MiG

Peter Hofmann

Object Detetion and Tracking with Side Cameras and RADAR in an Automotive Context

Betreuer: Raúl Rojas , Andreas Tewes, Hamid Mobalegh
Abschluss: Master of Science (M.Sc.)
Abgabedatum: 09.09.2013
Projekt:

Inhalt

Auf der Basis von RADAR-Sensoren entwickelt Hella Aglaia unter anderem Fahrerassistenzsysteme zur Vorhersage potentieller Auffahr- und Seitenaufprallunfälle. Da in letzter Zeit vor allem durch Einparksysteme vermehrt Kameras auch im Seitenbereich Einzug in die Serienproduktion erhalten, bietet es sich an diese auch für andere Aufgaben zu verwenden. Besonders für die Vorhersage von Unfällen in Kreuzungsbereichen oder Ausparkszenarios müssen Fahrzeuge im Seitenbereich zuverlässig detektiert werden können. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird untersucht, inwieweit durch zusätzliche Kameras mit Weitwinkelobjektiven im Seitenbereich RADAR-Trackingergebnisse von Längs- und Seitenverkehr verbessert werden können. Dafür wird ein Versuchsfahrzeug mit entsprechenden Kameras ausgestattet. Dies umfasst die Auswahl der Kameras sowie deren Kalibrierung und die Abstimmung mit den anderen Komponenten des Versuchsträgers. Dafür wurde ein Standard Pin-Hole Kameramodell verglichen. Weiterhin werden Algorithmen zur Verbesserung von RADAR-Objekt-Tracks auf Basis von Deformable Model Fitting und der Vorhersage von optischem Fluss untersucht und weiterentwickelt. Zudem wird eine Methode vorgestellt, mit der es möglich ist, künstliche Daten für das Testen einzelner Module der RADAR-Warnsysteme von Hella Aglaia zu erzeugen um so den Test- und den Entwicklungsprozess zu vereinfachen.

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