Obwohl die Fahrstreifenerkenunug bereits verbreitet als Fahrerassistenzsystem angeboten wird, stellt die Fahrbahnerkennung auf unmarkierten und kurvenreichen Landstraßen noch immer eine Herausforderung dar. Neben Merkmalen wie Textur, Farbe und Kanten ans dem Monokamerabild können mittels eines Stereokamerasystems, eines bildgebenden Radars oder anderer Sensorik erhabene Randbebauungen angemessen werden und die Fahrbahnverlaufserkennung unterstützen. Während bei der Fahrstreifenerkennung auf Schnellstraßen vorwiegend Kalman Filter verwendet werden, wurden in den letzten Jahren Partikelfilter verstärkt zur Fahrbahnerkennung in schwierigen Szenarien eingesetzt. Doch beide Filteransätze zeigen spezifische Schwächen, die durch die Kombination in einem Kalman Partikelfilter reduziert werden können. Durch die Kombination von Kalman- und Partikelfilter kann die Einschränkung des Kalman Filters relativiert und die Streuung der Hypothesen beim Partikelfilter gesteuert werden. Außerdem können neben eindeutigen Merkmalen, wie Markierungen und Straßenkante, auch flächige Straßenmerkmale wie Textur und Farbe der Straße in die Fahrbahnerkennung einbezogen werden. Der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz wurde mit Blick auf unmarkierte Landstraßen entwickelt. Neben Merkmalen im Kamerabild können durch die Hinzunahme von 3D-Informationen in Form von Evidente Grids auch erhabene, straßenparallele Merkmale in die Straßenverlaufsschätzung einbezogen und so der Sichtbereich auf his zu 120 m erweitert werden. Solche Grids können sowohl mittels Stereomessungen als auch durch Messungen eines bildgebenden Radars oder anderer entfernungsmessender Sensoren erstellt werden.


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    Titel :

    Fahrbahnerkennung auf Landstraßen


    Weitere Titelangaben:

    Lane recognition with respect to country roads


    Beteiligte:
    Loose, Heidi (Autor:in) / Franke, Uwe (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2009


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 9 Bilder, 13 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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