This research proposes a novel approach for improving autonomous mobile system navigation in dynamic and potentially occluded environments. The research introduces a tracking framework that combines data from stationary sensing units and on-board sensors, addressing challenges of computational efficiency, reliability, and scalability. The work innovates by integrating spatially-distributed LiDAR and RGB-D Camera sensors, with the optional inclusion of on-board IMU-based dead-reckoning, forming a robust and efficient coordination framework for autonomous systems. Two key developments are achieved. Firstly, a point cloud object detection technique, "Generalized L-Shape Fitting”, is advanced, enhancing bounding box fitting over point cloud data. Secondly, a new estimation framework, the Distributed Edge Node Switching Filter (DENS-F), is established. The DENS-F optimizes resource utilization and coordination, while minimizing reliance on on-board computation. Furthermore, it incorporates a short-term predictive feature, thanks to the Adaptive-Constant Acceleration motion model, which utilizes behaviour-based control inputs. The findings indicate that the DENS-F substantially improves accuracy and computational efficiency compared to the Kalman Consensus Filter (KCF), particularly when additional inertial data is provided by the vehicle. The type of sensor deployed and the consistency of the vehicle's path are also found to significantly influence the system's performance. The research opens new viewpoints for enhancing autonomous vehicle tracking, highlighting opportunities for future exploration in prediction models, sensor selection, and precision coordination.

Denna forskning föreslår en ny metod för att förbättra autonom mobil systemsnavigering i dynamiska och potentiellt skymda miljöer. Forskningen introducerar ett spårningsramverk som kombinerar data från stationära sensorenheter och ombordssensorer, vilket hanterar utmaningar med beräkningsefektivitet, tillförlitlighet och skalbarhet. Arbetet innoverar genom att integrera spatialt distribuerade LiDAR- och RGB-D-kamerasensorer, med det valfria tillägget av ombord IMU-baserad dödräkning, vilket skapar ett robust och efektivt samordningsramverk för autonoma system. Två nyckelutvecklingar uppnås. För det första avanceras en punktmolnsobjektdetekteringsteknik, “Generaliserad L-formig anpassning”, vilket förbättrar anpassning av inneslutande rutor över punktmolnsdata. För det andra upprättas ett nytt uppskattningssystem, det distribuerade kantnodväxlingsfltret (DENSF). DENS-F optimerar resursanvändning och samordning, samtidigt som det minimerar beroendet av ombordberäkning. Vidare införlivar det en kortsiktig prediktiv funktion, tack vare den adaptiva konstanta accelerationsrörelsemodellen, som använder beteendebaserade styrentréer. Resultaten visar att DENS-F väsentligt förbättrar noggrannhet och beräknings-efektivitet jämfört med Kalman Consensus Filter (KCF), särskilt när ytterligare tröghetsdata tillhandahålls av fordonet. Den typ av sensor som används och fordonets färdvägs konsekvens påverkar också systemets prestanda avsevärt. Forskningen öppnar nya synvinklar för att förbättra spårning av autonoma fordon, och lyfter fram möjligheter för framtida utforskning inom förutsägelsemodeller, sensorval och precisionskoordinering.

Questa ricerca propone un nuovo approccio per migliorare la navigazione dei sistemi mobili autonomi in ambienti dinamici e potenzialmente ostruiti. La ricerca introduce un sistema di tracciamento che combina dati da unità di rilevazione stazionarie e sensori di bordo, afrontando le sfde dell’effcienza computazionale, dell’affdabilità e della scalabilità. Il lavoro innova integrando sensori LiDAR e telecamere RGB-D distribuiti nello spazio, con l’inclusione opzionale di una navigazione inerziale basata su IMU di bordo, formando un robusto ed effciente quadro di coordinamento per i sistemi autonomi. Vengono raggiunti due sviluppi chiave. In primo luogo, viene perfezionata una tecnica di rilevazione di oggetti a nuvola di punti, “Generalized L-Shape Fitting”, migliorando l’adattamento del riquadro di delimitazione sui dati della nuvola di punti. In secondo luogo, viene istituito un nuovo framework di stima, il Distributed Edge Node Switching Filter (DENS-F). Il DENS-F ottimizza l’utilizzo delle risorse e il coordinamento, riducendo al minimo la dipendenza dal calcolo di bordo. Inoltre, incorpora una caratteristica di previsione a breve termine, grazie al modello di movimento Adaptive-Constant Acceleration, che utilizza input di controllo basati sul comportamento del veicolo. I risultati indicano che il DENS-F migliora notevolmente l’accuratezza e l’effcienza computazionale rispetto al Kalman Consensus Filter (KCF), in particolare quando il veicolo fornisce dati inerziali aggiuntivi. Si scopre anche che il tipo di sensore impiegato e la coerenza del percorso del veicolo infuenzano signifcativamente le prestazioni del sistema. La ricerca apre nuovi punti di vista per migliorare il tracciamento dei veicoli autonomi, evidenziando opportunità per future esplorazioni nei modelli di previsione, nella selezione dei sensori e nel coordinamento di precisione.