Ein mehrfach adaptierendes stabiles Modell zur Analyse von Straßenszenen.

Abstract

Die Entwicklung von Fahrerunterstützungssystemen zielt auf die Optimierung und Steuerung von Verkehrsflüssen, auf die Entlastung des Autofahrers und die Vermeidung gefährdender Situationen. Die Studie beschreibt das Ergebnis der prototypischen Entwicklung einer Komponente zur Straßenanalyse in einem Fahrerunterstützungssystem, die die zur Analyse einer Verkehrssituation benötigten Sensordaten verarbeitet und interpretiert. Als Sensordaten werden Grauwertbildfolgen verwendet, die aus einem fahrenden Fahrzeug heraus mit einer Videokamera aufgenommen wurden. Der verwendete Analyseansatz besteht aus einer "Erkennungsphase", die mit überwiegend datengetriebenen Methoden den Aufbau des Wissens über die jeweilige Straßenszene ermöglicht, und einer "Verfolgungsphase", die überwiegend modellgetrieben das bereits vorhandene Wissen über die Szene effizient ausnutzt. Durch die Bewertung der Ergebnisse wird ein adaptiver Wechsel zwischen beiden Phasen ermöglicht. An einzelnen Testbildfolgen weist die Studie empirisch nach, daß das vorgestellte Analysemodell stabil die Beschreibung der Straße ermitteln kann. jst/difu