Aus Funktions- und Kostengründen stehen heute vor allem Erweiterungen des klassischen Funktionsbereichs radarbasierter ACC-Systeme im Mittelpunkt des Forschungsinteresses, um z. B. eine vom Radar unabhängige, videobasierte Objektdetektion zu ermöglichen. An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit. an. Sie hat zum Ziel, einen monokularen Nahbereichsdetektor zur initialen, bildbasierten Detektion bewegter und statischer Objekte im Sichtbereich einer in Straßenfahrzeugen installierten Kamera zu entwickeln. Für diese Umfeldsensierung und -interpretation besteht eine entscheidende technische Herausforderung in der sogenannten Eigendetektionsfähigkeit, d.h. einer möglichst frühzeitigen Detektion überholender und einscherender Fahrzeuge, da derartige Objekte potenzielle Gefahrenquellen für das Egofahrzeug darstellen. Im Vorfeld der Verfahrensbeschreibung wird die grundlegende Frage nach der prinzipiellen Beobachtbarkeit von Bewegungen mit monokularen Bildverarbeitungssystemen erörtert. Diesbezüglich wird untersucht, unter welchen Bedingungen die eindeutige Bestimmung von Position und Geschwindigkeit eines punktförmigen Objektes im Raum durch zeitlich abgestimmte Messungen mit einem monokularen Bildsensor möglich ist. Dazu wird ein grundlegendes Prinzip zur Peilungsortung und -verfolgung analysiert, das in der militärisch geprägten Originalliteratur als bearings-only tracking bezeichnet wird. Interessanterweise lassen sich die bei der Peilungsortung und -verfolgung gewonnenen Erkenntnisse unter Berücksichtigung von Randbedingungen auf Anwendungen der Fahrerassistenz übertragen. Basierend auf denn für derartige Peilungsprobleme gültigen Beobachtbarkeitskriterium werden konkrete Bedingungsgleichungen für die Beobachtbarkeit zweier im Straßenverkehr häufig auftretender Bewegungsarten des Parallel- und Querverkehres analytisch hergeleitet, und aus diesen Ergebnissen Konsequenzen für die monokulare Bewegungsanalyse gezogen. Der diese Erkenntnisse berücksichtigende Nahbereichsdetektor arbeitet ohne Radarunterstützung und basiert auf der Messung, Auswertung und Interpretation von projizierten Bewegungen. Während der Realisierung wurde mit Rücksicht auf den darzustellenden Funktionsnutzen und die beabsichtigten Einsatzbedingungen des Detektors auf minimale Objekt- und Modellabhängigkeit der Algorithmen sowie auf eine hohe Robustheit und Effizienz der Datenverarbeitung geachtet. Im Ergebnis konnte durch die Kombination einer probleinangepassten Aufmerksamkeitssteuerung mit einer automatischen Segmentierungsmethode das Detektionsverfahren besonders vorteilhaft auf die Anforderungen der Einscherer- und Überholerdetektion zugeschnitten werden. Es wird außerdem nachgewiesen, dass der gewählte Ansatz Potenzial zur Detektion statischer und langsam fahrender Objekte als auch zur Detektion von Gegenverkehr unter erschwerten Bedingungen besitzt, wie z. B. im Innenstadt- oder Stop-Go-Verkehr.
For function and cost reasons extensions of the classical functional area of radar-based ACC systems are in focus of today's research interest, for example to develop a radar independent video-based object detection module. At this point the present work starts. The objective is the algorithmic development of a monocular near-field detector for initial video-based detection of dynamic and static 3D objects within the vehicle-mounted camera's field of vision. For this kind of surround sensing application and interpretation exists a decisive technological challenge in the so-called autodetection ability, i.e. in case of traffic applications the detection of overtaking and cutting-in vehicles as early as possible, particular in the case of small relative velocities which can represent potential hazards for the ego vehicle. Before the algorithmic description starts in detail the basic question about the principal observability of 3D object motions with monocular image processing systems is discussed. Concerning that question it is theoretically examined under which conditions the nonambiguous determination of position and velocity of on point-like object in 3D space is possible by means of a series of time synchronized measurements with a monocular imaging sensor. For this purpose a basic principle for the bearing localization and tracing is analyzed which is designated as bearings-only tracking in the military copy literature. Interestingly enough the findings gained during the analysis of bearings-only tracking can be assigned to driver assistance systems under consideration of preconditions. Being based an the observability criterion, valid for such bearing-only problems, concrete condition equations for the observability of two basic motion types frequently occurring in daily traffic that is parallel and non-parallel motion are analytically derived. From these results consequences are extracted for the monocular motion analysis in general. The near-field detector considering these findings operates without radar support and is based on the measurement, evaluation and interpretation of projected 3D motions. Considering the function benefit to be represented and the intended operating conditions of the detector in real-world environments specific attention was set onto minimum object and model dependence of the algorithms and high efficiency of the data processing. In the result the developed near-field detector could be well fitted onto the requirements of close cut-in and overtaker detection by means of a problem-oriented attention mechanism) followed by a motion-based segmentation method. Additionally it is proved that the proposed near-field detection method has high potential in detecting static and going slowly objects as well as in the detection of two-way traffic under complicated conditions, for example in urban enviromnents or in the situation of stop-go traffic.
Monokulare Objektdetektion für Fahrerassistenzsysteme im Nahbereich
Monocular object detection applied to driver assistance systems for the close-up range
2007
192 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
Redundante Objektdetektion für Fahrerassistenzsysteme
Europäisches Patentamt | 2023
|UNTERSTÜTZTER FAHRZEUGBETRIEB MIT VERBESSERTER OBJEKTDETEKTION
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