DE10025678A1 - Kamerabasiertes Precrash-Erkennungssystem - Google Patents

Kamerabasiertes Precrash-Erkennungssystem

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Abstract

Verfahren und eine Vorrichtung zur Detektion von Verkehrsteilnehmern und Hindernissen auf der Grundlage von Kamerabildern, zu der Bestimmung deren Entfernung vom Beobachter und zu deren Klassifikation. In einer zwei-stufigen Klassifikation werden potentielle Unfallgegner erkannt und identifiziert. Dabei werden in einem ersten Schritt potentielle Unfallgegner in den Bilddaten einer Monobildkamera markiert, anschließend deren Entfernung und relative Geschwindigkeit bestimmt, so daß gezielt gefährdende Objekte in Echtzeit einer Typ-Klassifikation unterzogen werden können. Durch die Aufspaltung der Erkennungstätigkeit in mehrere Stufen wird die Echtzeitfähigkeit des Systems auch mit konventionellen, bereits im Fahrzeug vorhandenen Sensoren ermöglicht.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 1 und ein für die Durchführung des Verfahrens geeignete Vorrichtung gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 15.
Die frühzeitige Erkennung eines bevorstehenden Aufpralls eines Verkehrsteilnehmers auf das Fahrzeug eines Beobachters, ermöglicht es den Insassenschutz als auch den Schutz des Kollisionsgegners zu verbessern. Der Zeitgewinn, der durch die visuelle Erfassung und Auswertung des einsehbaren Bereichs vor dem Fahrzeug des Beobachters gewonnen werden kann, erlaubt abgestufte Reaktionen der Insassenschutzsysteme (z. B. eine sanfte Zündung des Airbag), bzw. macht Reaktionen zum Schutz des Kollisionsgegners erst möglich (z. B.: Anhebung der Motorhaube im Falle der Fußgängerkollision). Durch Entwicklungen hin zu schaltbaren Crash-Strukturen wird der Kenntnis über Typ des Unfallgegners (Lkw, Pkw, Kraftrad, Fußgänger) eine immer größere Bedeutung zukommen.
Die aktuelle Entwicklung von Precrash-Sensoren befaßt sich u. a. mit der Untersuchung von auf Infrarot-Laser, Ultraschall- oder Radar-Sensoren basierenden Methoden. Nachteile dieser Systeme sind teilweise ihre geringe Reichweite (Ultraschall, Infrarot- Laser) und ihre Unfähigkeit den potentiellen Kollisionsgegner im Sinne einer sicheren Typisierung (Lkw, Pkw, Motorrad, Mensch) zur unterscheiden. Bei radar-basierten Systemen können unter anderem nicht-metallische Objekte (z. B.: Menschen oder Bäume) mit kostengünstigen, für den Fahrzeugeinsatz geeigneten Sensoren nicht zuverlässig detektiert werden. Eine zuverlässige Detektion und sichere Typisierung ist jedoch für eine Anpassung einer optimal gestuften Reaktion von Sicherheitssystemen bezüglich bevorstehender Kollisionen notwendig. Im Rahmen einer solchen gestuften Reaktion sollen beispielsweise im Falle einer Kollision mit einem Fußgänger aktive Maßnahmen zu dessen Schutz ergriffen werden. Denkbar sind hierbei rasche Änderungen in der Gestalt der Fahrzeugkarosserie um die Wahrscheinlichkeit schwerer Kopf- und Beinverletzungen zu reduzieren. Grundvoraussetzung zur Aktivierung dieser Maßnahmen ist jedoch, daß das Schutzsystem in der Lage ist, Verkehrsteilnehmer sicher zu erkennen und ihrem Typ (z. B.: Pkw, Lkw, Radfahrer, Fußgänger) nach zu klassifizieren.
Im allgemeinen wird bei Interpretationsverfahren für Bildszenen versucht bereits im ersten Schritt mit einem meist aufwendigen Sensor (Stereo-Sensor oder hochauflösendes Radar bzw. Lidar) neben einer reinen zweidimensionalen Bildinformation bereits mehr-dimensionale Szeneninformation zu gewinnen. Um hierbei Objekte detektieren zu können gehen diese Verfahren jedoch von Modellen, vor allem bzgl. der Lage und Ausrichtung potentieller Ziele sowie einer vorgegebenen, festen Geometrie der Ausrichtung bezüglich Sensor und Umgebung aus. In der Praxis ist jedoch oft festzustellen, daß diese Modelle und Annahmen des öfteren mit den realen Bedingungen nicht übereinstimmen, was dann in Fehlinterpretationen mündet.
Aufgabe der Erfindung ist es ein Verfahren und eine geeignete Vorrichtung zu finden, welches es erlaubt Verkehrsteilnehmer auf der Grundlage von Kamerabildern zu detektieren, deren Entfernung vom Beobachter zu bestimmen und die Verkehrsteilnehmer zu klassifizieren.
Die Aufgabe wird durch ein Verfahren und eine zur Durchführung dieses Verfahrens geeignete Vorrichtung mit den in den Ansprüchen 1 und 15 beschriebenen Merkmalen gelöst. Hierbei ermöglicht die in mehrere Schritte gegliederte Datenaufnahme und Objektidentifikation die Verwendung konventioneller Sensorik und bietet zugleich das Potential für eine echtzeitfähige Realisierung.
Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den untergeordneten Ansprüchen angeführt.
Das erfindungsgemäße Verfahren identifiziert Regionen innerhalb eines Kamerabildes, in welchem sich Verkehrsteilnehmer oder Hindernisse befinden. In vorteilhafter Weise ist es dabei ausreichend, daß dieses Kamerabild reine zweidimensionale Bildinformation ohne Entfernungsauflösung enthält. Die Identifikation erfolgt mit Hilfe eines speziell auf die zu erkennenden Verkehrsteilnehmern und Hindernissen trainierten Klassifikators. In einem nachfolgenden Schritt, werden sodann die entsprechend identifizierten Regionen markiert und mittels eines entfernungs-messenden Sensors bezüglich ihrer Entfernung vom Beobachter vermessen. Abschließend werden ausgewählte Regionen einer Typ- Klassifikation zur exakten Bestimmung der Art von Verkehrsteilnehmer oder Hindernis zugeführt.
