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Laserbasierte Objekterkennung

Aufgrund der unterschiedlichen Belichtungsverhältnisse (Tag/Nacht) und Posen, die die Verkehrsteilnehmer bei der Kreuzungsüberquerung einnehmen, stellt die Objekterkennung eine große Herausforderung für die Sensoren und die darauf basierenden Methoden dar.

Ein in Ko-PER untersuchter Ansatz ist das Erkennen von Verkehrsteilnehmern mit Laserscannern. An den Testkreuzungen wurde ein Netzwerk aus mehreren Laserscannern installiert, um die Verkehrsteilnehmer im Kreuzungsbereich zu erkennen. Laserscanner senden Lichtimpulse aus und bestimmen aus der Zeit, die bis erneuten Detektion des Impulses vergeht, die Entfernung des Reflektionszentrums zum Sensor. Aufgrund des aktiven Messprinzips sind Laserscanner unabhängig von der Belichtungssituation und somit zur Überwachung der Kreuzung bei Tag und Nacht geeignet.

Die Montagepositionen der Laserscanner wurden mit einem eigens für diesen Zweck entwickelten 3D-Simulationsprogramm bestimmt. In folgender Abbildung 1 ist beispielhaft das Sensornetzwerk an der öffentlichen Testkreuzung in Aschaffenburg und dessen Erfassungsbereich dargestellt.

Öffentliche Kreuzung Aschaffenburg - Laserscanner

Plan der Sensorpositionen an der öffentlichen Testkreuzung in Aschaffenburg und Simulation der Erfassungsbereiche der einzelnen Sensoren (gelbe Flächen).

 

Nach der Transformation aller Entfernungsmesswerte der Laserscanner in ein gemeinsames kreuzungsfestes Koordinatensystem, ergibt sich die in folgendem Video zu sehende Sequenz des Sensornetzwerks. Die hier abgebildete 3D Repräsentation der aktuellen Kreuzungsszene bildet den Ausgangspunkt für die Objekterkennung.

Daten des Laserscannernetzwerks an der Testkreuzung in Aschaffenburg. Messpunkte eines Laserscanners sind in einer Farbe dargestellt..

Das Laserscannersystem detektiert und klassifiziert die Verkehrsteilnehmer im Kreuzungsbereich. Hierbei wird von jedem, sich bewegenden Objekt die Position, Dimension, Orientierung sowie Objektklasse bestimmt.

Zuerst werden die Messungen identifiziert, die von sich bewegenden Objekten resultieren. Messungen von statischen Objekten, wie Straßen, Gebäude und Infrastrukturkomponenten werden nicht in die Objektbildung mit einbezogen.

Zur Objektbildung werden Clustertechniken eingesetzt, die Punktmessungen eines Objektes zusammenfassen. Aus den Clustern lassen sich anschließend die Größen für die Kamerasuchbereiche – Position, Orientierung und Dimension – bestimmen. Anschließend werden die detektierten Objekte über die Zeit verfolgt, deren Zustand bestimmt und auf Basis von statischen und dynamischen Merkmalen klassifiziert.