Bildgebende Sensoren sind für die Umfeldwahrnehmung im Automobilbereich ein sehr wichtiger Baustein. Durch die Kombination dieser Sensoren mit anderen, teilweise komplementären Sensortechnologien lässt sich die Leistung des Gesamtsystems aber noch deutlich erhöhen. Die vorgestellte Arbeit kombiniert dafür ein Stereokamerasystem mit einem Lidarsensor. Für die kameragestützte Objektdetektion wird ein zweigeteilter Ansatz verfolgt. Einerseits wird aus den beiden Bildern des Stereosystems eine Disparitätsschätzung vorgenommen. Basierend auf den Disparitätsdaten wird dann mit Hilfe des V-Disparity-Algorithmus die Straße geschätzt und aus der Disparitätskarte entfernt. Anschließend können Objektbereiche und somit Objekthypothesen mit Hilfe eines Bereichswachstumsverfahrens gefunden werden. Dabei werden aber oft dicht beieinander liegende Objekte zu einem einzigen Bereich zusammengefasst, oder ein Objekt wird in mehrere Segmente partitioniert. Deshalb wird parallel über den Bildstrom einer Kamera der optische Fluss berechnet. Unter der Annahme einer planen, nicht geneigten Straße und vernachlässigbarer Gier- und Nickwinkel kann anschließend aus dem Fluss die relative Geschwindigkeit der Bildpixel parallel und senkrecht zur Kamera bestimmt werden. Durch die Clusterung dieser Geschwindigkeiten können Bereiche gleichförmiger Bewegung ausgemacht werden. Durch die Kombination dieser detektierten Bereiche mit denen der Disparitätskarte lassen sich die Objektbereiche weiter verfeinern. Da die Auflösung der Tiefeninformation der Stereokamera insbesondere bei weit entfernten Objekten sehr schnell abnimmt, wird in einem probabilistischen Ansatz die Tiefeninformation mit der eines Lidarscanners fusioniert. Als Ergebnis erhält man eine sehr genaue Charakterisierung von Objektsilhoutten, die für weitere Klassifikationsschritte dienen können.
Bayessche Fusion von Stereobildfolgen und Lidardaten
2007
12 Seiten, 9 Bilder, 10 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
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