Eine zur Durchführung dieses Verfahrens geeignete Vorrichtung enthält eine Monobildkamera, welche mit einer entfernungs-messenden Sensoreinheit gekoppelt ist. Dabei befindet sich dieser Kopplung zwischen- und nachgeschaltet jeweils eine Klassifikationseinheit.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Vorrichtung ist der nachgeschalteten Klassifikationseinheit, welche der Typ-Klassifikation dient, eine Auswahleinheit vorgeschaltet, mit Hilfe derer die Anzahl an zu klassifizierenden Regionen gesteuert werden kann.
Fig. 1 zeigt schematisch eine vorteilhafte Ausgestaltung einer solchen Vorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens. Hierbei stellt die Monobildkamera 1 die Bilddaten 10 einer Klassifikationseinheit 2 zur Verfügung, welche Bildregionen die Verkehrsteilnehmer oder Hindernisse enthält identifiziert und der entfernungs­ messenden Sensoreinheit 3 die entsprechenden Positionsdaten mitteilt. Die Sensoreinheit 3 vermißt sodann diese Bereiche bezüglich ihrer Entfernung vom Beobachter. Diese Meßdaten 30 stehen dabei, gemeinsam mit den Daten 20 der ersten Klassifikationseinheit 2, einer Auswahleinheit 4 zur Verfügung. Mittels der Auswahleinheit 4 kann der Datenfluß zur nachgeschalteten Einheit zur Typ- Klassifikation von ausgewählten Verkehrsteilnehmern oder Hindernissen 5 gesteuert werden. Der Klassifikationseinheit 5 werden die von der Auswahleinheit ausgewählten Bilddaten 40 zur Klassifikation übermittelt werden. Die Ergebnisse 50 dieser Typ- Klassifikation werden in vorteilhafter Weise einem mit der Klassifikationseinheit verbundenen Gefahrenrechner zur Verfügung gestellt, so daß dieser Entscheidungen über die Notwendigkeit der Einleitung von situationsgerechen Reaktionen auf treffen kann.
In einer anderen vorteilhaften Ausgestaltung der erfindungsgemäßen Vorrichtung ist es auch denkbar, daß die Auswahleinheit 4 entfällt und grundsätzlich alle Daten 20 und 30 der Klassifikationseinheit 5 direkt zugeführt werden.
In besonders vorteilhafter Weise läßt sich das erfindungsgemäße Verfahren zur Identifikation von Verkehrsteilnehmern und Hindernissen durch die Verwendung eines Hyperpermutations-Netzwerk im Rahmen der Klassifikationseinheit 2 gestalten. Ein solches Netzwerk ist in der Lage mit hoher Geschwindigkeit pixelbasiert innerhalb der Bilddaten 10 Bereiche zu lokalisieren, welche zu einer bestimmten Klasse (hier Verkehrsteilnehmer und Hindernisse) gehören. Der Vorteil der Verwendung einfacher zweidimensionaler Bildinformation, zeigt sich nicht nur darin, daß das Verfahren der Verwendung einer einfachen kostengünstigen Kamera offen steht, sondern insbesondere auch in der Möglichkeit leistungsfähige Klassifikationsalgorithmen unter Echtzeitbedingungen die gesamte Bildinformation auswerten zu lassen. Da die von einer Monobildkamera 1 gelieferte Bildinformation 10 recht simpel ist, ist es im Gegensatz zu herkömmlichen meist auf sehr komplexen Daten arbeitenden Verfahren möglich, jedes einzelne Bildpixel in die Klassifikation mit aufzunehmen.
Innerhalb der Klassifikationseinheit 2 wird dem eigentlichen Klassifikator (beispielsweise dem Hyperpermutations-Netzwerk) ein Algorithmus, vorteilhafter Weise ein auf diese Aufgabe adaptierter Box-Algorithmus, nachgestellt, welcher zusammengehörige Regionen zu "regions of interest" ROI zusammenfaßt und markiert, so daß diese einer Weiterverarbeitung zugeführt werden können.
Im Rahmen dieser Weiterverarbeitung werden die diesen ROI zugehörigen Bereiche mittels eines entfernungs-messenden Sensors 3 bezüglich ihrer Entfernung vom Beobachter vermessen. In vorteilhafter Weise eignen sich hierfür Radarsysteme oder Stereo-Kamera-Systeme. Da die von diesen Sensoren gewonnenen Daten rein zur Entfernungsschätzung und nicht zu einer Typ-Klassifikation in bezug auf die Art von Verkehrsteilnehmer oder Hindernis herangezogen werden, ist es nicht notwendig diese Sensoren mit extremen Winkelauflösungen und extrem rechenaufwendigen, robusten Modellen auszustatten. Es kann bevorzugt somit also auf bereits im Fahrzeug vorhandene in ihrer Hauptausrichtung auf andere Anwendungen spezialisierte Sensoren zurückgegriffen werden.
In einer anderen vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es aber auch denkbar, mittels einer Monobildkamera in Zusammenarbeit mit einer komplexen Bildauswertung, im Bereich der ROI eine Entfernungsschätzung durchführen zu lassen. Da hierbei nur einzelne Ausschnitte (ROI) der gesamten Bildinformation bearbeitet werden müssen, ist beim Einsatz leistungsfähiger Prozessoren möglich, den hohen Rechenaufwand in Echtzeit durchzuführen. Dabei wäre es besonders vorteilhaft, wenn diese Information einem zweiten Verarbeitungsschritt direkt aus den bereits von der Monobildkamera 1 gelieferten Bilddaten 10 gewonnen werden könnte. Auf ist es möglich das System ohne die Verwendung eines zusätzlichen entfernungs-messenden Sensors 3 zu realisieren.
