In dieser Arbeit werden verschiedene neue Ansätze im Bereich der kamerabasierten Fahrerassistenzsysteme präsentiert. Als Grundlage für viele der hier vorgestellten Anwendungen wird in Kapitel 3 ein generelles automotive fähiges Tracking-System für viele Objekte präsentiert. Für dieses Modul werden Komponenten zur Synchronisation und der Kombination von Sensordaten zur Eigenbewegung und den Bilddaten vorgestellt. Dabei weist es eine geringe Laufzeit und eine hohe Flexibilität auf und bildet eine wichtige Grundlage für viele in dieser Arbeit vorgestellten Objekterkennungssysteme. Ebenso wird eine neue Methode zur Auswertung von Trackingsystemen vorgestellt, bei dem aktuelle Ansätze zur numerischen Evaluierung in einem einheitlichen Rahmenwerk kombiniert werden. Zusätzlich werden verschiedene Anwendungen vorgestellt, die auf die entwickelten Innovationen zurückgreifen. Kapitel 4 zeigt einen neuen Ansatz zum Tracking von Fußgängern. In dem vorgestellten System werden ein neues Filter zur Fußgängerverfolgung und verschiedene innovative Komponenten eines solchen Systems vorgestellt. Ein neuer Vergleich mit einem herkömmlichen Ansatz belegt die Vorteile des gewählten Ansatzes. Kapitel 5 präsentiert einen neuen Ansatz zum Tracking von Verkehrszeichen für ein Verkehrszeichenerkennungssystem. Dieser Ansatz setzt auf eine neuartige Bewegungsfilterung, bei der Erkennungen, die nicht das Bewegungsmuster nichtstationärer Objekte aufweisen durch das Tracking herausgefiltert werden. Ebenso wird ein neuer Ansatz für eine trackbasierte Entscheidungsfusion und zur Schildauswahl vorgestellt. Dabei wird eine temporale Bayes-Fusion über ein Bayes Netzwerk mit einem Entscheidungsbaum verknüpft, um die Entscheidungen einzelner Klassifikatoren, die den Schildtyp sukzessive verfeinern, zu kombinieren. Ein neuartiger Auswahlalgorithmus wählt die für eine Situation relevanten Schilder aus. In Kapitel 6 wird ein neues System zur Fahrspurerkennung und -Verfolgung vorgestellt. Der Ansatz setzt auf einen neuen, effizienten Ansatz zur Liniendetektion für die Fahrspurdetektion. Eine Innovation ist die Unterstützung mehrerer Modi, bei denen die Verfolgung einer Fahrspur als auch das gemeinsame Tracking beider Fahrspuren neben dem Fahrzeug mit einem Filter möglich ist. Ein neues Verfolgungsfilter zeigt eine hohe Robustheit und bessere Systemleistung durch eine Kopplung von zwei erweiterten Kaiman Filtern in einem Filter für interagierende multiple Modelle. Eine neue Methode zur Evaluierung eines solchen Systems bestätigt die guten Ergebnisse. Schließlich wird in Kapitel 7 ein Filterverfahren für Fahrzeuge vorgestellt, bei dem ein neues nichtlineares Fahrzeugbewegungsmodell eingesetzt wird und mit innovativen Elementen wie einer Nutzung der Klassifikation für eine verbesserte Distanzschätzung erweitert wird. Das bei der Modellierung aufgrund der Nichtlinearität auftretende Beobachtbarkeitsproblem wird über eine neuartige, automatische Modellumschaltung gelöst.
3D Objektverfolgung und Entscheidungsfindung: neue Ansätze zu monokularen kamerabasierten Fahrerassistenzsystemen
Beiträge zur Informationstechnologie ; 6 ; 1-156
2011
156 Seiten, Bilder, Tabellen, 100 Quellen
Theses
German
Absicherung von kamerabasierten Fahrerassistenzsystemen im Fahrzeuglabor
Automotive engineering | 2016
|Ein datenstrombasiertes Framework zur Objektverfolgung am Beispiel von Fahrerassistenzsystemen
GWLB - Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek | 2011
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