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Automatisierte Fahrzeuge müssen ihre Umgebung schnell und präzise erfassen um in der Lage zu sein, mit ihr zu interagieren. Sie müssen dabei in einer Verkehrsumgebung zurecht kommen, welche speziell so gestaltet ist, dass sie für die visuelle Wahrnehmung des Menschens leicht zugänglich ist. Aus diesem Grund sind bildgebende Verfahren mit ähnlicher Verarbeitungsgeschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Robustheit wie das menschliche Sehsystem, unabdingbar. Diese Arbeit befasst sich deshalb mit der echtzeitfähigen kamerabasierten 3D-Objekterkennung. Im Gegensatz zu existierenden Arbeiten liegt der Fokus dabei nicht nur auf Fahrzeugen, sondern auf allen Arten von Verkehrsteilnehmern, wie zum Beispiel Fußgängern und Radfahrern. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Ansatz zur Objektdetektion zu entwickeln, welcher mit möglichst geringem Rechenaufwand Ergebnisse liefert, die in ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit für die in automatisierten Fahrzeugen auf die Umfelderfassung folgenden Module wie die Prädiktion, Verhaltensgenerierung und Trajektorienplanung ausreichend sind. Dafür werden zwei binokulare Methoden vorgestellt, welche Rasterkarten in der Vogelperspektive als abstrahierte Darstellung des Fahrzeugumfelds verwenden. Durch die damit verbundene direkte räumliche Information und die Dimensionsreduktion gegenüber Punktwolken verringert sich die Komplexität und somit die Laufzeit der Objektdetektion. Da die Verwendung eines binokularen Kamerasystems nicht nur höhere Kosten als eine einzige Kamera verursacht, sondern vor allem auch eine aufwendigere Kalibrierung benötigt, wird in dieser Arbeit ebenfalls untersucht, welche Genauigkeiten mit einer monokularen 3D-Objektdetektion erreicht werden können. Untersuchungen auf dem öffentlich verfügbaren KITTI-Datensatz zeigen, dass die vorgestellten Ansätze den Stand der Technik für echtzeitfähige kamerabasierte 3D-Objekterkennung übertreffen. Darüber hinaus zeigen Experimente auf dem Testfahrzeug BerthaOne gute Objektdetektionen hinsichtlich Position und Abmessung auch für Objekte in 100 m Entfernung. |
