In den letzten Jahren gab es eine rasante Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (Englisch: Advanced Driver Assistance Systems oder kurz ADAS). Diese Systeme unterstützen nicht nur den Fahrer, sondern erhöhen durch das automatische Einleiten von Sicherheitreaktionen des Fahrzeuges selber auch die Sicherheit aller anderen Verkehrsteilnehmer. Zukünftige aktive Fußgängerschutzsystem in Intelligentem Fahrzeugen müssen nun noch einen Schritt weiter gehen und lernen, ein genaues Bild ihrer Umgebung und der darin während der Fahrt zu erwartenden Änderungen zu entwickeln.
Diese Arbeit widmet sich der Verbesserung bildgestützter Fußgängerschutzsysteme.
Es werden darin neue Methoden der Bildhypothesengenerierung (englisch: region of interest (ROI) generation), Fußgängerklassifikation, Pfadvorhersage und Absichstserkennung entwickelt. Die Leistung der Fußgängererkennung in realen, dynamischen Umgebungen mittels einer bewegten Kamera wird durch die Verwendung von dichtem Stereo in den unterschiedlichen Modulen verbessert.
In einer Experimentalstudie wurde die Effizienz eines Systems zur monokularen Fußgängererkennung mit einem System verglichen, dass erweitert wurde um dichtes Stereo für
die Hypothesengenerierung und der Fußgängerverfolgung (englisch: tracking) zu nutzen.
Das neue System erwies sich hierin als deutlich effizienter als das monokulare System.
Diese Leistungssteigerung gab Anlass für eine erweiterte Nutzung von dichtem Stereo
bei der Fußgängererkennung. Die Hypothesengenerierung wurde durch die dynamische Schätzung der Kameraorientierung und des Straßenprofils weiter verbessert. Insbesondere bei hügeligen Straßen steigerte sich die Erkennungsleistung durch die Optimierung des Suchbereichs. Zusätzlich konnte die Klassifikationsleistung durch die Fusion von unterschiedlichen Merkmalen aus Bild und Tiefeninformation verbessert werden.
Aufbauend auf den Erfolgen bei der Fußgängererkennung wird in der Arbeit ein System für den Aktiven Fußgängerschutz vorgestellt, welches die Funktionen Fußgängererkennung, Situationsanalyse und Fahrzeugsteuerung kombiniert.
Für die Fußgängerkennung wurden Ergebnisse eines Verfahrens zur bewegungsbasierten Objekterkennung mit Ergebnissen eines Fußgängerklassifikators fusioniert. Das System wurde in einen Versuchsträger eingebaut und half dabei, Unfälle durch einen aktiven Lenkeingriff oder ein Notbremsemanöver zu vermeiden.
Der letzte Teil der Arbeit befasst sich mit dem Problem der Pfadvorhersage und dem Erkennen der Fußgängerabsicht in Situationen, in denen sich der Fußgänger nicht mit einer konstanten Geschwindigkeit bewegt. Zwei neue, lernbasierte Ansätze werden vorgestellt und mit aktuellen Verfahren verglichen. Durch die Verwendung von Merkmalen, die aus dichtem optischem Fluss generiert werden, ist es möglich den Pfad und die Absicht einer Fußgängers vorherzusagen. Das erste Verfahren lernt eine niedrigdimensionale Mannigfaltigkeit der Merkmale, die eine Vorhersage von Merkmale, Pfad und Absicht erlaubt. Das zweite Verfahren verwendet einen Suchbaum in dem Trajektorien abgelegt sind die mit Bewegungsmerkmalen erweitert wurden. Ein probabilistischer Suchalgorithmus ermöglicht die Vorhersage des Fußgängerpfads und Absicht. Die Leistungsfähigkeit der Systeme wurde zusätzlich mit der Leistung von menschlichen Probanden verglichen.
In dieser Arbeit wurde großer Wert auf die ausführliche Analyse der vorgestellten Verfahren
und die Verwendung von realistischen Testdatensätzen gelegt. Die Experimente zeigen
das die Leistungsfähigkeit eines Systems zur Fußgängererkennung durch die Verwendung von
dichtem Stereo verbessert werden kann. Die Vorgestellten Verfahren zur Pfadvorhersage und Absichtserkennung ermöglichen ein frühzeitiges erkenne der Fußgängerabsicht.
Die Zuverlässigkeit zukünftiger System für den Aktiven Fußgängerschutz, die durch Aktiven Lenkeingriff oder Notbremsemanöver Unfälle vermeiden, kann mit den vorgestellten Verfahren verbessert werden. Dadurch können Unfälle vollständig verhindert oder die Schwere einer Kollision reduziert werden
