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    Automatische Erzeugung langzeitverfĂŒgbarer Punktmerkmalskarten zur robusten Lokalisierung mit Multi-Kamera-Systemen fĂŒr automatisierte Fahrzeuge

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    GemĂ€ĂŸ des aktuellen Stands der Technik benötigen automatisierte Fahrzeuge eine prĂ€zise kartenrelative Eigenlokalisierung, um sich zuverlĂ€ssig, sicher und effizient im dynamischen Straßenverkehr zu bewegen. Karten können frĂŒhzeitig Informationen aus der Umgebung bereitstellen, die mit der Bordsensorik aufgrund von Verdeckungen oder begrenzter Wahrnehmungsdistanz nicht erfasst werden können. Diese Aufgabe kann im vor- und innerstĂ€dtischen Umfeld aufgrund von Signalabschattung nicht zuverlĂ€ssig durch globale Satellitennavigationssysteme gelöst werden. Bildbasierte Lokalisierungsmethoden stellen eine robuste und kostengĂŒnstige Alternative dar. Jedoch hat eine Karte nur eine begrenzte GĂŒltigkeitsspanne, da sich die kartierte, als statisch angenommene Umwelt aufgrund einer Vielzahl Ă€ußerer EinflĂŒsse stetig verĂ€ndert. Ein weiteres Problem aktueller LokalisierungsansĂ€tze ergibt sich durch den begrenzten Wahrnehmungsbereich eines monoskopischen Kamerasystems. Ist die Sicht auf die kartierte Umwelt gestört, fĂŒhrt dies hĂ€ufig zu einem Ausfall der Lokalisierung. Die vorliegende Arbeit setzt sich mit diesen beiden ProblemfĂ€llen auseinander. Dem Problem der Kartenalterung wird durch eine kontinuierliche Aktualisierung der bestehenden Karte durch Integration weiterer Merkmale aus neuen Befahrungen des kartierten Gebiets entgegengewirkt. Der Fokus liegt dabei auf einer robusten, effizienten und skalierbaren Methode, die eine fortlaufende Kartenaktualisierung unabhĂ€ngig von der LĂ€nge der Aufnahmefahrten und unabhĂ€ngig von der Anzahl der Kartierungsiterationen ermöglicht. Den zweiten Schwerpunkt der Arbeit stellt die Verwendung eines Multi-Kamera-Systems zur Kartengenerierung und zur Lokalisierung dar, wodurch die Genauigkeit, VerfĂŒgbarkeit und FlexibilitĂ€t im Vergleich zu monoskopischen Systemen gesteigert werden kann. Grundbaustein der Methode sind Merkmalspunkte, die in den aufgezeichneten Kamerabildern detektiert und zu in der Karte gespeicherten Merkmalspunkten assoziiert werden. DafĂŒr wird eine universelle Assoziationsmethode vorgestellt, die Information ĂŒber die geometrische Anordnung der Kameras nutzt um den Suchraum effizient einzuschrĂ€nken. So ist auch bei starken perspektivischen VerĂ€nderungen eine robuste Merkmalsassoziation möglich. Ein fundamentales Problem der Kartenaktualisierung ist die stetig wachsende Anzahl der Kartenparameter und -merkmale. Aus theoretischer Sicht können die Kartenparameter am besten gemeinsam durch Lösen eines einzelnen, umfassenden BĂŒndelblockausgleichsproblems bestimmt werden. Aufgrund begrenzter Hardwareressourcen ist dies praktisch jedoch nicht möglich. Daher wird das kartierte Gebiet in kleine Bereiche unterteilt und fĂŒr jeden Bereich unabhĂ€ngig ein separates BĂŒndelblockausgleichsproblem gelöst. Die Teillösungen werden schlussendlich durch Lösen eines Posendifferenzenausgleichsproblems zu einer konsistenten KartenreprĂ€sentation zusammengefĂŒhrt. Die so erstellte Kartenbasis stellt die Grundlage fĂŒr eine Merkmalsselektion dar, wodurch fĂŒr die Lokalisierung geeignete Merkmale auf Basis einer Wiedererkennungsbewertung identifiziert werden. Auf diese Weise bleibt die zu speichernde Informationsmenge der Lokalisierungskarte gebietsweise begrenzt und es wird eine zuverlĂ€ssige Lokalisierung ĂŒber lange ZeitrĂ€ume ermöglicht. Die entwickelte Multi-Kamera-Lokalisierung umfasst zwei Teilsysteme. Das erste Teilsystem basiert auf dem Prinzip der merkmalsbasiertern Ortswiedererkennung und bestimmt fortlaufend den Aufenthaltsort des Egofahrzeugs in der Karte. Das zweite Teilsystem schĂ€tzt eine hochgenaue kartenrelative Fahrzeugpose in sechs Freiheitsgraden. DafĂŒr wird eine Kartenstruktur vorgestellt, welche die kartierten Merkmale effizient bereitstellt. Die Verwendung eines Multi-Kamera-Systems steigert bei beiden Teilsystemen die Genauigkeit und Robustheit der Lokalisierung gegenĂŒber der Verwendung einer einzelnen Kamera. Außerdem ermöglicht die entwickelte Methode eine prĂ€zise Lokalisierung bei Befahrung des kartierten Gebiets in beliebiger Orientierung. Die vorgestellte Kartengenerierungs- und Lokalisierungsmethode wurde in mehreren Projekten zum automatisierten Fahren erfolgreich eingesetzt und ist seit mehreren Jahren das Fundament eines Projekts zur Erprobung des kartenbasierten vollautomatischen Fahrens in innerstĂ€dtischen Gebieten in Karlsruhe

    Automatische Erzeugung langzeitverfĂŒgbarer Punktmerkmalskarten zur robusten Lokalisierung mit Multi-Kamera-Systemen fĂŒr automatisierte Fahrzeuge

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    Hochautomatisierte Fahrzeuge benötigen eine prĂ€zise Eigenlokalisierung, um sich zuverlĂ€ssig, sicher und effizient im innerstĂ€dtischen Straßenverkehr zu bewegen. Diese Arbeit prĂ€sentiert eine vollumfĂ€ngliche Methode zur Erstellung und Aktualisierung von hochgenauen 3D-Lokalisierungskarten und eine Methode zur prĂ€zisen und robusten Lokalisierung mit Multi-Kamera-Systemen
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