Intelligente Transportsysteme erfordern Fahrzeuge mit digitalen Karten, Sprachausgabe von Richtung und Ziel sowie autonome Navigationssysteme. Ein solches System wird vorgestellt, es basiert auf der visuellen Erkennung von Orientierungsmarken zur Feststellung der Fahrzeugposition. Zunächst wird ein Überblick über die Systemarchitektur gegeben, dann wird auf die einzelnen Komponenten eingegangen: aus dem Panorama-Kamerabild wird ein Streifen (120 Byte) extrahiert und weiterverarbeitet, dieser Streifen liefert Informationen über die Fahrzeugumgebung und über Richtungsänderungen des Fahrzeugs, die Vorwärtsbewegung wird über ein fünftes Rad erfaßt und mit den Daten der Kamera verknüpft. Dem System werden ausgewählte Orientierungsmarken antrainiert, zur Erkennung der Orientierungsmarken wird ein probabilistisches Verfahren angewandt. Die Positionserkennung und Nachführung sowie die Wahrscheinlichkeits-Modellierung werden näher erläutert, dabei wird auf folgende Themen eingegangen: Gauß-Verteilungen, Dead Reckoning anhand von Skelett-Karten und Richtungswechseln, Nutzung der Orientierungsmarken, Multiplikation der Wahrscheinlichkeitsmodelle, Zuverlässigkeit der Meßwerte. Experimentelle Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen (15 km Autobahn tagsüber, 10 km Vorstadtstraßen in Labornähe tagsüber und nachts, 5 km Straßen in New York City nachts) werden vorgestellt: Das System erkennt Orientierungsmarken mit einem Visionssystem geringer Bandbreite unter Verwendung neuronaler Netze zur Adaption und Optimierung. Das System kann durch Kombination von Informationen des visuellen Sensors, einer Richtungswechsel-Erkennung und der Wegstrecken-Information Hypothesen zur Fahrzeug-Position erstellen und verfolgen, die Genauigkeit betrug dabei 15 m am Tage und 30 m in der Nacht. Genauigkeit und Robustheit können durch Erhöhung der Bildverarbeitungsgeschwindigkeit noch verbessert werden.
A robust landmark-based system for vehicle location using low-bandwith vision
Ein robustes, auf Orientierungsmarken basierendes System zur Fahrzeug-Lokalisation mit Hilfe von maschinellem Sehen geringer Bandbreite
Robotics and Autonomous Systems ; 25 , 1/2 ; 19-32
1998
14 Seiten, 5 Bilder, 13 Quellen
Article (Journal)
English
A Bandwith-Compressive Modulation System
AIAA | 1977
|Robust 3D landmark tracking using trinocular vision [4877-27]
British Library Conference Proceedings | 2003
|Real-time landmark-based optical vehicle self-location
SPIE | 1996
|Real-time landmark-based optical vehicle self-location [2962-17]
British Library Conference Proceedings | 1997
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