Die Verbesserung der Fahrsicherheit bei Dunkelheit hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit im Forschungsgebiet der Fahrerassistenzsysteme erlangt. In der vorliegenden Arbeit wird ein lichtbasiertes Fahrerassistenzsystem vorgestellt, das auf Basis von Umfeldsensorik und eines fusionierten Umfeldmodells die Fahrbedingungen bei Dunkelheit durch gezielte situationsangepaßte Beleuchtung des Vorfeldes deutlich verbessert. Die Verbesserung der Beleuchtung wird durch zwei Module erreicht. Die Markierungslicht-Funktion hebt alle relevanten Objekte und Lebewesen, die den Fahrer gefährden könnten, wie z.B. ein unvorsichtiger Fußgänger, der eine befahrene Straße überquert, mit einem zusätzlichen Lichtstrahl hervor. Die Fernlichtassistenz-Funktion, auch als "blendfreies Fernlicht" bezeichnet, blendet gezielt andere vorausfahrende oder entgegenkommende Verkehrsteilnehmer aus, so dass der Fahrer immer unter optimalen Lichtbedingungen fährt, ohne Andere zu blenden. Objekterkennung und Situationsinterpretation sind Eckpfeiler in Fahrerassistenzsystemen. Eine deutliche Verbesserung im Bereich der aktiven Sicherheitssysteme jedoch setzt eine Leistungssteigerung der Erfassungssysteme der Fahrzeugumgebung voraus, was ein breiteres Sichtfeld, eine höhere Präzision und eine bessere Zuverlässigkeit der Umfeldsensoren beinhaltet. Dies kann über eine Verbesserung der vorhandenen Sensoren oder auch durch Fusionieren der Informationen von verschiedenen Sensoren erreicht werden. Diese Arbeit stellt eine Sensorfusions-Plattform vor, die die Informationen von verschiedenen Komponenten zu einem Umfeld- und Situationsmodell zusammenführt. Die erste Komponente ist ein Vision- Sensor, mit dem die Lichtquellen der entgegenkommenden sowie vorausfahrenden Fahrzeuge detektiert werden. Die zweite Komponente ist ein LIDAR-System, das Objekte und Hindernisse vor dem Versuchsträger erfasst. Die dritte Komponente ist ein GPS-Empfänger, der die Position, den Kurswinkel und die Absolutgeschwindigkeit des Versuchsträgers ermittelt. Die vierte Komponente ist ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikations-Modul, das Daten über die relative Positionierung zwischen dem Versuchsträger und den anderen Straßenteilnehmern ermittelt. Die auf dem CAN-Bus verfügbaren internen Fahrzeugdaten über den Status und die Dynamik des Versuchsträgers bilden schließlich die fünfte Komponente. Die hier vorgestellten Methoden und Techniken zur Sensorfusion sind allgemein und können auch bei anderen sicherheitsrelevanten Systemen angewendet werden so eine vollständige Repräsentation des Verkehrsraumes des Fahrzeugs erforderlich ist. Die Algorithmen und Verfahren wurden mit realen Sensoren-Messungen aus verschiedenen Verkehrssituationen und Umgebungen verifiziert.

    Night driving safety has recently attracted much attention in the driver assistance system research field. In this thesis, a Light Based Driver Assistance System (LBDAS) is presented. This system aims at increasing the comfort and safety of the driver by enhancing the driving conditions, through actively interacting with the environment of the host vehicle. The main contribution of the proposed system goes into two directions. The first direction is the marker light function, in which all the relevant objects and entities that may endanger the driver, like a careless pedestrian crossing the driving road, will be highlighted with an extra light beam. The other direction is a high beam assistance function, which is also called "glare-free high beam". This function enables the driver to use a permanent high beam light distribution to illuminate the road; meanwhile the headlamps controller prevents glaring the other drivers by shutting off the light in their corresponding areas. Object recognition and situation interpretation are key roles in the driver assistance systems. In general, the. currently available object detection sensors for monitoring the driving environment are the main reason behind the limitation of using the driver assistance systems. Basically because they provide a very limited amount of the information which is necessary to manage higher level driving tasks. Studies and research programs show that achieving significant progress in automobile active safety technology requires a considerable increase in the performance of the driving environment monitoring systems. This includes wider range, higher precision, and better reliability information from the sensor. This can be achieved via improving the existing sensors (LIDAR, radar, laser scanners, and vision systems) as well as by fusing the information from different sensors. This research presents an application based on a data fusion model to handle the sensors constraints as well as to fulfill real-time requirements. The data fusion platform is structured from different types of components. The first component is a vision sensor that is used to detect the light sources of the oncoming as well as vehicles ahead. The second component is a LIDAR system that detects the entire objects and obstacles in front of the host vehicle. The third component is a GPS receiver which finds the position of the host vehicle, in terms of longitude and latitude coordinates, in addition to other information such as the heading angle and absolute velocity. The fourth component is a Car-to-Car communication module that wirclessly exchanges data between the host and other vehicles. The last component is the on-board vehicle sensors which supply the other modules with information about status and dynamics of the host vehicle such as ego-velocity, yaw-rate, and steering angle. The presented methods and techniques are general, and can be applied to other safety systems, whenever a complete representation of the vehicle surroundings is required, including information about objects on the road and driving path estimation together with the relative position of vehicles and infrastructure. All algorithms and methodologies developed in the thesis have been tested using real sensors data from various traffic situations and environments.


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    Title :

    Development of a light-based driver assistance system


    Contributors:

    Publication date :

    2012


    Size :

    128 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen


    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Print


    Language :

    English





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