Entwicklung von Methoden zur Erstellung hochpräziser georeferenzierter Karten aus Luftbildern für das autonome Fahren

Kurzfassung

Im Zuge dieser Bachelorarbeit wurde eine Methodik entwickelt um aus Fahrzeugdetektionen eines Kreuzungsbereiches Trajektorien der Fahrspuren zu erzeugen. Die Methodik wird in dieser Arbeit vorgestellt. Dafür wird zunächst der verwendete Datensatz vorgestellt und der Ablauf der Prozessierung der Luftbilder beschrieben. Dieser beinhaltet eine präzise Georeferenzierung mithilfe von sogenannten SAR-GCPs des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt. Die Fahrzeugdetektionen entstehen durch eine Kombination verschiedener Detektionsalgorithmen des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt. Ein in C++ entwickelter Algorithmus bereinigt den Datensatz und bereitet ihn für die Erkennung von Fahrspuren vor. Der Algorithmus dieser Erkennung teilt die detektierten Fahrzeuge auf die Fahrspuren der Kreuzung auf, indem aus den Detektionsergebnissen ein Graph aufgebaut wird: Dieser entsteht durch die Berechnung aller Vorgänger- und Nachfolgerbeziehungen zwischen Autos. Mithilfe einer Breitensuche werden die Spannbäume des Graphen gefunden, die den Fahrspuren der Kreuzung entsprechen. Mehrspurige Bereiche werden durch Polygone genauer unterteilt. Für jede erkannte Fahrspur können die zugeordneten Autos ausgegeben werden. Mithilfe der Software MatLab® werden zuletzt die Standardtrajektorien aller Fahrspuren bestimmt, indem eine glättende Spline durch die Autos der Fahrspur gelegt wird. Die somit erhaltenen Trajektorien zeigen in einem Vergleich mit Luftbildern und Kartengrundlagen gute Ergebnisse.