Untersuchung der Genauigkeit von Objektgeschätzern

Abstract

Die Arbeit ist eine empirische, quantitative Studie über das Problem der globalen Objektlageschätzung in einer generischen Formulierung: Schätzung aus merkmalsfreien Entfernungsdaten. Dieser allgemeine Fall ist von hoher praktischer Relevanz angesichts der zahlreichen Sensorsysteme (Stereokameras, Laser-Scanner, Photomischdetektor-Kameras etc.), die heute zur Erfassung solcher Daten zum Einsatz kommen. Zwei grundsätzlich verschiedene Verfahren werden hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit verglichen, das Clusterverfahren und das RANSAC-Verfahren, als populäre Repräsentanten zweier komplementärer Strategien: Statistik im Parameterraum und Statistik im Datenraum. Für beide Verfahren werden einige Varianten analysiert und empirisch untersucht, zum Teil mit eigener, zum anderen Teil unter Nutzung von DLR-Implementierungen. Aus der Studie lassen sich grundsätzliche Empfehlungen zur Auswahl eines globalen Objektlageschätzers für die Anwendung auf merkmalsfreie Entfernungsdaten ableiten: das Clusterverfahren mit einer konsistenten Parametrisierung der euklidischen Gruppe ist generell zu bevorzugen, soweit nach Datenlage möglich unter expliziter Ausnutzung der geschätzten Flächennormalen der Objekte. Darüber hinaus ergeben sich Anhaltspunkte für eine geeignete Parametrisierung der Algorithmen.