In vorteilhafter Weise, wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren die aus der wiederholten Vermessung der Entfernung der Verkehrsteilnehmer oder Hindernisse vom Beobachter gewonnene Information dazu verwendet, die Relativgeschwindigkeit dieser Objekte in Bezug auf den Beobachter zu bestimmen. Besonders vorteilhaft wirkt sich dabei aus, wenn der entfernungs-messende Sensor 3 zusätzlich neben der Entfernungsinformation auch Geschwindigkeitsinformation liefert (z. B.: Doppler-Radar). Auf diese Weise könnte die indirekte Geschwindigkeitsschätzung aus der Abfolge der Entfernungsmessungen entfallen.
Die Entfernungs- und Geschwindigkeitsinformation 30 wird gemeinsam mit der Bildinformation 10 einer Auswahleinheit 4 zugeführt. Diese Auswahleinheit entscheidet dann gemäß ihren Vorgaben, welche der Bilddaten einer Typ-Klassifikation innerhalb einer nachgeschalteten Klassifikationseinheit 5 zugeführt werden. Es ist denkbar, dass die Auswahleinheit 4 so konfiguriert wird, daß sie grundsätzlich alle ROI zugehörigen Bilddaten einer Typ-Klassifikation zuführt. Andererseits können aber auch in vorteilhafter Weise nur die Bilddaten jener ROI weitergeleitet werden, welche Verkehrsteilnehmern oder Hindernissen zugeordnet werden, welche bestimmte Kriterien erfüllen. Dabei ist vor allem das vorhandene Gefährdungspotential in Betracht zu ziehen; so zum Beispiel die Größe von Objekten oder deren Geschwindigkeit mit der sie sich auf den Beobachter zu bewegen oder auch deren Relativgeschwindigkeit allgemein (z. B. schnelle oder stehende Objekte).
Für die eigentliche Typ-Klassifikation innerhalb der Klassifikationseinheit 5, welche einer exakten Bestimmung der Art von Verkehrsteilnehmer oder Hindernis dient, kann auf bekannte, speziell auf diese Art von Objekten trainierte Klassifikationsalgorithmen zurückgegriffen werden. In vorteilhafter Weise eigenen sich hierzu Neuronale Netze, wie beispielsweise ein Radial-Basis-Funktions-Klassifikator oder eine Support-Vector- Maschine.
In vorzüglicher Weise eignen sich das erfindungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäße Vorrichtung zur Früherkennung und Folgeabschätzung von Unfallsituationen (PreCrash-Detektion).

Claims (19)

1. Verfahren zur Detektion von Verkehrsteilnehmern und Hindernissen auf der Grundlage von Kamerabildern, zu der Bestimmung deren Entfernung vom Beobachter und zu deren Klassifikation, dadurch gekennzeichnet,
daß ein auf die Erkennung von Verkehrsteilnehmern und Hindernissen ausgerichteter Klassifikator Regionen innerhalb eines zweidimensionalen, nicht entfernungs­ aufgelösten Kamerabildes identifiziert,
daß in einem weiteren Schritt diese so identifizierten Regionen markiert und sodann mittels eines entfernungs-messenden Sensors bezüglich ihrer Entfernung vom Beobachter vermessen werden,
und daß anschließend ausgewählte Regionen einer Typ-Klassifikation zur Erkennung der Verkehrsteilnehmer bzw. Hindernisse zugeführt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Kamerabild, welches zur Identifikation von Verkehrsteilnehmern herangezogen wird, nur zweidimensionale Bildinformation, ohne Entfernungsauflösung enthält.
3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die aus der Vermessung gewonnenen Informationen zur Bestimmung der Relativgeschwindigkeit der einzelnen Verkehrsteilnehmer bzw. Hindernisse benutzt wird.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß der auf die Erkennung von Verkehrsteilnehmern ausgerichtete Klassifikator ein Hyperpermutations-Netzwerk ist.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß ein Boxalgorithmus zur Markierung von als Verkehrsteilnehmer identifizierten Regionen verwendet wird.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß der entfernungs-messende Sensor ein Radarsensor ist.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß der entfernungs-messende Sensor ein Stereo-Kamerasystem ist.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß der entfernungs-messende Sensor ein Mono-Kamerasystem ist, welches durch geeignete Bildverarbeitung in der Lage ist Entfernungsschätzungen vorzunehmen.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß das Mono-Kamerasystem das selbe System ist, mittels welchem bereits im ersten Schritt das zweidimensionale, nicht entfernungs-aufgelöste Kamerabild generiert wurde.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß der Klassifikator zur Typ-Klassifikation ein Radial-Basis-Funktions-Klassifikator ist.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß der Klassifikator zur Typ-Klassifikation eine Support-Vector-Maschine ist.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswahl der einer Typ-Klassifikation zu unterziehenden Regionen in Abhängigkeit ihrer Entfernung und/oder Relativgeschwindigkeit bezüglich des Beobachters getroffen wird.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswahl der einer Typ-Klassifikation zu unterziehenden Regionen alle als Verkehrsteilnehmer bzw. Hindernis identifizierten Regionen einbezieht.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das Ergebnis der Typ-Klassifikation einem Gefahrenrechner zur Entscheidung über evtl. einzuleitende Reaktionen übermittelt wird.
