Fahrerassistenzsysteme für eine vollautonom agierenden Fahrzeugapplikation benötigen Information aus dem Seitenbereich eines Fahrzeugs, die idealerweise in einer räumlichen Repräsentationsform bereitgestellt werden sollten. In diesem Beitrag wird ein leistungsstarker Ansatz zur 3D-Datenakquisition im Kontext eines Parklückenvermessungssystems demonstriert. Der vorgestellte Ansatz nutzt Side-View-Kameras und Top-View-Kameras, wobei sich die Ergebnisse auf Top-View-Kameras beschränken, um das volle Potenzial der 3D-Datengewinnung bzgl. der Messgenauigkeit zu demonstrieren. Das Motion-Stereo Prinzip wurde genutzt, um mit Hilfe des Optischen Flusses eine Tiefe für jeden Pixel der Kamerabilder zu bestimmen. Die Berechnungsstrategie wird ausführlich erläutert. Während der Entwicklung wurden verschiedenste Ansätze evaluiert. Bei einem Feature-basierten Ansatz ergeben sich größtenteils Probleme mit der Messgenauigkeit. Diese resultieren größtenteils aus sporadischen Fehlzuordnungen der Korrespondenzen. In der Praxis führt dies zu Fehlmessungen in der Lückenlänge oder gar zu Fehlerkennungen. Der flussbasierte Ansatz hingegen ist insgesamt stabiler und liefert kontinuierlich reproduzierbare Ergebnisse. Tests zeigen, dass die Detektionsrate des Systems bei 98.6 % liegt. Auch die Verteilung des Messfehlers in 6 verdeutlicht die Robustheit des Systems. Die enorm wichtige Erkenntnis hier ist, dass die Größe einer Parklücke in nur weniger als 1 % der Fälle substanziell falsch (zu groß) eingeschätzt wird. Insgesamt konnte gezeigt werden, dass unter Verwendung aktuellster Technologien aus der Bild- und Informationsverarbeitung eine robuste Detektion und Vermessung von Parklücken in Echtzeit möglich ist.


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    Title :

    3D-Umwelterfassung als Schlüssel für autonome Fahrzeuge


    Contributors:

    Published in:

    Publication date :

    2010


    Size :

    6 Seiten, 6 Bilder, 3 Quellen



    Type of media :

    Article (Journal)


    Type of material :

    Print


    Language :

    German





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