Recherche und Vergleich aktueller Forschungsarbeiten zur Fahrzeugumfelderkennung im Automobilbereich

Research and comparison of current research activities for vehicle environment detection in automotive context

  • Das Institut für Verkehrssicherheit und Automatisierungstechnik der Technischen Universität Braunschweig plant mit ihrem Versuchsfahrzeug CarLa verschiedene Messungen im Bereich Fahrzeugumfelderfassung durchzuführen. Das Versuchsfahrzeug soll zukünftig als generische Versuchsplattform für Fahrerassistenzsysteme dienen. Für diese Arbeit wurden aktuelle Forschungsarbeiten zur Fahrzeugumfelderkennung recherchiert und verglichen. Einführend werden die wichtigsten aktuellen Fahrerassistenzsysteme und die verwendeten Sensoren zur Umfelderfassung vorgestellt. Hierzu werden auch die grundlegenden Messverfahren und das Kalman-Filter beschrieben. Es werden Verfahren zur Objektdetektion und –verfolgung mit Kamerasystemen und Lidar-Sensoren beschrieben, es wird das Kantenschablonenverfahren so wie der Farbregionen- und der Farbclusterfluss vorgestellt. Bei der Objektklassifikation werden Methoden beschrieben, bei denen Bounding-Boxen, Kantenoperatoren und der Reflexionsgrad von Objekten verwendet werden. Außerdem werden Beispiele für die Interpretation der Verkehrssituation gegeben, die mit Hilfe der Objektdetektion, -verfolgung und –klassifikation beobachtet werden. Mit den beschriebenen Verfahren kann das Umfeld eindeutig erkannt werden. Es kann zwischen Verkehrsteilnehmern, Randelementen und Verkehrszeichen unterschieden werden, außerdem kann der Verlauf der Fahrbahn und die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen ermittelt werden. Eine Erkennung und Prognose der Verkehrssituation ist mit Hilfe dieser Informationen möglich. Der Einsatz der beschriebenen Technologien in FAS setzt sich mehr und mehr bei Komfortsystemen durch. Der Einsatz in sicherheitsrelevanten Systemen wird aktuell noch durch ungeklärte Zuverlässigkeits- und Haftungsrechtliche Fragen verzögert.
  • The Institution of Traffic Safety and Automation Engineering of the “Technische Universität Braunschweig” plans to perform several measurements for the vehicle environment detection with their experimental vehicle CarLa. The experimental vehicle should purpose as a generic test platform in the future. For this study current research activities for vehicle environment detection have been researched and compared. The most important driver assistance systems and vehicle sensors for environment detection are introduced. For this the basic measurement methods and the Kalman-Filter are described. The following chapters describe the processes for object detection and tracking with camera systems and lidar sensors. The “edges-model-process”, the “colour-regions-flux” and the “colour-cluster-flux” are introduced. For the object classification methods are described, where bounding-boxes, edges-operators and the reflectivity of objects are used. Furthermore examples for interpretation of traffic situations are given, which are observed with the help of object detection, tracking and classification. The described processes can cleary recognize the vehicle environment. They can differentiate between road users, border elements and road signs, furthermore the run of the lane and the velocities of the vehicles can be determined. A recognition and forecast is with the help of these information’s possible. The applications of the described technologies in driver assistance systems enforce more and more in behaviour systems. The applications in security-relevant systems are current delayed by open questions about reliability and liability.

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Metadaten
Author:Natascha Ritter
URN:urn:nbn:de:gbv:luen4-opus-141539
URL: https://pub-data.leuphana.de/frontdoor/index/index/docId/547
Document Type:Diploma Thesis,Magister's Thesis
Language:German
Year of Completion:2008
Date of Publication (online):2008/04/29
Release Date:2008/04/29
Tag:Fahrerassistenzsysteme; Fahrzeugsensorik; Objektdetektion; Objektklassifikation; Umfelderfassung
Driver assistant systems; object classification; object detection; vehicle environment detection; vehicle sensor
GND Keyword:Fahrerassistenzsystem; Sensortechnik; Objekterkennung; Klassifikation
Institutes:Fak 3 - Umwelt und Technik (alt) / Automatisierungstechnik/Wirtschafts.-Ing.
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 60 Technik / 600 Technik, Technologie