15. Vorrichtung zur Detektion von Verkehrsteilnehmern und Hindernissen auf der Grundlage von Kamerabildern, zu der Bestimmung deren Entfernung vom Beobachter und zu deren Klassifikation dadurch gekennzeichnet,
daß eine Monobildkamera 1 mit einer entfernungs-messenden Sensoreinheit 3 gekoppelt ist,
und daß sich dieser Kopplung zwischen- und nachgeschaltet jeweils eine Klassifikationseinheit 2 und 5 befindet.
16. Vorrichtung nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß die Monobildkamera 1 mit einer Klassifikationseinheit 2 verbunden ist,
daß diese Klassifikationseinheit 2 einen Modul zur Identifikation von Bildregionen, welche Verkehrsteilnehmern und Hindernissen zuzuordnen sind, enthält und welcher diese Regionen markiert und die entsprechenden Daten 20 am Ausgang des Moduls für eine Weiterverarbeitung zur Verfügung stellt,
daß an den Ausgang des Moduls eine entfernungs-messenden Sensoreinheit 3 gekoppelt ist, welche in der Lage ist, die markierten Bereiche bezüglich ihrer Entfernung vom Beobachter zu vermessen, und diese Meßdaten über eine Verbindung 30 einer Auswahleinheit 4 zur Verfügung stellt, über welche eine zweite Klassifikationseinheit an das Gesamtsystem angeschlossen ist, welche die ihr von der Auswahleinheit gelieferten Regionen 40 bezüglich des Typs von Verkehrsteilnehmer bzw. Hindernis klassifiziert.
17. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 oder 16, dadurch gekennzeichnet, daß mit dem Ausgang der Klassifikationseinheit zur Typ-Klassifikation 5 ein Gefahrenrechner verbunden ist.
18. Verwendung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 14, zur Früherkennung von Unfallsituationen (PreCrash-Detektion).
19. Verwendung der Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 17, zur Früherkennung von Unfallsituationen (PreCrash-Detektion).
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GB0108720A GB2368118B (en) 2000-05-24 2001-04-06 Method of and device for detecting ranging and classifying road users and obstacles
US09/862,947 US6838980B2 (en) 2000-05-24 2001-05-22 Camera-based precrash detection system
JP2001154493A JP2002059796A (ja) 2000-05-24 2001-05-23 カメラ画像に基づいて道路使用者および障害物を検出し、観察者との距離を求めてクラシフィケーションする方法および装置
FR0106801A FR2809360B1 (fr) 2000-05-24 2001-05-23 Systeme de reconnaissance d'etat precedant un crash, base sur l'utilisation d'un appareil de prise de vues

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Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10141730A1 (de) * 2001-08-25 2003-03-06 Conti Temic Microelectronic Verfahren zum Schutz lebender Objekte bei einem Zusammenstoß mit einem Fahrzeug sowie ein Fahrzeug mit einer Steuervorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
DE10243397A1 (de) * 2002-09-18 2004-04-01 Spies, Martin, Dipl.-Ing. (FH) Sensorsystem zur Auslösung von Schutzmaßnahme für KfZ-Insassen und Fußgänger
DE10327115B3 (de) * 2003-06-13 2004-11-11 Rehau Ag + Co. Fußgängerschutzsystem für Kraftfahrzeuge
WO2004110813A2 (de) * 2003-05-28 2004-12-23 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung zur klassifizierung von wenigstens einem objekt mit einer umfeldsensorik
DE10331074A1 (de) * 2003-07-09 2005-02-03 Conti Temic Microelectronic Gmbh Sensoranordnung zur Abstands- und/oder Geschwindigkeitsmessung
EP1526387A1 (de) * 2003-10-24 2005-04-27 Valeo Schalter und Sensoren GmbH Verfahren zum Messen von Abständen zwischen einem sich bewegenden Kraftfahrzeug und Objekten
DE102005005959A1 (de) * 2005-02-10 2006-08-24 Conti Temic Microelectronic Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Steuern einer Sicherheitsvorrichtung eines Fahrzeugs
WO2006120057A1 (de) * 2005-05-09 2006-11-16 Robert Bosch Gmbh VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR ERKENNUNG DER OBERFLÄCHENBESCHAFFENHEIT VON OBJEKTEN DES STRAßENVERKEHRS ODER PERSONEN
DE102006020192B4 (de) * 2005-05-13 2008-06-19 Honda Motor Co., Ltd. Vorrichtung und Verfahren zum Vorhersagen von Kollision
DE10204128B4 (de) * 2002-02-01 2011-06-22 Robert Bosch GmbH, 70469 Vorrichtung zur Überrollerkennung
EP2455250A1 (de) 2010-11-22 2012-05-23 Robert Bosch GmbH Verfahren zur Erfassung der Umgebung eines Fahrzeugs
US8301344B2 (en) 2003-07-25 2012-10-30 Robert Bosch Gmbh Device for classifying at least one object in the surrounding field of a vehicle
DE102012001554A1 (de) * 2012-01-26 2013-08-01 Connaught Electronics Ltd. Verfahren zum Betreiben einer Fahrerassistenzeinrichtung eines Kraftfahrzeugs,Fahrerassistenzeinrichtung und Kraftfahrzeug
DE102004035842B4 (de) * 2003-07-30 2014-09-25 Ford Motor Co. Duales ungleichartiges erfassendes Objektdetektions- und Zielerfassungssystem
