MA/BA: Semantic Segmentation-based Road Material Detection and Mapping using Simulated Sensor Data
Accurate detection and mapping of road materials is essential for effective construction site progression tracking and infrastructure management. Current approaches using real-world annotated datasets face limitations such as data diversity, availability, scalability, and susceptibility to disturbances inherent in datasets collected by construction machinery. This thesis aims to enhance the existing mapping pipeline by leveraging semantic segmentation methods trained on simulated data, addressing these limitations, and improving the overall robustness and accuracy of road material detection and mapping.
Figure 1: annotated example of semantic segmentation in road construction
An initial step involves creating a simulated dataset to supplement existing real data, providing controlled, diverse, and disturbance-free scenarios for semantic segmentation training. The main emphasis, however, will be on evaluating the improvements achievable through simulation-trained models and refining the existing mapping pipeline. Specifically, the following subtasks are required:
- Literature review on semantic segmentation techniques and the application of simulated data in computer vision for construction and infrastructure contexts.
- Development of a simulation environment to accurately represent road material scenarios relevant for construction site progression tracking in a physically accurate simulation software (e.g. VEROSIM).
- Generation of simulated sensor datasets from the simulation model for semantic segmentation tasks.
- Training and validating semantic segmentation models using the generated simulated datasets, followed by comparative evaluation against models trained with exclusively real data.
- Enhancement and refinement of the existing mapping pipeline utilizing semantic segmentation results, with performance comparisons between AI trained on real and simulated data.
Additional desirable goals include:
- Investigation and implementation of alternative image-based localization methods, such as structure-from-motion (SfM), to potentially improve the accuracy and robustness of road material mapping.
- Exploration of hybrid data training approaches, combining real and simulated data to further enhance overall segmentation and mapping performance.
Ideal current knowledge/experience:
- At least Python, ideally also C++
- Experience with training and validating computer vision-based deep learning architectures (e.g. segformer, yolo)
- Beginner experience with modeling software (e.g. Blender)
Keywords: Semantic segmentation, Simulation, mapping, off-road
Supervisor: Jiménez
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