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Stereokamerasysteme zur Umfelderfassung - Möglichkeiten und Limitierungen

Börner, Anko (2018) Stereokamerasysteme zur Umfelderfassung - Möglichkeiten und Limitierungen. VDI-Fachkonferenz „Umfelderfassung im Fahrzeug 2018“, 16. Mai 2018, Nürnberg.

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Abstract

Optische Sensoren spielen in vielen technischen Systemen eine besondere Rolle. Begründet werden kann das vor allem damit, dass für uns Menschen das Auge das Hauptsinnesorgan ist und quasi jede Aktion von durch das Auge aufgenommene und vom Gehirn verarbeitete Daten begleitet wird. Das, was das Auge so besonders macht, ist in erster Linie die zweidimensional hochauflösende Abtastung unserer Umgebung. Dadurch ist ein enormer Informationsgehalt abbild- und auswertbar. Der Merkmalsraum kann durch weitere Dimensionen (Tiefe, Zeit, Spektralbereich) erweitert werden. Dieser riesige Informationsgehalt ist Chance und Herausforderung zugleich. Unzählige Zustände der Umgebung können (theoretisch) erfasst werden, die Datenverarbeitung muss dazu aber auch in hoher Qualität und in Echtzeit in der Lage sein. Stereokameras sind aufgrund ihrer Fähigkeit, dreidimensionale Strukturen zu vermessen, ein Sensortyp mit besonderer Bedeutung. Aus einzelnen klassischen Kamerabildern lassen sich ohne Zusatzinformationen keine dreidimensionalen Informationen ableiten. Ein Objekt muss von mindestens zwei unterschiedlichen Positionen aufgenommen werden, um Aussagen über räumliche Eigenschaften zu treffen. Die Kernherausforderung liegt in der automatischen Identifikation von identischen Bildpunkten in den beiden Bildern. Dafür existieren seit Jahren robuste Verfahren, die lokale oder globale Kostenfunktionen nutzen und dadurch die äquivalente Bildpunkte identifizieren. Ist diese Punktzuordnung erfolgt, kann unter Kenntnis der sogenannten Orientierungsdaten, die die Geometrie der Kameras eindeutig beschreiben, eine dreidimensionale Punktkoordinate abgeleitet werden. Der größte Nachteil von Stereosystemen besteht darin, dass die Entfernungsmessungen nicht direkt vorgenommen werden, sondern immer durch eine Datenverarbeitung indirekt abgeleitet werden müssen. Stereokamerasysteme können für viele Aufgabenstellungen zum Einsatz kommen. Mit dem Blick aus dem Fahrzeug heraus können beispielsweise Verfahren zur hochgenauen Eigenverortung, zur Collision Avoidance und zur Umgebungsmodellierung bedient werden. Der Blick in den Innenraum gestattet z.B. die Überwachung des Fahrers oder die Steuerung eines Head-Up-Displays. Der Einsatz von Stereokameras als Messsystem ist (unabhängig von der Anwendung) an Bedingungen geknüpft, die mit grundlegenden technischen Belangen beginnt (z.B. der Sicherstellung der zeitlichen und räumlichen Referenzierung) und bei der Qualitätssicherung für die in Echtzeit abzuleitenden Datenprodukte endet. Der Einsatz von Kamerasystemen birgt ein großes Potential. Das Zurückgreifen auf Siliziumtechnologien ermöglicht schnelle Entwicklungen und Marktdurchdringungen, andere Industriezweige unterstützen diese Prozesse durch eigene Interessen. Auf der anderen Seite werden aber gerade an die Systementwickler große Anforderungen gestellt, da der Informationsextraktionsprozess hochgradig komplex ist. Künstliche-Intelligenz-Systeme können helfen, die Datenverarbeitung essentiell zu unterstützen. Aktuelle Forschungsarbeiten auf dem Gebiet des Deep Learnings sind für Aufgaben der Objekterkennung und –klassifikation vielversprechend. Dem unbestrittenen Potential solcher Technologien steht gegenüber, dass momentan noch nicht in ausreichendem Maße verstanden wird, wie die innewohnenden Mechanismen funktionieren. Aus der weltweiten Vernetzung, der letztlich zentralisierten Speicherung von Daten und der sehr begrenzten Anzahl von Anbietern von Trainingsdatensätzen und Lernalgorithmen kann eine mögliche Singularität resultieren. Das hierin liegende Risiko ist zeitnah abzuschätzen. Dem Einsatz von Software-Simulatoren kommt bei der Auslegung und Optimierung von optischen Sensorsystemen eine wichtige Rolle zu. Die zu untersuchenden Use Cases können nicht alle in der Realität erprobt werden. Vorentwicklungen beispielsweise für Algorithmen erfordern die sequentielle Änderung von Eingangsparametern, was in der Regel in der Realität nicht machbar ist. Software-Simulatoren sind dazu in der Lage, wenn alle essentiellen physikalischen Effekte nachgebildet wurden. In Kombination mit intelligent ausgesuchten realen Testfällen kann die Entwicklung von Sensorsystemen unterstützt werden. In den nächsten Jahren stehen zwei Komplexe im Vordergrund der Entwicklung: neuen Sensoren und die Datenverarbeitung. Wichtig ist dabei, dass Gesamtsysteme betrachtet werden, die abgegrenzte Entwicklung einer einzelnen Komponente wird nicht zielführend sein.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/120386/
Document Type:Conference or Workshop Item (Speech)
Title:Stereokamerasysteme zur Umfelderfassung - Möglichkeiten und Limitierungen
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Börner, AnkoAnko.Boerner (at) dlr.deUNSPECIFIED
Date:16 May 2018
Refereed publication:No
Open Access:Yes
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Status:Published
Keywords:Kamera, Stereo, Machine Learning, Simulation
Event Title:VDI-Fachkonferenz „Umfelderfassung im Fahrzeug 2018“
Event Location:Nürnberg
Event Type:national Conference
Event Dates:16. Mai 2018
Organizer:Verband Deutscher Ingenieure
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Transport
HGF - Program Themes:Terrestrial Vehicles (old)
DLR - Research area:Transport
DLR - Program:V BF - Bodengebundene Fahrzeuge
DLR - Research theme (Project):V - Fahrzeugintelligenz (old)
Location: Berlin-Adlershof
Institutes and Institutions:Institute of Optical Sensor Systems > Real-Time Data Processing
Deposited By: Börner, Anko
Deposited On:14 Jun 2018 08:03
Last Modified:31 Jul 2019 20:18

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