Echtzeitfähige kamerabasierte Objektdetektion für automatisierte Fahrzeuge

Automatisierte Fahrzeuge müssen ihre Umgebung schnell und präzise erfassen um in der Lage zu sein, mit ihr zu interagieren. Sie müssen dabei in einer Verkehrsumgebung zurecht kommen, welche speziell so gestaltet ist, dass sie für die visuelle Wahrnehmung des Menschens leicht zugänglich ist. Aus diesem Grund sind bildgebende Verfahren mit ähnlicher Verarbeitungsgeschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Robustheit wie das menschliche Sehsystem, unabdingbar. Diese Arbeit befasst sich deshalb mit der echtzeitfähigen kamerabasierten 3D-Objekterkennung. Im Gegensatz zu existierenden Arbeiten liegt der Fokus dabei nicht nur auf Fahrzeugen, sondern auf allen Arten von Verkehrsteilnehmern, wie zum Beispiel Fußgängern und Radfahrern. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Ansatz zur Objektdetektion zu entwickeln, welcher mit möglichst geringem Rechenaufwand Ergebnisse liefert, die in ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit für die in automatisierten Fahrzeugen auf die Umfelderfassung folgenden Module wie die Prädiktion, Verhaltensgenerierung und Trajektorienplanung ausreichend sind. Dafür werden zwei binokulare Methoden vorgestellt, welche Rasterkarten in der Vogelperspektive als abstrahierte Darstellung des Fahrzeugumfelds verwenden. Durch die damit verbundene direkte räumliche Information und die Dimensionsreduktion gegenüber Punktwolken verringert sich die Komplexität und somit die Laufzeit der Objektdetektion. Da die Verwendung eines binokularen Kamerasystems nicht nur höhere Kosten als eine einzige Kamera verursacht, sondern vor allem auch eine aufwendigere Kalibrierung benötigt, wird in dieser Arbeit ebenfalls untersucht, welche Genauigkeiten mit einer monokularen 3D-Objektdetektion erreicht werden können. Untersuchungen auf dem öffentlich verfügbaren KITTI-Datensatz zeigen, dass die vorgestellten Ansätze den Stand der Technik für echtzeitfähige kamerabasierte 3D-Objekterkennung übertreffen. Darüber hinaus zeigen Experimente auf dem Testfahrzeug BerthaOne gute Objektdetektionen hinsichtlich Position und Abmessung auch für Objekte in 100 m Entfernung

Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey

The existence of representative datasets is a prerequisite of many successful artificial intelligence and machine learning models. However, the subsequent application of these models often involves scenarios that are inadequately represented in the data used for training. The reasons for this are manifold and range from time and cost constraints to ethical considerations. As a consequence, the reliable use of these models, especially in safety-critical applications, is a huge challenge. Leveraging additional, already existing sources of knowledge is key to overcome the limitations of purely data-driven approaches, and eventually to increase the generalization capability of these models. Furthermore, predictions that conform with knowledge are crucial for making trustworthy and safe decisions even in underrepresented scenarios. This work provides an overview of existing techniques and methods in the literature that combine data-based models with existing knowledge. The identified approaches are structured according to the categories integration, extraction and conformity. Special attention is given to applications in the field of autonomous driving

Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey

The existence of representative datasets is a prerequisite of many successful artificial intelligence and machine learning models. However, the subsequent application of these models often involves scenarios that are inadequately represented in the data used for training. The reasons for this are manifold and range from time and cost constraints to ethical considerations. As a consequence, the reliable use of these models, especially in safety-critical applications, is a huge challenge. Leveraging additional, already existing sources of knowledge is key to overcome the limitations of purely data-driven approaches, and eventually to increase the generalization capability of these models. Furthermore, predictions that conform with knowledge are crucial for making trustworthy and safe decisions even in underrepresented scenarios. This work provides an overview of existing techniques and methods in the literature that combine data-based models with existing knowledge. The identified approaches are structured according to the categories integration, extraction and conformity. Special attention is given to applications in the field of autonomous driving.Comment: 93 page