diversa e innovativa seguendo l'approccio inverso: allineare la grafica via software a ogni pezzo in base alla sua disposizione, invece che intervenire fisicamente modificandone la posizione. Il nuovo processo di stampa basato sull'allineamento software della grafica consiste nel ricavare inizialmente la disposizione di ogni piastrella utilizzando un sistema di visione artificiale posizionato sul nastro prima della stampante. Successivamente la grafica viene elaborata in base alla disposizione del pezzo ed applicata una volta che il pezzo arriva presso la zona di stampa. L'attività di tesi si è focalizzata sulla fase di rotazione della grafica ed è consistita nello studio e nell’ottimizzazione del prototipo di applicazione esistente al fine di ridurne i tempi di esecuzione. Il prototipo infatti, sebbene funzionante, ha un tempo di esecuzione così elevato da risultare incompatibile con la velocità di produzione adottata dalle industrie ceramiche.

Automatic Food Intake Assessment Using Camera Phones

Obesity is becoming an epidemic phenomenon in most developed countries. The fundamental cause of obesity and overweight is an energy imbalance between calories consumed and calories expended. It is essential to monitor everyday food intake for obesity prevention and management. Existing dietary assessment methods usually require manually recording and recall of food types and portions. Accuracy of the results largely relies on many uncertain factors such as user's memory, food knowledge, and portion estimations. As a result, the accuracy is often compromised. Accurate and convenient dietary assessment methods are still blank and needed in both population and research societies. In this thesis, an automatic food intake assessment method using cameras, inertial measurement units (IMUs) on smart phones was developed to help people foster a healthy life style. With this method, users use their smart phones before and after a meal to capture images or videos around the meal. The smart phone will recognize food items and calculate the volume of the food consumed and provide the results to users. The technical objective is to explore the feasibility of image based food recognition and image based volume estimation. This thesis comprises five publications that address four specific goals of this work: (1) to develop a prototype system with existing methods to review the literature methods, find their drawbacks and explore the feasibility to develop novel methods; (2) based on the prototype system, to investigate new food classification methods to improve the recognition accuracy to a field application level; (3) to design indexing methods for large-scale image database to facilitate the development of new food image recognition and retrieval algorithms; (4) to develop novel convenient and accurate food volume estimation methods using only smart phones with cameras and IMUs. A prototype system was implemented to review existing methods. Image feature detector and descriptor were developed and a nearest neighbor classifier were implemented to classify food items. A reedit card marker method was introduced for metric scale 3D reconstruction and volume calculation. To increase recognition accuracy, novel multi-view food recognition algorithms were developed to recognize regular shape food items. To further increase the accuracy and make the algorithm applicable to arbitrary food items, new food features, new classifiers were designed. The efficiency of the algorithm was increased by means of developing novel image indexing method in large-scale image database. Finally, the volume calculation was enhanced through reducing the marker and introducing IMUs. Sensor fusion technique to combine measurements from cameras and IMUs were explored to infer the metric scale of the 3D model as well as reduce noises from these sensors.

Vision-based vehicle detection and tracking with a mobile camera using a statistical framework

