Detektion und Verfolgung von Objekten mit lokalen Belegungskarten basierend auf Stereokameradaten

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Thematik der Umfeldwahrnehmung für Fahrerassistenzsysteme. Die Modellierung des Fahrzeugumfelds adressiert unter anderem die Problematik der Detektion und Verfolgung von Umfeldobjekten mittels diverser Sensoren. Besonders anspruchsvoll ist der Einsatz intelligenter Fahrzeuge in städtischen Verkehrsszenarien. Die Methoden der gegenwärtigen Umfeldwahrnehmung, basierend auf fahrzeugtauglichen Sensoren, repräsentieren einzelne Verkehrsteilnehmer meist durch einfache geometrische Modelle. In vielen Fällen ist diese Art der Umfelderfassung für hochautomatisierte Fahrfunktionen Fahrerassistenzsysteme unzureichend. Demnach ist eine Verbesserung der Umfeldwahrnehmung notwendig, um einen Fortschritt für das hochautomatisierte Fahren durch Fahrerassistenzsysteme zu erzielen. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Kopplung modellbasierter mit modellfreien Methoden der Umfeldwahrnehmung. Ziel ist es, die Vorteile beider Methoden für eine verbesserte Objektbeschreibung zu nutzen. Das vorgestellte Konzept wird anhand von Daten eines Stereokamerasystems validiert. Neben der Schätzung der Objektzustände erfolgt eine detaillierte modellfreie Beschreibung der Objektkontur durch lokale Belegungskarten. Dabei sind Messungen in die objekt-spezifische Belegungskarte zu integrieren, die zur Aktualisierung des Objekts in der modellbasierten Objektverfolgung führen. Das Ergebnis stellt einen erhöhten Informationsgehalt der modellfreien Konturbeschreibung der Objekte gegenüber konventionellen geometrischen Formmodellen dar. Die Objektverfolgung mit objektlokalen Belegungskarten wirkt sich positiv auf die modellbasierte Zustandsschätzung der Objekte aus. Darüber hinaus ist dieses Konzept der Objektverfolgung vorteilhaft für die Integration fehlerhafter, durch ungünstige Messbedingungen hervorgerufene, Messungen.