Stereo-based pedestrian detection and path prediction

In den letzten Jahren gab es eine rasante Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (Englisch: Advanced Driver Assistance Systems oder kurz ADAS). Diese Systeme unterstutzen nicht nur den Fahrer, sondern erhohen durch das automatische Einleiten von Sicherheitreaktionen des Fahrzeuges selber auch die Sicherheit aller anderen Verkehrsteilnehmer. Zukunftige aktive Fusgangerschutzsystem in Intelligentem Fahrzeugen mussen nun noch einen Schritt weiter gehen und lernen, ein genaues Bild ihrer Umgebung und der darin wahrend der Fahrt zu erwartenden Anderungen zu entwickeln. Diese Arbeit widmet sich der Verbesserung bildgestutzter Fusgangerschutzsysteme. Es werden darin neue Methoden der Bildhypothesengenerierung (englisch: region of interest (ROI) generation), Fusgangerklassifikation, Pfadvorhersage und Absichstserkennung entwickelt. Die Leistung der Fusgangererkennung in realen, dynamischen Umgebungen mittels einer bewegten Kamera wird durch die Verwendung von dichtem Stereo in den unterschiedlichen Modulen verbessert. In einer Experimentalstudie wurde die Effizienz eines Systems zur monokularen Fusgangererkennung mit einem System verglichen, dass erweitert wurde um dichtes Stereo fur die Hypothesengenerierung und der Fusgangerverfolgung (englisch: tracking) zu nutzen. Das neue System erwies sich hierin als deutlich effizienter als das monokulare System. Diese Leistungssteigerung gab Anlass fur eine erweiterte Nutzung von dichtem Stereo bei der Fusgangererkennung. Die Hypothesengenerierung wurde durch die dynamische Schatzung der Kameraorientierung und des Strasenprofils weiter verbessert. Insbesondere bei hugeligen Strasen steigerte sich die Erkennungsleistung durch die Optimierung des Suchbereichs. Zusatzlich konnte die Klassifikationsleistung durch die Fusion von unterschiedlichen Merkmalen aus Bild und Tiefeninformation verbessert werden. Aufbauend auf den Erfolgen bei der Fusgangererkennung wird in der Arbeit ein System fur den Aktiven Fusgangerschutz vorgestellt, welches die Funktionen Fusgangererkennung, Situationsanalyse und Fahrzeugsteuerung kombiniert. Fur die Fusgangerkennung wurden Ergebnisse eines Verfahrens zur bewegungsbasierten Objekterkennung mit Ergebnissen eines Fusgangerklassifikators fusioniert. Das System wurde in einen Versuchstrager eingebaut und half dabei, Unfalle durch einen aktiven Lenkeingriff oder ein Notbremsemanover zu vermeiden. Der letzte Teil der Arbeit befasst sich mit dem Problem der Pfadvorhersage und dem Erkennen der Fusgangerabsicht in Situationen, in denen sich der Fusganger nicht mit einer konstanten Geschwindigkeit bewegt. Zwei neue, lernbasierte Ansatze werden vorgestellt und mit aktuellen Verfahren verglichen. Durch die Verwendung von Merkmalen, die aus dichtem optischem Fluss generiert werden, ist es moglich den Pfad und die Absicht einer Fusgangers vorherzusagen. Das erste Verfahren lernt eine niedrigdimensionale Mannigfaltigkeit der Merkmale, die eine Vorhersage von Merkmale, Pfad und Absicht erlaubt. Das zweite Verfahren verwendet einen Suchbaum in dem Trajektorien abgelegt sind die mit Bewegungsmerkmalen erweitert wurden. Ein probabilistischer Suchalgorithmus ermoglicht die Vorhersage des Fusgangerpfads und Absicht. Die Leistungsfahigkeit der Systeme wurde zusatzlich mit der Leistung von menschlichen Probanden verglichen. In dieser Arbeit wurde groser Wert auf die ausfuhrliche Analyse der vorgestellten Verfahren und die Verwendung von realistischen Testdatensatzen gelegt. Die Experimente zeigen das die Leistungsfahigkeit eines Systems zur Fusgangererkennung durch die Verwendung von dichtem Stereo verbessert werden kann. Die Vorgestellten Verfahren zur Pfadvorhersage und Absichtserkennung ermoglichen ein fruhzeitiges erkenne der Fusgangerabsicht. Die Zuverlassigkeit zukunftiger System fur den Aktiven Fusgangerschutz, die durch Aktiven Lenkeingriff oder Notbremsemanover Unfalle vermeiden, kann mit den vorgestellten Verfahren verbessert werden. Dadurch konnen Unfalle vollstandig verhindert oder die Schwere einer Kollision reduziert werden.