Development of a toolchain for the automated generation of digital maps for autonomous drive

Abstract

[ES] Esta tesis presenta una exploración exhaustiva del desarrollo de una cadena de herramientas diseñada para la generación automatizada de entornos digitales adaptados a escenarios de conducción autónoma. Centrada en la red de carreteras que rodea la Universidad Ostfalia Hochschule como caso de estudio, el objetivo de esta investigación es crear una representación digital que sirva como base fiable para probar y refinar algoritmos de vehículos autónomos.

La cadena de herramientas integra varias fuentes de datos, como OpenStreetMap para los datos geográficos y GeoTIFF para los datos de elevación. Mediante módulos diseñados específicamente, el conversor traduce ambos datos geoespaciales al formato OpenDrive.

La tesis contribuye al campo ampliando las capacidades de las pruebas de vehículos autónomos mediante la generación automatizada de entornos digitales. Tiende un puente entre las fuentes de datos geoespaciales y los requisitos avanzados de simulación, facilitando una transición fluida de los datos brutos a un entorno digital dinámico.

Al proporcionar una base para simulaciones completas y realistas, esta cadena de herramientas contribuye al avance de soluciones de conducción autónoma seguras y eficientes.

[EN] This thesis presents a comprehensive exploration into the development of a toolchain designed for the automated generation of digital environments tailored for autonomous driving scenarios. Focused on the road network surrounding Ostfalia Hochschule University as a case study, the aim of this research is to create a digital representation that serves as a reliable foundation for testing and refining autonomous vehicle algorithms.

The toolchain integrates various data sources, including OpenStreetMap for the geographical data and GeoTIFF for the elevation data. Through specific designed modules, the converter translates both geospatial data into the OpenDrive format.

The thesis contributes to the field by expanding the capabilities of autonomous vehicle testing through automated digital environment generation. It bridges the gap between geospatial data sources and advanced simulation requirements, facilitating a seamless transition from raw data to a dynamic digital environment.

By providing a foundation for comprehensive and realistic simulations, this toolchain contributes to the advancement of safe and efficient autonomous driving solutions.