DE102014212216A1 (de) * 2014-06-17 2015-12-17 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren und Fahrerassistenzsystem zur Erfassung eines Fahrzeugumfel-des
DE10335601B4 (de) * 2003-08-04 2016-01-14 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Objektklassifizierung unter Verwendung einer 3D-Modelldatenbank
DE102016006044A1 (de) 2016-05-18 2016-11-17 Daimler Ag Verfahren zum Erkennen von Hindernissen
US9607230B2 (en) 2014-04-16 2017-03-28 Honda Motor Co., Ltd. Mobile object control apparatus and target object detecting apparatus
DE102006035207B4 (de) 2006-07-29 2022-06-09 Volkswagen Ag Fahrzeug-Objekterfassungsvorrichtung
DE10392601B4 (de) 2002-08-09 2023-01-19 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verkehrsmittel mit einer 3D-Entfernungsbildkamera und Verfahren zu dessen Betrieb

Families Citing this family (98)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5910854A (en) 1993-02-26 1999-06-08 Donnelly Corporation Electrochromic polymeric solid films, manufacturing electrochromic devices using such solid films, and processes for making such solid films and devices
US6822563B2 (en) 1997-09-22 2004-11-23 Donnelly Corporation Vehicle imaging system with accessory control
US5877897A (en) 1993-02-26 1999-03-02 Donnelly Corporation Automatic rearview mirror, vehicle lighting control and vehicle interior monitoring system using a photosensor array
US5668663A (en) 1994-05-05 1997-09-16 Donnelly Corporation Electrochromic mirrors and devices
US6891563B2 (en) 1996-05-22 2005-05-10 Donnelly Corporation Vehicular vision system
US7655894B2 (en) 1996-03-25 2010-02-02 Donnelly Corporation Vehicular image sensing system
US8294975B2 (en) 1997-08-25 2012-10-23 Donnelly Corporation Automotive rearview mirror assembly
US6172613B1 (en) 1998-02-18 2001-01-09 Donnelly Corporation Rearview mirror assembly incorporating vehicle information display
US6124886A (en) 1997-08-25 2000-09-26 Donnelly Corporation Modular rearview mirror assembly
US6326613B1 (en) 1998-01-07 2001-12-04 Donnelly Corporation Vehicle interior mirror assembly adapted for containing a rain sensor
US6445287B1 (en) 2000-02-28 2002-09-03 Donnelly Corporation Tire inflation assistance monitoring system
US8288711B2 (en) 1998-01-07 2012-10-16 Donnelly Corporation Interior rearview mirror system with forwardly-viewing camera and a control
US6690268B2 (en) 2000-03-02 2004-02-10 Donnelly Corporation Video mirror systems incorporating an accessory module
US6329925B1 (en) * 1999-11-24 2001-12-11 Donnelly Corporation Rearview mirror assembly with added feature modular display
US6693517B2 (en) 2000-04-21 2004-02-17 Donnelly Corporation Vehicle mirror assembly communicating wirelessly with vehicle accessories and occupants
US6477464B2 (en) 2000-03-09 2002-11-05 Donnelly Corporation Complete mirror-based global-positioning system (GPS) navigation solution
US7004593B2 (en) * 2002-06-06 2006-02-28 Donnelly Corporation Interior rearview mirror system with compass
US7167796B2 (en) 2000-03-09 2007-01-23 Donnelly Corporation Vehicle navigation system for use with a telematics system
US7370983B2 (en) 2000-03-02 2008-05-13 Donnelly Corporation Interior mirror assembly with display
US7255451B2 (en) 2002-09-20 2007-08-14 Donnelly Corporation Electro-optic mirror cell
US7581859B2 (en) 2005-09-14 2009-09-01 Donnelly Corp. Display device for exterior rearview mirror
ES2287266T3 (es) 2001-01-23 2007-12-16 Donnelly Corporation Sistema de iluminacion de vehiculos mejorado.
AU2002359172A1 (en) * 2002-01-16 2003-07-30 Autoliv Development Ab A camera arrangement
US6918674B2 (en) 2002-05-03 2005-07-19 Donnelly Corporation Vehicle rearview mirror system
AU2003225228A1 (en) 2002-05-03 2003-11-17 Donnelly Corporation Object detection system for vehicle
US7329013B2 (en) 2002-06-06 2008-02-12 Donnelly Corporation Interior rearview mirror system with compass
ATE431605T1 (de) * 2002-07-17 2009-05-15 Fico Mirrors Sa Einrichtung zur aktiven überwachung der äusseren sicherheitsbegrenzung eines kraftfahrzeugs
WO2004103772A2 (en) 2003-05-19 2004-12-02 Donnelly Corporation Mirror assembly for vehicle
US7310177B2 (en) 2002-09-20 2007-12-18 Donnelly Corporation Electro-optic reflective element assembly
EP1543358A2 (de) 2002-09-20 2005-06-22 Donnelly Corporation Spiegelreflexionselementbaugruppe
US6860350B2 (en) 2002-12-20 2005-03-01 Motorola, Inc. CMOS camera with integral laser ranging and velocity measurement
US20070019181A1 (en) * 2003-04-17 2007-01-25 Sinclair Kenneth H Object detection system
JP3925653B2 (ja) * 2003-07-24 2007-06-06 トヨタ自動車株式会社 車両の衝突保護装置
US7446924B2 (en) 2003-10-02 2008-11-04 Donnelly Corporation Mirror reflective element assembly including electronic component
US7308341B2 (en) 2003-10-14 2007-12-11 Donnelly Corporation Vehicle communication system
