Environment Perception for Driver Assistance Systems Using Hierarchical Occupancy Grids

Die Zahl der im Straßenverkehr Verunglückten in Deutschland ist rückläufig. Die Fahrzeughersteller tragen ihren Teil zur Sicherheit im Straßenverkehr bei, indem sie Fahrern immer komplexere Fahrerassistenz- und Sicherheitssysteme anbieten, um sicher und entspannt ans Ziel zu kommen. Für moderne Fahrerassistenzsysteme ist eine zuverlässige und umfassende Umgebungserfassung unerlässlich. Um möglichst viele unterschiedliche Systeme mit einer gemeinsamen Umgebungserfassung bedienen zu können, ist es notwendig, dass diese eine möglichst sensorunabhängige, anwendungsübergreifende, konsistente und umfassende Repräsentation der Umgebung liefert. Belegungskarten ermöglichen die Analyse von Freiraum, die Fahrbahnverlaufsschätzung, die Detektion bewegter Objekte und die Selbstlokalisierung. In dieser Arbeit wird daher eine dreidimensionale Belegungskarte zur Umgebungsmodellierung für Fahrerassistenzsysteme eingesetzt. Um den effizienten Einsatz von dreidimensionalen Karten zu ermöglichen wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem sich der Detaillierungsgrad der Umgebungsmodellierung dynamisch und anwendungsgesteuert anpassen lässt. Um die Umgebungserfassung zu vervollständigen wird sowohl die rasterbasierte Selbstlokalisierung in zwei und drei Dimensionen als auch die Detektion und Verfolgung bewegter Objekte behandelt. Als weitere Anwendungen für die vorgeschlagene Umgebungsrepräsentation werden eine Laserscanner-basierte Höhenschätzung für Brücken und eine Parklückendetektion und -vermessung beschrieben und evaluiert.The number of casualties from road traffic is decreasing in Germany. Vehicle manufacturers contribute to safety by providing drivers with more and more complex driver assistance and safety systems, making driving safer and more relaxing. A reliable and comprehensive environment perception is essential for modern driver assistance systems. To support as many different applications as possible with a single environment representation, a sensor-independent and application-independent consistent environment representation must be applied. Occupancy grids enable free space analysis, road course estimation, detection of moving objects and self-localization among other things. Therefore, this thesis uses a three-dimensional occupancy grid to model the environment for driver assistance systems. To allow for an efficient application of three-dimensional occupancy grids, a dynamic method to control the occupancy grid detail level is proposed. The desired resolution is controlled by the applications. To complete the environment perception, a grid-based simultaneous self-localization and mapping approach for two and three dimensions as well as the detection and tracking of moving objects are described and evaluated. In addition, exemplary applications for the proposed environment representation are characterized and analyzed: lidar-based height estimation for bridges and parking spot detection and measuring

Wo bin ich? Beiträge zum Lokalisierungsproblem mobiler Roboter

Self-localization addresses the problem of estimating the pose of mobile robots with respect to a certain coordinate system of their workspace. It is needed for various mobile robot applications like material handling in industry, disaster zone operations, vacuum cleaning, or even the exploration of foreign planets. Thus, self-localization is a very essential capability. This problem has received considerable attention over the last decades. It can be decomposed into localization on a global and local level. Global techniques are able to localize the robot without any prior knowledge about its pose with respect to an a priori known map. In contrast, local techniques aim to correct so-called odometry errors occurring during robot motion. In this thesis, the global localization problem for mobile robots is mainly addressed. The proposed method is based on matching an incremental local map to an a priori known global map. This approach is very time and memory efficient and robust to structural ambiguity as well as with respect to the occurrence of dynamic obstacles in non-static environments. The algorithm consists of several components like ego motion estimation or global point cloud matching. Nowadays most computers feature multi-core processors and thus map matching is performed by applying a parallelized variant of the Random Sample Matching (pRANSAM) approach originally devised for solving the 3D-puzzle problem. pRANSAM provides a set of hypotheses representing alleged robot poses. Techniques are discussed to postprocess the hypotheses, e.g. to decide when the robot pose is determined with a sufficient accuracy. Furthermore, runtime aspects are considered in order to facilitate localization in real-time. Finally, experimental results demonstrate the robustness of the method proposed in this thesis.Das Lokalisierungsproblem mobiler Roboter beschreibt die Aufgabe, deren Pose bezüglich eines gegebenen Weltkoordinatensystems zu bestimmen. Die Fähigkeit zur Selbstlokalisierung wird in vielen Anwendungsbereichen mobiler Roboter benötigt, wie etwa bei dem Materialtransport in der industriellen Fertigung, bei Einsätzen in Katastrophengebieten oder sogar bei der Exploration fremder Planeten. Eine Unterteilung existierender Verfahren zur Lösung des genannten Problems erfolgt je nachdem ob eine Lokalisierung auf lokaler oder auf globaler Ebene stattfindet. Globale Lokalisierungsalgorithmen bestimmen die Pose des Roboters bezüglich eines Weltkoordinatensystems ohne jegliches Vorwissen, wohingegen bei lokalen Verfahren eine grobe Schätzung der Pose vorliegt, z.B. durch gegebene Odometriedaten des Roboters. Im Rahmen dieser Dissertation wird ein neuer Ansatz zur Lösung des globalen Lokalisierungsproblems vorgestellt. Die grundlegende Idee ist, eine lokale Karte und eine globale Karte in Übereinstimmung zu bringen. Der beschriebene Ansatz ist äußerst robust sowohl gegenüber Mehrdeutigkeiten der Roboterpose als auch dem Auftreten dynamischer Hindernisse in nicht-statischen Umgebungen. Der Algorithmus besteht hauptsächlich aus drei Komponenten: Einem Scanmatcher zur Generierung der lokalen Karte, einer Methode zum matchen von lokaler und globaler Karte und einer Instanz, welche entscheidet, wann der Roboter mit hinreichender Sicherheit korrekt lokalisiert ist. Das Matching von lokaler und globaler Karte wird dabei von einer parallelisierten Variante des Random Sample Matching (pRANSAM) durchgeführt, welche eine Menge von Posenhypothesen liefert. Diese Hypothesen werden in einem weiteren Schritt analysiert, um bei hinreichender Eindeutigkeit die korrekte Roboterpose zu bestimmen. Umfangreiche Experimente belegen die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des in dieser Dissertation vorgestellten Verfahrens

Learning cognitive maps: Finding useful structure in an uncertain world

In this chapter we will describe the central mechanisms that influence how people learn about large-scale space. We will focus particularly on how these mechanisms enable people to effectively cope with both the uncertainty inherent in a constantly changing world and also with the high information content of natural environments. The major lessons are that humans get by with a less is more approach to building structure, and that they are able to quickly adapt to environmental changes thanks to a range of general purpose mechanisms. By looking at abstract principles, instead of concrete implementation details, it is shown that the study of human learning can provide valuable lessons for robotics. Finally, these issues are discussed in the context of an implementation on a mobile robot. © 2007 Springer-Verlag Berlin Heidelberg