En esta tesis se aborda la detección y el seguimiento automático de vehículos mediante técnicas de visión artificial con una cámara monocular embarcada. Este problema ha suscitado un gran interés por parte de la industria automovilística y de la comunidad científica ya que supone el primer paso en aras de la ayuda a la conducción, la prevención de accidentes y, en última instancia, la conducción automática. A pesar de que se le ha dedicado mucho esfuerzo en los últimos años, de momento no se ha encontrado ninguna solución completamente satisfactoria y por lo tanto continúa siendo un tema de investigación abierto. Los principales problemas que plantean la detección y seguimiento mediante visión artificial son la gran variabilidad entre vehículos, un fondo que cambia dinámicamente debido al movimiento de la cámara, y la necesidad de operar en tiempo real. En este contexto, esta tesis propone un marco unificado para la detección y seguimiento de vehículos que afronta los problemas descritos mediante un enfoque estadístico. El marco se compone de tres grandes bloques, i.e., generación de hipótesis, verificación de hipótesis, y seguimiento de vehículos, que se llevan a cabo de manera secuencial. No obstante, se potencia el intercambio de información entre los diferentes bloques con objeto de obtener el máximo grado posible de adaptación a cambios en el entorno y de reducir el coste computacional. Para abordar la primera tarea de generación de hipótesis, se proponen dos métodos complementarios basados respectivamente en el análisis de la apariencia y la geometría de la escena. Para ello resulta especialmente interesante el uso de un dominio transformado en el que se elimina la perspectiva de la imagen original, puesto que este dominio permite una búsqueda rápida dentro de la imagen y por tanto una generación eficiente de hipótesis de localización de los vehículos. Los candidatos finales se obtienen por medio de un marco colaborativo entre el dominio original y el dominio transformado. Para la verificación de hipótesis se adopta un método de aprendizaje supervisado. Así, se evalúan algunos de los métodos de extracción de características más populares y se proponen nuevos descriptores con arreglo al conocimiento de la apariencia de los vehículos. Para evaluar la efectividad en la tarea de clasificación de estos descriptores, y dado que no existen bases de datos públicas que se adapten al problema descrito, se ha generado una nueva base de datos sobre la que se han realizado pruebas masivas. Finalmente, se presenta una metodología para la fusión de los diferentes clasificadores y se plantea una discusión sobre las combinaciones que ofrecen los mejores resultados. El núcleo del marco propuesto está constituido por un método Bayesiano de seguimiento basado en filtros de partículas. Se plantean contribuciones en los tres elementos fundamentales de estos filtros: el algoritmo de inferencia, el modelo dinámico y el modelo de observación. En concreto, se propone el uso de un método de muestreo basado en MCMC que evita el elevado coste computacional de los filtros de partículas tradicionales y por consiguiente permite que el modelado conjunto de múltiples vehículos sea computacionalmente viable. Por otra parte, el dominio transformado mencionado anteriormente permite la definición de un modelo dinámico de velocidad constante ya que se preserva el movimiento suave de los vehículos en autopistas. Por último, se propone un modelo de observación que integra diferentes características. En particular, además de la apariencia de los vehículos, el modelo tiene en cuenta también toda la información recibida de los bloques de procesamiento previos. El método propuesto se ejecuta en tiempo real en un ordenador de propósito general y da unos resultados sobresalientes en comparación con los métodos tradicionales. ABSTRACT This thesis addresses on-road vehicle detection and tracking with a monocular vision system. This problem has attracted the attention of the automotive industry and the research community as it is the first step for driver assistance and collision avoidance systems and for eventual autonomous driving. Although many effort has been devoted to address it in recent years, no satisfactory solution has yet been devised and thus it is an active research issue. The main challenges for vision-based vehicle detection and tracking are the high variability among vehicles, the dynamically changing background due to camera motion and the real-time processing requirement. In this thesis, a unified approach using statistical methods is presented for vehicle detection and tracking that tackles these issues. The approach is divided into three primary tasks, i.e., vehicle hypothesis generation, hypothesis verification, and vehicle tracking, which are performed sequentially. Nevertheless, the exchange of information between processing blocks is fostered so that the maximum degree of adaptation to changes in the environment can be achieved and the computational cost is alleviated. Two complementary strategies are proposed to address the first task, i.e., hypothesis generation, based respectively on appearance and geometry analysis. To this end, the use of a rectified domain in which the perspective is removed from the original image is especially interesting, as it allows for fast image scanning and coarse hypothesis generation. The final vehicle candidates are produced using a collaborative framework between the original and the rectified domains. A supervised classification strategy is adopted for the verification of the hypothesized vehicle locations. In particular, state-of-the-art methods for feature extraction are evaluated and new descriptors are proposed by exploiting the knowledge on vehicle appearance. Due to the lack of appropriate public databases, a new database is generated and the classification performance of the descriptors is extensively tested on it. Finally, a methodology for the fusion of the different classifiers is presented and the best combinations are discussed. The core of the proposed approach is a Bayesian tracking framework using particle filters. Contributions are made on its three key elements: the inference algorithm, the dynamic model and the observation model. In particular, the use of a Markov chain Monte Carlo method is proposed for sampling, which circumvents the exponential complexity increase of traditional particle filters thus making joint multiple vehicle tracking affordable. On the other hand, the aforementioned rectified domain allows for the definition of a constant-velocity dynamic model since it preserves the smooth motion of vehicles in highways. Finally, a multiple-cue observation model is proposed that not only accounts for vehicle appearance but also integrates the available information from the analysis in the previous blocks. The proposed approach is proven to run near real-time in a general purpose PC and to deliver outstanding results compared to traditional methods.