Es wird ein Ansatz zur Erkennung von Randsteinstrukturen präsentiert und dessen Eignung für den Einsatz im Rahmen von Echtzeitsystemen nachgewiesen. Bisherige Fahrerassistenzsysteme detektieren Fahrstreifenmarkierungen um Spurhaltefunktionen zu realisieren. Zukünftige Assistenzsysteme sollen den Fahrer auch in komplexen urbanen Umgebungen unterstützen, in denen Fahrstreifenmarkierungen nicht immer zur Verfügung stehen. Im urbanen Umfeld stellen Randsteine neben Fahrstreifenmarkierungen die markantesten Strukturen dar, die dem Fahrer die Identifikation des verfügbaren Manöverraums erlauben. Die Genauigkeit der Erweiterung der Randsteinerkennung mittels Kantenerkennung im Bild liegt im Bereich von unter 2,5 Pixeln Abweichung für die obere Randsteinkante für 90% der Pixel. Es ist möglich mittels Stereodaten eine Höhenkarte zu erzeugen auf der im städtischen Umfeld Randsteine bis zu einer Entfernung von 20 m detektiert werden können. Die Erweiterung der initialen Stereo-Randsteinerkennung durch eine im Bild durchgeführte Kantenerkennung erhöht die Reichweite der Erkennung deutlich. Die Funktionalität der Spurführung wurde als Gesamtsystem in einem Fahrzeug umgesetzt und wurde in Echtzeit getestet. Die Kantenerkennung ist in der Lage Randsteine auch in Kurven an nichtlinearen Strukturen zu verfolgen. Die Robustheit der Kantenerkennung kann durch einige algorithmische Verbesserungen noch weiter verbessert werden, um Schatten und Kantenstrukturen, die nicht zu einem Randstein gehören, zu differenzieren. In der Zukunft werden die gesammelten Daten in einem gemeinsamen Umfeldmodell mit anderen Informationen zusammengeführt. Insgesamt bietet der Algorithmus einen wesentlichen Beitrag, um die Verfügbarkeit von Assistenzfunktionen im urbanen Raum erheblich zu erhöhen.


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    Titel :

    Echtzeitfähige Randsteinerkennung für urbane Szenarien mittels Höhenkarte und Kantendetektion


    Beteiligte:
    Hegemann, Stefan (Autor:in) / Nilles, Claudia (Autor:in) / Götte, Christian (Autor:in) / Lüke, Stefan (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2012


    Format / Umfang :

    16 Seiten, 13 Bilder, 17 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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