Uwe Franke, Clemens Rabe, Stefan GehrigZusammenfassungMehr als 1/3 aller Unfälle mit
Personenschäden passieren im städtischen Bereich, primär an Kreuzungen.
Eine Unterstützung des Fahrers durch geeignete Assistenzsysteme
erfordert das Verstehen dieser sehr komplexen Situationen, insbesondere
das sichere Erkennen anderer bewegter Verkehrsteilnehmer. Der Beitrag
zeigt, wie man durch eine geschickte Fusion von Stereosehen und
Bewegungswahrnehmung zu einer robusten und schnellen Detektion
relevanter bewegter Objekte kommt. Dabei schätzt das als 6D-Vision
bezeichnete Verfahren simultan Ort und Bewegung einzelner Bildpunkte und
erlaubt somit eine Detektion bewegter Objekte bereits auf Pixelebene.
Unter Verwendung eines Kalman-Filters propagiert der Algorithmus die
aktuelle Interpretation ins nächste Bild, sodass er sich in Echtzeit
darstellen lässt. Beispiele kritischer Situationen im Innenstadtbereich
verdeutlichen die Leistungsfähigkeit des 6D-Vision-Prinzips, das auch im
Bereich der mobilen Roboter wertvolle Beiträge leisten kann. AbstractMore than one third of all traffic
accidents with injuries occur in urban areas, especially at
intersections. A suitable driver assistance system for such complex
situations requires the understanding of the scene, in particular a
reliable detection of other moving traffic participants. This
contribution shows how a robust and fast detection of relevant moving
objects is obtained by a smart combination of stereo vision and motion
analysis. This approach, called 6D Vision, estimates location and motion
of pixels simultaneously which enables a detection of moving objects on
a pixel level. Using a Kalman Filter, the algorithm propagates the
current interpretation to the next image. Hence a real-time
implementation is achieved. Examples of critical situations in urban
areas exhibit the potential of the 6D Vision concept which can also be
extended to robotics applications. [Download] [View] [BibTeX] |
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