Um erfolgreich eingesetzt werden zu können, müssen fahrerlose Transportfahrzeuge in der Lage sein, zwischen beliebig geformten Hindernissen kollisionsfrei navigieren zu können. Im vorliegenden Beitrag wird ein stochastisches Verfahren zur Hindernisdetektion vorgestellt, wobei eine auf dem Fahrzeug montierte stereoskopische Kameraanordnung zur Umgebungserfassung verwendet wird. Die zur Hindernisdetektion erforderlichen Messwerte werden aus jedem aufgenommenen Bildpaar in Form von 3D-Punkten und ihren Unsicherheiten ermittelt. Zur Bestimmung der 3D-Unsicherheiten werden sowohl die im Zuge der Kamerakalibrierung ermittelten Unsicherheiten des Stereosensors als auch die auf das Bildsignal zurückzuführenden Unsicherheiten der Disparitätsschätzung verwendet. Eine auf Kalman-Filter basierende Fusion der aus unterschiedlichen Bildpaaren extrahierten Messwerte sowie eine neuartige stochastische Objektmodellierung erhöhen die Zuverlässigkeit und Robustheit der Hindernisdetektion, was durch Experimente belegt wird.
Stochastische Hindernisdetektion aus stereoskopischen Videosequenzen für fahrerlose Transportfahrzeuge
2004
122 Seiten, 56 Bilder, 4 Tabellen, 97 Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
Stochastik , Kollisionsschutz , Stereoskopie , Videotechnik , fahrerloses Transportieren , Nutzfahrzeug , Navigationsverfahren , Messdatenerfassung , dreidimensionale Abtastung , Stereobildverarbeitung , optischer Sensor , Unsicherheitenbehandlung , Kalman-Filter , Modellmethode , robuste Bauweise , mobiler Roboter
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