Echtzeitfähige Startpunktalgorithmen für kamerabasierte Fahrspur-, Kreuzungs- und Hindernisidentifikation

Real-time capable starting point algorithms for camera-based lane, intersection and obstacle identification

URL
Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informatik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2016
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Bildinformatik , Fahrzeug
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

Kurzfassung auf Deutsch:

Thema dieser Arbeit ist eine Fahrbahnerkennung für den Carolo-Cup. Es wird diskutiert wie aus dem Kamerabild Daten extrahiert werden, die für die Regelung der Geschwindigkeit und des Lenkwinkels eines autonomen Fahrzeuges benötigt werden. Da in eingebetteten Systemen Rechenleistung eine kritische Komponente ist, wird ein Startpunktalgorithmus präsentiert, der in unbearbeiteten Kamerabildern zur Spurfindung eingesetzt werden kann. Ein einfaches regelbasiertes Verfahren für die Detektion der Mittellinie wurde realisiert. Das Prinzip aller dargestellten Ansätze besteht darin, soweit wie möglich, ohne einen vorhergehenden Zustand zu arbeiten. Anschließend wird beschrieben, wie die extrahierten Informationen gefiltert und interpretiert werden. Ein inertiales Navigationssystem soll die Robustheit der Bildverarbeitung erhöhen. Diese Arbeit kann als Anleitung für die Umsetzung einer kompletten Bildverarbeitung eines autonomen Fahrzeuges verstanden werden, das beim Carolo-Cup eingesetzt werden soll. Wichtige Transformationen werden in der Reihenfolge ihrer Anwendungen vorgestellt und deren Vorteile diskutiert. Das Ziel ist die Realisierung einer Bildverarbeitung die auf einem System-on-a-Chip Computer zum Einsatz kommen soll.

Kurzfassung auf Englisch:

The topic of this work is a lane recognition software for the Carolo-Cup. Methods to obtain the requiered information for speed regulation and the steering angle estimation from camera image data will be presented. Embedded systems have a limited computation power, therefore a starting point algorithm, which can extract lane data from unprocessed camera images, will be presented. A simple rule-based method for the detection of the center line will be realized. A description how the extracted information is filtered and interpreted will be given. An inertial navigation system is used to increase the robustness of the image processing results. This work can be understood as a guide for the implementation of a complete image processing solution for an autonomous vehicle that can be used in the Carolo-Cup. Important transformations are presented in their order of execution and their advantages are discussed. The goal is the realization of a lane recognition software which runs on a System on a Chip computer.

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