Dynamische Raumerfassung auf Basis einer Time-of-Flight Kamera
Research output: Contributions to collected editions/works › Article in conference proceedings › Research › peer-review
Standard
Sensoren und Messsysteme 2012: Vorträge der 16. GMA/ITG-Fachtagung vom 22. bis 23. Mai 2012 in Nürnberg ; Tagungsband. AMA Service, 2012. p. 739-747.
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RIS
TY - CHAP
T1 - Dynamische Raumerfassung auf Basis einer Time-of-Flight Kamera
AU - Papadoudis, Jan
AU - Georgiadis, Anthimos
N1 - Conference code: 16
PY - 2012/1/1
Y1 - 2012/1/1
N2 - Die Raumerfassung ist ein wichtiger Bestandteil um autonome Fahrzeuge realisieren zu können, dabei ist es notwendig Hindernisse unabhängig von deren Art zu erkennen, damit diese Fahrzeuge sich in einer neuen Umgebung bewegen können. Eine schnelle räumliche Darstellung einer Szene, lässt sich mit Hilfe einer Time-of Flight (ToF) Kamera realisieren, da sie für jeden Pixel eine Distanzinformation liefert und sich daher ideal für die Raumerfassung eignet. Traditionelle Methoden der Bildverarbeitung um Objekte zu erkennen, lassen sich jedoch kaum auf die Daten einer ToF-Kamera anwenden. Gradientenverläufe der Distanz lassen sich nur selten sicher verwenden, da ein grundsätzlicher Verlauf durch die Tiefe des Raumes immer gegeben ist und z.B. Hindernisse auf dem Boden keine signifikante Änderung der Distanz an dem Übergang, bedingen. Es wurde daher ein Verfahren entwickelt, welches zuverlässig die grundlegenden Ausmaße und Gegebenheiten eines Raumes erkennt und Hindernisse detektiert. Es ist deutlich zu erkennen, dass eine exakte Abgrenzung der Objekte nur schwer zu erkennen ist, insbesondere der Übergang von der Wand zum Boden. Durch die Distanzinformation ist es ohne großen Aufwand möglich die Pixelkoordinaten in ein Weltkoordinatensystem relativ zur Kameraposition umzurechnen. Dies ermöglicht die Verwendung der Vektorrechnung. Für jeden Pixel wird eine Ebene ermittelt, die durch die, ihn unmittelbar umgebenden Pixel definiert ist. Für jede der drei, das Kamerakoordinatensystem aufspannenden Achsen wird ein Schnittwinkel zur ermittelten Ebene bestimmt.Die Schnittwinkel zu allen Achsen geben einen Anhaltspunkt zur Abgrenzung verschiedener Objekte. Anschließend werden noch zusammenhängende Flächen ähnlicher Schnittwinkel untersucht um kleinere Objekte zu identifzieren und das Ergebnis zu verbessern. Dies kann mit einer herkömmlichen Gradientenuntersuchung realisiert werden. Mit diesem Verfahren kann eine grundlegende dynamsiche Raumerfassung mit Hinderniserkennung realisiert werden, die es z.B. autonomen Systemen ermöglicht im Raum zu navigieren. In dieser Arbeit werden das mathematische Modell, das zugehörige Programm und die ersten Ergebnisse vorgestellt.
AB - Die Raumerfassung ist ein wichtiger Bestandteil um autonome Fahrzeuge realisieren zu können, dabei ist es notwendig Hindernisse unabhängig von deren Art zu erkennen, damit diese Fahrzeuge sich in einer neuen Umgebung bewegen können. Eine schnelle räumliche Darstellung einer Szene, lässt sich mit Hilfe einer Time-of Flight (ToF) Kamera realisieren, da sie für jeden Pixel eine Distanzinformation liefert und sich daher ideal für die Raumerfassung eignet. Traditionelle Methoden der Bildverarbeitung um Objekte zu erkennen, lassen sich jedoch kaum auf die Daten einer ToF-Kamera anwenden. Gradientenverläufe der Distanz lassen sich nur selten sicher verwenden, da ein grundsätzlicher Verlauf durch die Tiefe des Raumes immer gegeben ist und z.B. Hindernisse auf dem Boden keine signifikante Änderung der Distanz an dem Übergang, bedingen. Es wurde daher ein Verfahren entwickelt, welches zuverlässig die grundlegenden Ausmaße und Gegebenheiten eines Raumes erkennt und Hindernisse detektiert. Es ist deutlich zu erkennen, dass eine exakte Abgrenzung der Objekte nur schwer zu erkennen ist, insbesondere der Übergang von der Wand zum Boden. Durch die Distanzinformation ist es ohne großen Aufwand möglich die Pixelkoordinaten in ein Weltkoordinatensystem relativ zur Kameraposition umzurechnen. Dies ermöglicht die Verwendung der Vektorrechnung. Für jeden Pixel wird eine Ebene ermittelt, die durch die, ihn unmittelbar umgebenden Pixel definiert ist. Für jede der drei, das Kamerakoordinatensystem aufspannenden Achsen wird ein Schnittwinkel zur ermittelten Ebene bestimmt.Die Schnittwinkel zu allen Achsen geben einen Anhaltspunkt zur Abgrenzung verschiedener Objekte. Anschließend werden noch zusammenhängende Flächen ähnlicher Schnittwinkel untersucht um kleinere Objekte zu identifzieren und das Ergebnis zu verbessern. Dies kann mit einer herkömmlichen Gradientenuntersuchung realisiert werden. Mit diesem Verfahren kann eine grundlegende dynamsiche Raumerfassung mit Hinderniserkennung realisiert werden, die es z.B. autonomen Systemen ermöglicht im Raum zu navigieren. In dieser Arbeit werden das mathematische Modell, das zugehörige Programm und die ersten Ergebnisse vorgestellt.
KW - Ingenieurwissenschaften
UR - http://www.ama-science.org/proceedings/details/795
U2 - 10.5162/sensoren2012/P4.2
DO - 10.5162/sensoren2012/P4.2
M3 - Aufsätze in Konferenzbänden
SN - 978-3-9813484-0-8
SP - 739
EP - 747
BT - Sensoren und Messsysteme 2012
PB - AMA Service
T2 - 16. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2012
Y2 - 22 May 2012 through 23 May 2012
ER -