US7069130B2 (en) * 2003-12-09 2006-06-27 Ford Global Technologies, Llc Pre-crash sensing system and method for detecting and classifying objects
US7486803B2 (en) * 2003-12-15 2009-02-03 Sarnoff Corporation Method and apparatus for object tracking prior to imminent collision detection
US7526103B2 (en) 2004-04-15 2009-04-28 Donnelly Corporation Imaging system for vehicle
EP2765533A1 (de) 2004-07-26 2014-08-13 Automotive Systems Laboratory, Inc. Schutzsystem für gefährdete Straßenbenutzer
US7881496B2 (en) 2004-09-30 2011-02-01 Donnelly Corporation Vision system for vehicle
US7480570B2 (en) * 2004-10-18 2009-01-20 Ford Global Technologies Llc Feature target selection for countermeasure performance within a vehicle
JP2006264416A (ja) * 2005-03-22 2006-10-05 Takata Corp 対象物検知システム、保護システム、車両
EP1883855B1 (de) 2005-05-16 2011-07-20 Donnelly Corporation Fahrzeugspiegelanordnung mit zeichen am reflektierenden teil
CN100405218C (zh) * 2005-08-31 2008-07-23 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 航空相机动态分辨力测试用模拟动态目标发生器
US8850964B2 (en) * 2005-10-20 2014-10-07 Conagra Foods Rdm, Inc. Cooking method and apparatus
EP1949666B1 (de) 2005-11-01 2013-07-17 Magna Mirrors of America, Inc. Innen-rückspiegel mit display
EP2378350B1 (de) 2006-03-09 2013-12-11 Gentex Corporation Fahrzeugrückspiegeleinheit, die eine Anzeige mit großer Stärke beinhaltet
US7972045B2 (en) 2006-08-11 2011-07-05 Donnelly Corporation Automatic headlamp control system
CN101187985B (zh) * 2006-11-17 2012-02-01 东软集团股份有限公司 确定对象分类器分类边界的方法及装置
WO2008127752A2 (en) 2007-01-25 2008-10-23 Magna Electronics Radar sensing system for vehicle
WO2008149049A1 (en) * 2007-06-05 2008-12-11 Autoliv Development Ab A vehicle safety system
EP2212160A4 (de) * 2007-11-26 2012-07-04 Autoliv Dev System zum klassifizieren von objekten in der nähe eines fahrzeugs
US8154418B2 (en) 2008-03-31 2012-04-10 Magna Mirrors Of America, Inc. Interior rearview mirror system
US8060280B2 (en) * 2008-04-15 2011-11-15 Autoliv Asp, Inc. Vision system for deploying safety systems
US7898400B2 (en) * 2008-04-15 2011-03-01 Autoliv Asp, Inc. Enhanced vision road detection system
JP4697486B2 (ja) 2008-07-23 2011-06-08 株式会社デンソー 自動車制御システム
US9487144B2 (en) 2008-10-16 2016-11-08 Magna Mirrors Of America, Inc. Interior mirror assembly with display
US8773535B2 (en) * 2010-12-08 2014-07-08 GM Global Technology Operations LLC Adaptation for clear path detection using reliable local model updating
US10457209B2 (en) 2012-02-22 2019-10-29 Magna Electronics Inc. Vehicle vision system with multi-paned view
US9319637B2 (en) 2012-03-27 2016-04-19 Magna Electronics Inc. Vehicle vision system with lens pollution detection
US8879139B2 (en) 2012-04-24 2014-11-04 Gentex Corporation Display mirror assembly
US9633436B2 (en) 2012-07-26 2017-04-25 Infosys Limited Systems and methods for multi-dimensional object detection
US9707896B2 (en) 2012-10-15 2017-07-18 Magna Electronics Inc. Vehicle camera lens dirt protection via air flow
US9445057B2 (en) 2013-02-20 2016-09-13 Magna Electronics Inc. Vehicle vision system with dirt detection
US20140247349A1 (en) * 2013-03-04 2014-09-04 GM Global Technology Operations LLC Integrated lighting, camera and sensor unit
US9598018B2 (en) 2013-03-15 2017-03-21 Gentex Corporation Display mirror assembly
EP2840007B1 (de) * 2013-08-22 2018-04-04 Honda Research Institute Europe GmbH Konsistente Verhaltenserzeugung eines erweiterten vorhersagbaren Fahrerhilfssystems
EP3049286B1 (de) 2013-09-24 2018-05-09 Gentex Corporation Spiegelanordnung für eine anzeige
WO2015116915A1 (en) 2014-01-31 2015-08-06 Gentex Corporation Backlighting assembly for display for reducing cross-hatching
EP3119643B1 (de) 2014-03-21 2018-05-23 Gentex Corporation Trimodale anzeigespiegelanordnung
WO2015153740A1 (en) 2014-04-01 2015-10-08 Gentex Corporation Automatic display mirror assembly
WO2016044746A1 (en) 2014-09-19 2016-03-24 Gentex Corporation Rearview assembly
US9694752B2 (en) 2014-11-07 2017-07-04 Gentex Corporation Full display mirror actuator
EP3218227B1 (de) 2014-11-13 2018-10-24 Gentex Corporation Rückspiegelsystem mit einer anzeige
EP3227143B1 (de) 2014-12-03 2019-03-13 Gentex Corporation Spiegelanordnung für eine anzeige
USD746744S1 (en) 2014-12-05 2016-01-05 Gentex Corporation Rearview device
US9744907B2 (en) 2014-12-29 2017-08-29 Gentex Corporation Vehicle vision system having adjustable displayed field of view
US9720278B2 (en) 2015-01-22 2017-08-01 Gentex Corporation Low cost optical film stack
KR102614323B1 (ko) 2015-04-01 2023-12-14 바야비전 리미티드 수동 및 능동 측정을 이용한 장면의 3차원 지도 생성
JP2018513810A (ja) 2015-04-20 2018-05-31 ジェンテックス コーポレイション 装飾を備えた後方視認アセンブリ
KR102050315B1 (ko) 2015-05-18 2019-11-29 젠텍스 코포레이션 전면 디스플레이 후방미러 장치
