Zur visuellen Umfeldwahrnehmung autonomer Fahrzeuge

Für die Realisierbarkeit intelligenter autonomer Fahrfunktionen ist die Wahrnehmung des Fahrzeugumfeldes zur Detektion von Objekten und zur Bestimmung der eigenen Position relativ zu anderen Objekten grundlegend. Hierfür werden in dieser Arbeit im Wesentlichen modellbasierte Bildverarbeitungsansätze verwendet. Ferner werden neue Verfahren zur Extraktion von Bildmerkmalen entwickelt, welche die Zuordnung gemessener Bildmerkmale bezüglich einer aktuellen Modellvorstellung erleichtern sollen. Unter anderem werden zwei neue Verfahren vorgestellt, mit deren Hilfe streifenförmige Bildausschnitte in homogene Segmente mit linearem Helligkeitsverlauf unterteilt werden können, um bei Bedarf mit benachbarten Segmenten zu Kantenverläufen bzw. Bereichen gruppiert zu werden. Die entwickelten Bildmessverfahren werden zur Detektion und unter Verwendung räumlich zeitlicher Modelle zur Verfolgung von Objekten eingesetzt. In verschiedenen Anwendungen werden die erarbeiteten Ansätze zur Objekterkennung exemplarisch in realen Verkehrsszenen mit Versuchsfahrzeugen für autonome Mobilität und Rechnersehen validiert: Es werden die Synergien für ein hybrides ACC System (Hybrid Adaptive Cruise Control (HACC)) aufgezeigt, welche sich aus einer Kombination eines radarbasierten ACC mit visueller Fahrspur- und Objekterkennung ergeben. Es werden Strategien und Bildverarbeitungsoperatoren zur rein visuellen Detektion und Verfolgung von Pkws im Nahbereich für ein Stauassistenzsystem entwickelt und auf Videosequenzen verifiziert. Die Detektion von Pkws bei seitlicher Ansicht wird mittels aspektabhängiger generischer Muster zur Detektion von Rädern verwirklicht. Ferner wird als ein Teilaspekt einer größeren vollautonomen Mission mit querfeldein GPS-Wegpunktnavigation die Erkennung eines negativen Hindernisses mit anschließendem Ausweichmanöver unter Verwendung der entwickelten Bildverarbeitungsverfahren und aktiver Blickrichtungssteuerung realisiert. Als Rahmen für die Entwicklung der Fahrerassistenzanwendungen dient das EMS-Vision System (Erwartungsbasiertes Multifokales Sakkadisches - Sehen) des Instituts für Systemdynamik und Flugmechanik der UniBwM.For the realization of intelligent autonomous driving capabilities a reliable perception of the driving environment including the detection and tracking of obstacles is necessary. In this thesis, some simple new image processing methods are developed for the extraction of visual object features, which facilitate the assignment of measured features to expected appearances. Among other things two new methods are described to segment image stripes into homogeneous linearized intensity intervals, which can be grouped to edges or regions. These image processing methods are used for detection and in combination with spatio-temporal models for tracking of 3-D objects. In several applications the presented approaches for object recognition are verified in real driving scenes using the experimental cars for autonomous mobility and machine vision of the university of the federal armed forces Munich (UBM). For example, the synergies for a Hybrid Adaptive Cruise Control (HACC) system are shown, which result from a combination of a radar-based ACC and visual perception. Further some strategies for purely visual detection and tracking of cars close to the ego car are presented to handle stop-and-go traffic. This has been done using 3-D models of wheels to generate view dependent templates for their detection. Finally as a part of a complex fully autonomous driving mission with offroad GPS waypoint navigation the recognition of a ditch is described using active gaze control and followed by an autonomous evasion maneuver. As framework for the development of these driver assistance systems the EMS-Vision (Expectation-based Multifocal Saccadic Vision) system of UBM was used

Humanoid Robots

For many years, the human being has been trying, in all ways, to recreate the complex mechanisms that form the human body. Such task is extremely complicated and the results are not totally satisfactory. However, with increasing technological advances based on theoretical and experimental researches, man gets, in a way, to copy or to imitate some systems of the human body. These researches not only intended to create humanoid robots, great part of them constituting autonomous systems, but also, in some way, to offer a higher knowledge of the systems that form the human body, objectifying possible applications in the technology of rehabilitation of human beings, gathering in a whole studies related not only to Robotics, but also to Biomechanics, Biomimmetics, Cybernetics, among other areas. This book presents a series of researches inspired by this ideal, carried through by various researchers worldwide, looking for to analyze and to discuss diverse subjects related to humanoid robots. The presented contributions explore aspects about robotic hands, learning, language, vision and locomotion

Videogestützte Umfelderfassung zur Interpretation von Verkehrssituationen für kognitive Automobile

Es wird einen holistischer Ansatz zur Interpretation von Verkehrssituationen vorgestellt, der aus den drei Teilen Umfelderfassung, Wissensmodellierung und Situationsinterpretation besteht. Die Umfelderfassung dient dazu, das Umfeld des Fahrzeug durch unterschiedliche Sensorik zu beobachten und die zur Fahrzeugführung relevanten Informationen zu extrahieren. Mit Hilfe einer Ontologie werden Situationen beschrieben und durch das Fallbasierte Schließen klassifiziert und bewertet