In diesem Beitrag werden Methoden für die vorausschauende Verkehrsszeneninterpretation beschrieben, welche auf der Basis hochaufgelöster Radarbilder Fahrbahnverlauf und Objekte bis zur Entfernung von 150 Metern bestimmen. Um das zu erreichen, werden die beiden Teilinformationen 'Fahrbahnbegrenzung' und 'eigenbewegte Objekte' zunächst aus den Bildern separiert, und dann getrennt weiter verarbeitet. Die Fahrbahnverlaufserkennung wird durch Anpassung eines Klothoidenmodells an die vorverarbeiteten Radardaten erreicht. Dies stellt ein kombinatorisches Optimierungsproblem dar, welches durch einen 'Simulated-Annealing'-Ansatz gelöst wird. Bei der Objekterkennung werden die mit einem 'Connected-Component'-Verfahren in der Dopplermatrix segmentierten Bereiche ausgewertet. Aus diesen Segmenten werden die Eigenschaften Position, Größe, Form und Geschwindigkeit der Objekte bestimmt, die damit über die Zeit verfolgt und klassifiziert werden können. Als Lösung dazu dient ein einfaches Kalman-Filter in Verbindung mit zweidimensionalen Datenassoziationsmethoden. Am Beispiel einer Kurven-Warnfunktion wird demonstriert, wie diese Basistechniken eingesetzt werden, um Applikationen im Kfz-Bereich zu realisieren.
This contribution describes methods for forward looking traffic scene interpretation to determine road course and objects up to a distance of 150 meters based on high resolution radar images. To attain this goal the information 'roadsides' and 'moving objects' is extracted from the images and processed in two additional modules. The road course estimation is performed by adapting a clothoidal road model to the pre-processed data. This constitutes a combinatorial optimization problem, which is solved using a simulated annealing approach. In the object detection step the regions, which are segmented in the Doppler matrix by a connected component algorithm, are evaluated. The object-related attributes position, size, shape, and velocity are derived from these segments and can be classified and tracked over time. This is accomplished by a simple Kalman-filter in combination with two-dimensional data association methods. By using the example of a curve warning function it is demonstrated how to apply those base techniques to realize automobile comfort and safety applications.
Bildgebendes Kfz-Radar. Automatische Umgebungsinterpretation
2004
8 Seiten, 3 Bilder, 6 Quellen
Conference paper
German
Bildgebendes Kfz Radar : automatische Umgebungsinterpretation
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