title: Contributions to Tracking and Artificial Intelligence Based Lidar Signal Processing for Automotive Applications
Creators: name: Alsfasser, Martin
Publisher: name: Bergische Universität Wuppertal
Year: 2022

description: The work presented here covers a variety of different algorithms and methods for advanced driver assistance systems and for the training of neural networks for automated driving. Firstly, a motivation and publication background is presented in chapter 1, before chapter 2 presents fundamental algorithms and information on techniques used in this work. Chapter 3 starts by presenting a novel method for tracking of vehicle head and tail lights. Methods are introduced to improve and stabilize the results provided by the implemented Gaussian-mixture probability hypothesis density (GM-PHD) filter. Most notably optical tracking as additional measurement confirmation, section 3.3.1, and group tracking, section 3.5. Chapter 4 continues by introducing an advanced grid structure to allow for real time object detection in lidar point clouds. This is supported by also introducing occupancy grid features, section 4.3.2, and advanced object injection augmentation, section 4.4.1. Nonetheless, training neural networks requires huge amounts of annotated training data. Chapter 5 introduces a novel method of semi-automatic data annotation, to increase the amount of available data without increasing the cost massively. The aforementioned injection augmentation is further improved in section 5.3.3, to increase the quality of the augmentation. Additionally temporal fusion by use of recurrent neural network layers is presented in section 5.3.1. Finally, chapter 6 presents an algorithm for detection, tracking and modeling of lane markers in lidar point clouds and presents possible extensions to full color point clouds created from fusing images and point clouds. Chapter 7 presents a conclusion and outlook into possible future developments.
description: Die hier vorgestellte Arbeit behandelt eine Vielzahl an Algorithmen und Methoden für fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme und für das Training von Neuronalen Netzen zum automatisierten Fahren. Im ersten Abschnitt, Kapitel 1, wird eine Übersicht über die Motivation und vorhergegangene Publikationen als Basis dieser Arbeit gegeben, bevor Kapitel 2 eine Einführung in genutzte Grundlagen und Sen- soren gibt. In Kapitel 3 wird eine neuartige Methode vorgestellt um Lichquellen von Fahrzeugen zu verfolgen. Es werden Methoden vorgestellt den verwendeten „Gaussian-mixture probability hypothesis density filter (GM-PHD)“ zu stabilisieren. Erst mit Hilfe eines optischen Suchalgorithmuses in Sektion 3.3.1, dann durch grup- penbasierte Verfolgsungsalgorithmen in Sektion 3.5. Darauffolgend wird in Kapitel 4 eine neue Gitterstruktur vorgestellt um Lidar-Punktwolken in Echtzeit verarbeiten zu können. Unterstützt wird dies von einer Verdeckungskarte in Sektion 4.3.2 und einer forgeschrittenen Objekteinsetzungsaugmentation in Sektion 4.4.1. Nichtsdestotrotz benötigen Neuronale Netze riesige Mengen annotierter Trainingsdaten. Kapitel 5 stellt eine neue Methode zur halbautomatischen Datenannotation vor um die vorhan- dene Menge an Trainingsdaten deutlich zu erhöhen ohne den Annotationsaufwand, und damit die Kosten, in gleichem Maße zu steigern. Die vorab vorgestellte Objek- teinsetzungsaugmentation wird in Sektion 5.3.3 weiter verbessert. Außerdem wird zeitbasierte Datenfusion für die vorgestellte Anwendung in Sektion 5.3.1 evaluiert. Final wird in Kapitel 6 ein Algorithmus zur Erkennung, Verfolgung und Modellierung von Fahrbahnmarkierungen in Lidar-Punktwolken präsentiert. Eine Erweiterung auf vollfarbige Punktwolken als Kombination von Farbbildern und Punktwolken wird vorgestellt. Kapitel 7 stellt final eine Zusammenfassung und einen Ausblick vor.