Die Datenverarbeitung in technischen Wahrnehmungsprozessen, wie sie für das Automotive-Umfeld erforderlich ist, erfolgt heute meist hierarchisch über eine Folge unidirektionaler Transformationen, beginnend bei einer elementaren Verarbeitung auf Pixelebene über mehrere Merkmalsebenen hin bis zu Objekten. Das 4D-Modell erlaubt darüber hinaus bei Bildfolgen eine Zustandsschätzung für Merkmale und höher aggregierte Elemente über der Zeit. Im Gegensatz hierzu gibt es in biologischen Systemen auch Rückkopplungspfade von höheren zu elementaren Verarbeitungsebenen der Wahrnehmung (z.B. durch die basierend auf Vorwissen und Erwartungsdruck die Empfindlichkeit tiefer liegender Ebenen gesteuert wird ('kognitive Wahrnehmung'). Die vorliegende Arbeit überträgt Aspekte dieses Prinzips beispielhaft auf eine videobasierte Assistenzfunktionalität zum Fahrspurtracking und liefert damit Ansätze zu einer robusteren Wahrnehmung der für eine Szene relevanten Objekte. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf einer engeren Einbindung der Sensorebene in Wahrnehmungsprozesse des 4D-Ansatzes. Dies erfordert neben geeigneten Eingriffsmöglichkeiten auf die Sensorebene auch eine Softwarearchitektur, welche eine entsprechende Transparenz zwischen den einzelnen Ebenen und Prozessen ermöglicht. Erste qualitative Auswertungen ermöglichen Aussagen zu Nutzen, Aufwand und Einschränkungen dieser Erweiterung. Darauf aufbauend werden künftige, weitere Kopplungen zwischen den Verarbeitungsebenen vorgeschlagen.
Beitrag zur Robustheitssteigerung videobasierter Fahrerasssstenzsysteme durch frühe Rückkopplungen zur Sensorebene. Schwerpunktsitzung "Umfeldwahrnehmung für Fahrzeuge"
2007
12 Seiten, 5 Bilder, 14 Quellen
Conference paper
German
Informationsfusion für die kooperative Umfeldwahrnehmung vernetzter Fahrzeuge
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