Der Entwicklung moderner Fahrerassistenzsysteme wurde in den letzten Jahren eine gesteigerte Aufmerksamkeit gewidmet. Ziel der aktuellen Entwicklung ist die Verbesserung des Fahrkomforts sowie eine Steigerung der aktiven Sicherheit. Besonders im städtischen Verkehr ist dazu eine Umfeld wahrnehmende Sensorik von großer Bedeutung. Umfeldkarten können durch eine hohe Informationsdichte ideal Inferenz über Hindernisse der Fahrzeugumgebung, wie andere Verkehrsteilnehmer, strukturierende Randbebauungen etc. ermöglichen. Durch detaillierte Umfeldkarten können zukünftige Fahrerassistenzsysteme auf eine vollständige Wahrnehmung des Verkehrsgeschehens zurück greifen. Stereokamerasysteme liefern auf Grund ihrer hohen Bandbreite einen gut geeigneten Sensor zur Berechnung von Umfeldkarten. Idealerweise muss ein System, welches Stereodaten verarbeitet, eine akkurate Umfeldkarte berechnen. D.h., die Karte muss eine Mindestauflösung bereit stellen. Gleichzeitig muss, insbesondere für große Entfernungen, das stark zunehmende Rauschen der stereo-rekonstruierten Punkte in der Berechnung mit berücksichtigt werden. Darüber hinaus muss in einem Zwischenschritt eine Klassifikation der rekonstruierten Punkte in Punkte innerhalb und oberhalb der Fahrbahn vorgenommen werden. Weiterhin sollten die verwendeten Verfahren auf Standardhardware echtzeitfähig sein. In diesem Artikel stellen wir ein bei der VW-Konzernforschung entwickeltes gesamtheitliches System vor, welches aus externer Hardware rekonstruierten Punktwolken eine detaillierte Umfeldkarte berechnet. Das System erlaubt eine Berechnung mit feiner Zellauflösung, läuft mit Echtzeit und modelliert das Rauschverhalten des Kamerasystems. Das vorgestellte System besteht aus einer Vorverarbeitungsstufe, gefolgt von einem 3-Schritt-Verfahren. Die Vorfilterung der Rohdaten (3D Punktwolken) dient der Datenreduktion sowie der Unterdrückung von Fehlmessungen (outlier rejection). Die vorgefilterten Daten werden dann in einer Schicht der Karte zeitlich aufintegriert welches ein Höhenprofil der Umgebung liefert. Aufbauend auf dem so gewonnenen Höhenprofil wird die aktuelle Messung in Hindernis- und Fahrbahnmessungen partitioniert. Der letzte Schritt berechnet dann, aufbauend auf den Klassifikationsergebnissen, eine Freiraumkarte mit eingetragenen Hindernissen. Die vorgestellten Einzelschritte werden im Beitrag genauer erläutert.
Schnelle Berechnung von detaillierten Belegungsgittern aus dichten Stereodisparitätsbildern
Rapid calculation of detailed occupancy grids from dense stereo equality images
2010
21 Seiten, 1 Bild, 3 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
Schnelle Berechnung von detaillierten Belegungsgittern aus dichten Stereodisparitaetsbildern
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