Localization is one of the fundamental components of autonomous vehicles by enabling tasks as overtaking, lane keeping and self-navigation. Urban canyons and bad weather interfere with the reception of GPS satellite signal which prohibits the exclusive use of such technology for vehicle localization in urban places. Alternatively, map-aided localization methods have been employed to enable position estimation without the dependence on GPS devices. In this solution, the vehicle position is given as the place that best matches the sensor measurement to the environment map. Before building the maps, feature sof the environment must be extracted from sensor measurements. In vehicle localization, curbs and road markings have been extensively employed as mapping features. However, most of the urban mapping methods rely on a street free of obstacles or require repetitive measurements of the same place to avoid occlusions. The construction of an accurate representation of the environment is necessary for a proper match of sensor measurements to the map during localization. To prevent the necessity of a manual process to remove occluding obstacles and unobserved areas, a vehicle localization method that supports maps built from partial observations of the environment is proposed. In this localization system,maps are formed by curb and road markings extracted from multilayer laser sensor measurements. Curb structures are detected even in the presence of vehicles that occlude the roadsides, thanks to the use of robust regression. Road markings detector employs Otsu thresholding to analyze infrared remittance data which makes the method insensitive to illumination. Detected road features are stored in two map representations: occupancy grid map (OGM) and Gaussian process occupancy map (GPOM). The first approach is a popular map structure that represents the environment through fine-grained grids. The second approach is a continuous representation that can estimate the occupancy of unseen areas. The Monte Carlo localization (MCL) method was adapted to support the obtained maps of the urban environment. In this sense, vehicle localization was tested in an MCL that supports OGM and an MCL that supports GPOM. Precisely, for MCL based on GPOM, a new measurement likelihood based on multivariate normal probability density function is formulated. Experiments were performed in real urban environments. Maps were built using sparse laser data to verify there ronstruction of non-observed areas. The localization system was evaluated by comparing the results with a high precision GPS device. Results were also compared with localization based on OGM.

No contexto de veículos autônomos, a localização é um dos componentes fundamentais, pois possibilita tarefas como ultrapassagem, direção assistida e navegação autônoma. A presença de edifícios e o mau tempo interferem na recepção do sinal de GPS que consequentemente dificulta o uso de tal tecnologia para a localização de veículos dentro das cidades. Alternativamente, a localização com suporte aos mapas vem sendo empregada para estimar a posição sem a dependência do GPS. Nesta solução, a posição do veículo é dada pela região em que ocorre a melhor correspondência entre o mapa do ambiente e a leitura do sensor. Antes da criação dos mapas, características dos ambientes devem ser extraídas a partir das leituras dos sensores. Dessa forma, guias e sinalizações horizontais têm sido largamente utilizados para o mapeamento. Entretanto, métodos de mapeamento urbano geralmente necessitam de repetidas leituras do mesmo lugar para compensar as oclusões. A construção de representações precisas dos ambientes é essencial para uma adequada associação dos dados dos sensores como mapa durante a localização. De forma a evitar a necessidade de um processo manual para remover obstáculos que causam oclusão e áreas não observadas, propõe-se um método de localização de veículos com suporte aos mapas construídos a partir de observações parciais do ambiente. No sistema de localização proposto, os mapas são construídos a partir de guias e sinalizações horizontais extraídas a partir de leituras de um sensor multicamadas. As guias podem ser detectadas mesmo na presença de veículos que obstruem a percepção das ruas, por meio do uso de regressão robusta. Na detecção de sinalizações horizontais é empregado o método de limiarização por Otsu que analisa dados de reflexão infravermelho, o que torna o método insensível à variação de luminosidade. Dois tipos de mapas são empregados para a representação das guias e das sinalizações horizontais: mapa de grade de ocupação (OGM) e mapa de ocupação por processo Gaussiano (GPOM). O OGM é uma estrutura que representa o ambiente por meio de uma grade reticulada. OGPOM é uma representação contínua que possibilita a estimação de áreas não observadas. O método de localização por Monte Carlo (MCL) foi adaptado para suportar os mapas construídos. Dessa forma, a localização de veículos foi testada em MCL com suporte ao OGM e MCL com suporte ao GPOM. No caso do MCL baseado em GPOM, um novo modelo de verossimilhança baseado em função densidade probabilidade de distribuição multi-normal é proposto. Experimentos foram realizados em ambientes urbanos reais. Mapas do ambiente foram gerados a partir de dados de laser esparsos de forma a verificar a reconstrução de áreas não observadas. O sistema de localização foi avaliado por meio da comparação das posições estimadas comum GPS de alta precisão. Comparou-se também o MCL baseado em OGM com o MCL baseado em GPOM, de forma a verificar qual abordagem apresenta melhores resultados.