Towards Autonomous Driving with Visual Landmarks - Camera-based Mapping and Localization in Unknown Terrain

Autonome Fahrzeuge benötigen oft hochgenaue digitale Karten zur Navigation. Solche Karten sind jedoch nicht überall in ausreichender Genauigkeit verfügbar und beschränken damit den Aktionsradius der autonomen Fahrfunktionen. Diese Dissertation beschreibt ein kamerabasiertes Wahrnehmungssystem, mit dem ein Fahrzeug in unbekannten Umgebungen Hindernisse vermeiden und Routen folgen kann. Es benötigt weder globale Positionsdaten noch vorher existierende digitale Karten und ermöglicht es, einem anderen Fahrzeug autonom zu folgen, oder eine vorher aufgezeichnete Route abzufahren.
Das System besteht aus zwei Hauptkomponenten: Die erste Komponente erstellt eine lokale Umgebungskarte mit verschiedenen Merkmalsebenen, die als Eingang für ein Modul zur Trajektorienplanung dient. Die Sensordaten mehrerer Stereokamerasysteme werden in einem zweidimensionalen kartesischen Raster (engl. Grid) verarbeitet. Eine zeitliche Akkumulation der Daten führt zu einer dichten und detaillierten Repräsentation der Umgebung. Jedes Stereokamerasystem liefert ein an die eigenen optischen Eigenschaften angepasstes lokales Grid seiner Messungen, das anschließend in die Umgebungskarte fusioniert wird. Neben Hinderniswahrscheinlichkeiten für eine kollisionsfreie Fahrt beinhaltet das Grid zusätzliche Merkmalsebenen (Farbe, Höhe und Steigung des Terrains), mit denen ein komfortablerer und robusterer Pfad geplant werden kann. Durch eine effiziente Datenverarbeitung ist eine Echtzeitanwendung trotz der großen Datenmengen der Stereosysteme möglich.
Die zweite Komponente ist ein landmarkenbasiertes Kartierungs- und Lokalisationssystem, das es ermöglicht, einer Route in unbekannten Umgebungen zu folgen. Es nutzt Bildmerkmale und kamerabasierte Objektlandmarken, die es während er Fahrt aufzeichnet und wiedererkennt. Bei einer Folgefahrt zweier Fahrzeuge sendet das vorausfahrende Fahrzeug die Landmarken per V2V-Kommunikation (Vehicle-to-Vehicle) zusammen mit seiner gefahrenen Route (basierend auf dessen Odometrie) an das folgende Fahrzeug. Das Folgefahrzeug erstellt sich aus diesen Informationen eine Karte, in der es sich mit Hilfe seiner eigenen wahrgenommenen Landmarken lokalisiert und so der Route folgen kann. Verschiedene Experimente belegen, dass das in dieser Dissertation vorgestellte System sowohl für die lokale Hindernisvermeidung in der unmittelbaren Umgebung als auch für das landmarkenbasierte Folgen einer längeren Route eingesetzt werden kann.
 

Promotionsausschuss:

Vorsitz:  Univ.-Prof. Mag. Dr. habil. Thomas Pany

1. Gutachter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Wünsche

2. Gutachter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Darius Burschka (Fakultät für Informatik, Technische Universität München)

Tag der Promotionsprüfung:

08.10.2021