KR102135427B1 (ko) 2015-06-22 2020-07-17 젠텍스 코포레이션 진폭-변조된 광의 깜박임을 보정하기 위해 스트리밍된 비디오 이미지를 처리하는 시스템 및 방법
US9994156B2 (en) 2015-10-30 2018-06-12 Gentex Corporation Rearview device
USD798207S1 (en) 2015-10-30 2017-09-26 Gentex Corporation Rearview mirror assembly
WO2017075420A1 (en) 2015-10-30 2017-05-04 Gentex Corporation Toggle paddle
USD797627S1 (en) 2015-10-30 2017-09-19 Gentex Corporation Rearview mirror device
USD800618S1 (en) 2015-11-02 2017-10-24 Gentex Corporation Toggle paddle for a rear view device
USD845851S1 (en) 2016-03-31 2019-04-16 Gentex Corporation Rearview device
USD817238S1 (en) 2016-04-29 2018-05-08 Gentex Corporation Rearview device
US10025138B2 (en) 2016-06-06 2018-07-17 Gentex Corporation Illuminating display with light gathering structure
USD809984S1 (en) 2016-12-07 2018-02-13 Gentex Corporation Rearview assembly
USD854473S1 (en) 2016-12-16 2019-07-23 Gentex Corporation Rearview assembly
JP2020505802A (ja) 2016-12-30 2020-02-20 ジェンテックス コーポレイション オンデマンドスポッタービューを備えた全画面表示ミラー
WO2018170353A1 (en) 2017-03-17 2018-09-20 Gentex Corporation Dual display reverse camera system
KR102466310B1 (ko) * 2018-01-09 2022-11-15 삼성전자주식회사 차량에 부착된 전자 장치 및 그 제어 방법
WO2022016277A1 (en) 2020-07-21 2022-01-27 Leddartech Inc. Systems and methods for wide-angle lidar using non-uniform magnification optics
CA3125718C (en) 2020-07-21 2023-10-03 Leddartech Inc. Beam-steering devices and methods for lidar applications
CA3125623C (en) 2020-07-21 2023-06-27 Leddartech Inc. Beam-steering device particularly for lidar systems

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19601831A1 (de) * 1996-01-19 1997-07-24 Volkswagen Ag Verfahren zur Erkennung von relevanten Objekten
DE4308776C2 (de) * 1992-03-23 1997-08-21 Fuji Heavy Ind Ltd Einrichtung zum Überwachen des Außenraums eines Fahrzeugs
DE19623365A1 (de) * 1996-06-12 1997-12-18 Daimler Benz Ag Verfahren und Anordnung zur Transformation einer Eingangsvariablen
DE19802261A1 (de) * 1998-01-22 1999-07-29 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur Signalverarbeitung von Zeitfolgen digitalisierter Bilder
DE19818586C1 (de) * 1998-04-25 1999-09-30 Daimler Chrysler Ag Schutzvorrichtung für ein Kraftfahrzeug
DE19842827A1 (de) * 1998-09-18 2000-03-23 Volkswagen Ag Precrashsensierungssystem
DE19831413A1 (de) * 1998-07-14 2000-04-20 Daimler Chrysler Ag Bildverarbeitungsverfahren und Vorrichtungen zur Erkennung von Objekten im Verkehr

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0785280B2 (ja) * 1992-08-04 1995-09-13 タカタ株式会社 神経回路網による衝突予測判定システム
JP3263699B2 (ja) * 1992-12-22 2002-03-04 三菱電機株式会社 走行環境監視装置
JP2887039B2 (ja) * 1993-03-26 1999-04-26 三菱電機株式会社 車両周辺監視装置
JP3169483B2 (ja) * 1993-06-25 2001-05-28 富士通株式会社 道路環境認識装置
JP3179635B2 (ja) * 1993-08-05 2001-06-25 マツダ株式会社 自動車の障害物検出装置
US5434927A (en) * 1993-12-08 1995-07-18 Minnesota Mining And Manufacturing Company Method and apparatus for machine vision classification and tracking
JP3240835B2 (ja) * 1994-06-09 2001-12-25 株式会社日立製作所 車両用距離計測装置
JPH09142236A (ja) * 1995-11-17 1997-06-03 Mitsubishi Electric Corp 車両の周辺監視方法と周辺監視装置及び周辺監視装置の故障判定方法と周辺監視装置の故障判定装置
JPH09264954A (ja) * 1996-03-29 1997-10-07 Fujitsu Ten Ltd レーダを用いた画像処理システム
DE69730278T2 (de) * 1996-07-17 2005-08-11 Raytheon Company, Waltham Passive Entfernungsabschätzung unter Verwendung von Bildgrösseabmessungen
JP3843502B2 (ja) * 1996-09-30 2006-11-08 マツダ株式会社 車両用動体認識装置
DE19648826A1 (de) * 1996-11-26 1997-06-12 Johannes Hanusch Kollosionswarnsystem für Fahrzeuge mittels elektronischer Bildauswertung
JP3619628B2 (ja) * 1996-12-19 2005-02-09 株式会社日立製作所 走行環境認識装置
JP3832526B2 (ja) * 1997-06-20 2006-10-11 三菱自動車工業株式会社 車両の走行制御装置
JPH1116099A (ja) * 1997-06-27 1999-01-22 Hitachi Ltd 自動車走行支援装置
JPH1123715A (ja) * 1997-07-01 1999-01-29 Aqueous Res:Kk 車両周辺状況検出装置
JP4389276B2 (ja) * 1997-10-21 2009-12-24 マツダ株式会社 車両の障害物警報装置
DE19749086C1 (de) * 1997-11-06 1999-08-12 Daimler Chrysler Ag Vorrichtung zur Ermittlung fahrspurverlaufsindikativer Daten
JPH11312300A (ja) * 1998-04-27 1999-11-09 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車載カメラ
JP3965790B2 (ja) * 1998-07-14 2007-08-29 マツダ株式会社 車両用前部構造
JP2000097963A (ja) * 1998-09-21 2000-04-07 Mitsubishi Electric Corp 移動体の識別装置
DE19928915A1 (de) * 1999-06-24 2001-01-11 Bosch Gmbh Robert Verfahren zur Sichtweitenbestimmung
US6317691B1 (en) * 2000-02-16 2001-11-13 Hrl Laboratories, Llc Collision avoidance system utilizing machine vision taillight tracking
US6424273B1 (en) * 2001-03-30 2002-07-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. System to aid a driver to determine whether to change lanes
US6424272B1 (en) * 2001-03-30 2002-07-23 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Vehicular blind spot vision system

