Umfeldwahrnehmung stellt eine Grundvoraussetzung für den sicheren und komfortablen Betrieb automatisierter Fahrzeuge dar. Insbesondere bewegte Verkehrsteilnehmer in der unmittelbaren Fahrzeugumgebung haben dabei große Auswirkungen auf die Wahl einer angemessenen Fahrstrategie. Dies macht ein System zur Objektwahrnehmung notwendig, welches eine robuste und präzise Zustandsschätzung der Fremdfahrzeugbewegung und -geometrie zur Verfügung stellt.
Im Kontext des automatisierten Fahrens hat sich das Box-Geometriemodell über die Zeit als Quasistandard durchgesetzt. Allerdings stellt die Box aufgrund der ständig steigenden Anforderungen an Wahrnehmungssysteme inzwischen häufig eine unerwünscht grobe Approximation der tatsächlichen Geometrie anderer Verkehrsteilnehmer dar. Dies motiviert einen Übergang zu genaueren Formrepräsentationen.
In der vorliegenden Arbeit wird daher ein probabilistisches Verfahren zur gleichzeitigen Schätzung von starrer Objektform und -bewegung mittels Messdaten eines LiDAR-Sensors vorgestellt. Der Vergleich dreier Freiform-Geometriemodelle mit verschiedenen Detaillierungsgraden (Polygonzug, Dreiecksnetz und Surfel Map) gegenüber dem einfachen Boxmodell zeigt, dass die Reduktion von Modellierungsfehlern in der Objektgeometrie eine robustere und präzisere Parameterschätzung von Objektzuständen ermöglicht. Darüber hinaus können automatisierte Fahrfunktionen, wie beispielsweise ein Park- oder Ausweichassistent, von einem genaueren Wissen über die Fremdobjektform profitieren.
Es existieren zwei Einflussgrößen, welche die Auswahl einer angemessenen Formrepräsentation maßgeblich beeinflussen sollten: Beobachtbarkeit (Welchen Detaillierungsgrad lässt die Sensorspezifikation theoretisch zu?) und Modell-Adäquatheit (Wie gut bildet das gegebene Modell die tatsächlichen Beobachtungen ab?). Auf Basis dieser Einflussgrößen wird in der vorliegenden Arbeit eine Strategie zur Modellauswahl vorgestellt, die zur Laufzeit adaptiv das am besten geeignete Formmodell bestimmt.
Während die Mehrzahl der Algorithmen zur LiDAR-basierten Objektverfolgung ausschließlich auf Punktmessungen zurückgreift, werden in der vorliegenden Arbeit zwei weitere Arten von Messungen vorgeschlagen: Information über den vermessenen Freiraum wird verwendet, um über Bereiche zu schlussfolgern, welche nicht von Objektgeometrie belegt sein können. Des Weiteren werden LiDAR-Intensitäten einbezogen, um markante Merkmale wie Nummernschilder und Retroreflektoren zu detektieren und über die Zeit zu verfolgen.
Eine ausführliche Auswertung auf über 1,5 Stunden von aufgezeichneten Fremdfahrzeugtrajektorien im urbanen Bereich und auf der Autobahn zeigen, dass eine präzise Modellierung der Objektoberfläche die Bewegungsschätzung um bis zu 30%-40% verbessern kann. Darüber hinaus wird gezeigt, dass die vorgestellten Methoden konsistente und hochpräzise Rekonstruktionen von Objektgeometrien generieren können, welche die häufig signifikante Überapproximation durch das einfache Boxmodell vermeiden
