OSE - Objekt - und Spurerkennung

Inverse Perspective Mapping

Bei der Verwendung einer Kamera zur Fahrspurerkennung ergibt sich immer das Problem der perspektischen Verzerrung. Grund dafür ist, dass bei der Projektion aus dem 3D-Weltkoordinatensystem in das 2D-Koordinatensystem des Bildes Information verloren gehen. Das Inverse Perspective Mapping (IPM) bietet eine Möglichkeit die verloren gegangenen Daten zu rekonstruieren und das Bild in entzerrter Vogelperspektive darzustellen.

Dabei wird das Bild unter Verwendung von geometrischen Beziehungen aus dem Weltkoodinatensystem W = {(x,y,z)} in ein volgelperspektivisches Bild I = {(u,v)} transformiert. Dabei ist die die y-Komponente, wie auch in der Abbildung zu sehen ist, stets 0. Das liegt daran das eindeutige Zuordnung der Punkte nicht ohne Weiteres möglich, da schließlich Informationen verloren gegangen sind. Da hierbei Straßenlinien gefunden werden sollen, kann die Annahme getroffen, dass alle Punkte auf dem Boden und damit auf y = 0 liegen müssen. Im Fall nicht ebenen Straßen gilt diese Annahme nicht und fürht daher zu Fehlern. Das bedeutet, dass das IPM beispielsweise bei Straßen in Gebirgen nicht geeignet ist. Auch möglicherweise vor einem fahrende andere Fahrzeuge liegen nicht in der Bodenebene und sind in der Vogelperspektive verzerrt dargestellt. Der Abstand zu ihnen kann aber bestimmt werden. Außerdem müssen damit das IPM fehlerfrei funktioniert noch andere Anforderungen erfüllt sein. Position und Ausrichtung der Kamera müssen bekannt sein und es muss der Punkt auf dem Horizont fokussiert werden in dem sich die Fahrspuren zu schneiden scheinen, was wiederum erfordert, dass die Straße in der Mitte des Bildes liegt. Ist das nicht der Fall erhält man keine einwandfreien Ergebnisse, da die Straße immer noch eine perspektivische Verzerrung aufweist.

Ein Beispiel für gutes Ergebnis des IPM ist in Abbildung 1 zu sehen. [1]

Abbildung 1: Straße aus Vogelperspektive

Operatoren zur Kantenerkennung im Vergleich

Quellen weiterführende Links

[1] SVN\SDE_Praktikum\Literatur\Inverse Perspective Transformation: ipm_paper_direkt
"Decomposing and composing a 3×3 rotation matrix" [1]
"Grundlegende mathematische Verfahren der 3D-Visualisierung"[2]
"Caltech Lane Detection Software"[3]
"Rekonstruktion 3D - Koordinaten aus Kamerabild"[4]

Fazit & Ausblick

Das Carolo-Cup Fahrzeug ist nun in der Lage die Fahrspur zu erkennen und zu tracken. Allerdings liegen noch Abstimmungsprobleme vor, die bisher verhindern, dass das ermittelte Spurpolynom an die Bahn -und Spurfürhrung übergeben wird. Der Spursuchealgorithmus verwendet nun einen zentralperspektivischen Ansatz, um die gefundenen Spurdaten in das körperfeste Koordinatensystem zu überführen, da dieser zuverlässigere und vor allem plausiblere Ergebnisse lieferte als die bisher genutzte Koordinatentransformation. Die nächsten Schritte bestehen darin die Probleme bei der Übertragung der Spurdaten zu lösen, den Status der Objekterkennung zu überprüfen und diese in Betrieb zu nehmen.

Feedback zum Artikel

--Prof. Dr. Mirek Göbel (Diskussion) 13:54, 8. Aug. 2014 (CEST)

• Projektplan etc. nichts ins Wiki!
• Originaldaten der Bilder fehlen (zum ggf. Nacharbeiten)

Archiv bisheriger Arbeit

Objekterkennung mit Kamera

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