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LiDAR-based Weather Detection: Automotive LiDAR Sensors in Adverse Weather Conditions
Technologische Verbesserungen erhöhen den Automatisierungsgrad von Fahrzeugen. Der natürliche Schritt ist dabei, den Fahrer dort zu unterstützen, wo er es am meisten wünscht: bei schlechtem Wetter. Das Wetter beeinflusst alle Sensoren, die zur Wahrnehmung der Umgebung verwendet werden, daher ist es entscheidend, diese Effekte zu berücksichtigen und abzuschwächen.
Die vorliegende Dissertation konzentriert sich auf die gerade entstehende Technologie der automobilen Light Detection and Ranging (LiDAR)-Sensoren und trägt zur Entwicklung von autonomen Fahrzeugen bei, die in der Lage sind, unter verschiedenen Wetterbedingungen zu fahren.
Die Grundlage ist der erste LiDAR-Punktwolken-Datensatz mit dem Schwerpunkt auf schlechte Wetterbedingungen, welcher punktweise annonatatierte Wetterinformationen enthält, während er
unter kontrollierten Wetterbedingungen aufgezeichnet wurde. Dieser Datensatz wird durch eine neuartige Wetter-Augmentation erweitert, um realistische Wettereffekte erzeugen zu können.
Ein neuartiger Ansatz zur Klassifizierung des Wetterzustands
und der erste CNN-basierte Entrauschungsalgorithmus werden entwickelt. Das Ergebnis ist eine genaue Vorhersage des Wetterstatus und eine Verbesserung der Punktwolkenqualität.
Kontrollierte Umgebungen unter verschiedenen Wetterbedingungen ermöglichen die Evaluierung der oben genannten Ansätze und liefern wertvolle Informationen für das automatisierte und autonome Fahren
Weather Influence and Classification with Automotive Lidar Sensors
Lidar sensors are often used in mobile robots and autonomous vehicles to
complement camera, radar and ultrasonic sensors for environment perception.
Typically, perception algorithms are trained to only detect moving and static
objects as well as ground estimation, but intentionally ignore weather effects
to reduce false detections. In this work, we present an in-depth analysis of
automotive lidar performance under harsh weather conditions, i.e. heavy rain
and dense fog. An extensive data set has been recorded for various fog and rain
conditions, which is the basis for the conducted in-depth analysis of the point
cloud under changing environmental conditions. In addition, we introduce a
novel approach to detect and classify rain or fog with lidar sensors only and
achieve an mean union over intersection of 97.14 % for a data set in controlled
environments. The analysis of weather influences on the performance of lidar
sensors and the weather detection are important steps towards improving safety
levels for autonomous driving in adverse weather conditions by providing
reliable information to adapt vehicle behavior.Comment: 8 pages, will be published in the IEEE IV 2019 Proceeding