Die Wahrnehmung der Fahrspur auf der Autobahn in Standardsituationen kann als gelöst betrachtet werden. Die vorgeschlagenen Lösungen lassen sich jedoch nicht auf innerstädtische Straßen und Kreuzungen übertragen. Das innerstädtische Kreuzungsszenario aus der Perspektive einer Fahrzeugkamera stellt wesentliche Herausforderungen für die videobasierte Wahrnehmung dar. Es sind der eingeschränkter Sichtbereich, die Verdeckungen durch dichten Verkehr oder Bebauungen, fehlende Markierungen im Kreuzungsbereich, wechselnde Wetter- und Beleuchtungsbedingungen, nichtmodellierte Objekten die als Rauschen in die Schätzalgorithmen eingehen und ein hochdimensionaler Parameterraum aufgrund der komplexen Geometrie. Die Kombination dieser Eigenschaften führt dazu, dass ein schlechtgestelltes Schätzproblem vorliegt. Diese Eigenschaften sind vielleicht die Hauptursache da für, dass existierende Ansätze zur Fahrspurwahniehmung bis jetzt nicht erfolgreich von Autobahnen auf komplexere Umgebungen übertragen wurden. Den Grund dafür sehen die Autoren darin, dass zu wenig Vorwissen in den Auswertungsprozess einfließt, und propagieren für alle nicht-trivialen Realwelt-Schätzprobleme eine hochgradig modellgestützte Auswertung. Es wird eine Estimationsarchitektur zur innerstädtischen Kreuzungsdetektion vorgeschlagen, die eine ausdrucksstarke Wissensrepräsentation nutzt, um das Schätzproblem auf wenige Merkmalsdetektionen und eine Hypothesenverifikation zu reduzieren, basierend auf dem Merkmal der lokalen Orientierung im Bild. Erste Ergebnisse auf realen Testdaten werden präsentiert.


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    Titel :

    Akquisition, Repräsentation und Nutzung von Wissen in der Fahrerassistenz


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2006


    Format / Umfang :

    15 Seiten, 6 Bilder, 12 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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