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4308776C2 (de) * 1992-03-23 1997-08-21 Fuji Heavy Ind Ltd Einrichtung zum Überwachen des Außenraums eines Fahrzeugs
DE19601831A1 (de) * 1996-01-19 1997-07-24 Volkswagen Ag Verfahren zur Erkennung von relevanten Objekten
DE19623365A1 (de) * 1996-06-12 1997-12-18 Daimler Benz Ag Verfahren und Anordnung zur Transformation einer Eingangsvariablen
DE19802261A1 (de) * 1998-01-22 1999-07-29 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur Signalverarbeitung von Zeitfolgen digitalisierter Bilder
DE19818586C1 (de) * 1998-04-25 1999-09-30 Daimler Chrysler Ag Schutzvorrichtung für ein Kraftfahrzeug
DE19831413A1 (de) * 1998-07-14 2000-04-20 Daimler Chrysler Ag Bildverarbeitungsverfahren und Vorrichtungen zur Erkennung von Objekten im Verkehr
DE19842827A1 (de) * 1998-09-18 2000-03-23 Volkswagen Ag Precrashsensierungssystem

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10141730A1 (de) * 2001-08-25 2003-03-06 Conti Temic Microelectronic Verfahren zum Schutz lebender Objekte bei einem Zusammenstoß mit einem Fahrzeug sowie ein Fahrzeug mit einer Steuervorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
DE10141730B4 (de) * 2001-08-25 2009-09-03 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren zum Schutz lebender Objekte bei einem Zusammenstoß mit einem Fahrzeug sowie ein Fahrzeug mit einer Steuervorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
DE10204128B4 (de) * 2002-02-01 2011-06-22 Robert Bosch GmbH, 70469 Vorrichtung zur Überrollerkennung
DE10392601B4 (de) 2002-08-09 2023-01-19 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verkehrsmittel mit einer 3D-Entfernungsbildkamera und Verfahren zu dessen Betrieb
DE10243397A1 (de) * 2002-09-18 2004-04-01 Spies, Martin, Dipl.-Ing. (FH) Sensorsystem zur Auslösung von Schutzmaßnahme für KfZ-Insassen und Fußgänger
DE10243397B4 (de) * 2002-09-18 2005-09-29 Spies, Martin, Dipl.-Ing. (FH) Sensorsystem zur Auslösung von Schutzmaßnahme für KfZ-Insassen und Fußgänger
WO2004110813A3 (de) * 2003-05-28 2005-05-12 Bosch Gmbh Robert Vorrichtung zur klassifizierung von wenigstens einem objekt mit einer umfeldsensorik
WO2004110813A2 (de) * 2003-05-28 2004-12-23 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung zur klassifizierung von wenigstens einem objekt mit einer umfeldsensorik
US7636625B2 (en) 2003-05-28 2009-12-22 Robert Bosch Gmbh Device for classifying at least one object with the aid of an environmental sensor system
DE10327115B3 (de) * 2003-06-13 2004-11-11 Rehau Ag + Co. Fußgängerschutzsystem für Kraftfahrzeuge
WO2004110828A1 (de) * 2003-06-13 2004-12-23 Rehau Ag + Co Fussgängerschutzsystem für kraftfahrzeuge
DE10331074A1 (de) * 2003-07-09 2005-02-03 Conti Temic Microelectronic Gmbh Sensoranordnung zur Abstands- und/oder Geschwindigkeitsmessung
US8301344B2 (en) 2003-07-25 2012-10-30 Robert Bosch Gmbh Device for classifying at least one object in the surrounding field of a vehicle
DE102004035842B4 (de) * 2003-07-30 2014-09-25 Ford Motor Co. Duales ungleichartiges erfassendes Objektdetektions- und Zielerfassungssystem
DE10335601B4 (de) * 2003-08-04 2016-01-14 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Objektklassifizierung unter Verwendung einer 3D-Modelldatenbank
EP1526387A1 (de) * 2003-10-24 2005-04-27 Valeo Schalter und Sensoren GmbH Verfahren zum Messen von Abständen zwischen einem sich bewegenden Kraftfahrzeug und Objekten
DE102005005959A1 (de) * 2005-02-10 2006-08-24 Conti Temic Microelectronic Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Steuern einer Sicherheitsvorrichtung eines Fahrzeugs
DE102005005959B4 (de) * 2005-02-10 2016-12-22 Conti Temic Microelectronic Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Steuern einer Sicherheitsvorrichtung eines Fahrzeugs
WO2006120057A1 (de) * 2005-05-09 2006-11-16 Robert Bosch Gmbh VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR ERKENNUNG DER OBERFLÄCHENBESCHAFFENHEIT VON OBJEKTEN DES STRAßENVERKEHRS ODER PERSONEN
US8432770B2 (en) 2005-05-09 2013-04-30 Robert Bosch Gmbh Method and device for detecting the surface character of objects in road traffic or of persons
DE102006020192B4 (de) * 2005-05-13 2008-06-19 Honda Motor Co., Ltd. Vorrichtung und Verfahren zum Vorhersagen von Kollision
US8068134B2 (en) 2005-05-13 2011-11-29 Honda Motor Co., Ltd. Apparatus and method for predicting collision
DE102006035207B4 (de) 2006-07-29 2022-06-09 Volkswagen Ag Fahrzeug-Objekterfassungsvorrichtung
DE102010044219A1 (de) 2010-11-22 2012-05-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Erfassung der Umgebung eines Fahrzeugs
EP2455250A1 (de) 2010-11-22 2012-05-23 Robert Bosch GmbH Verfahren zur Erfassung der Umgebung eines Fahrzeugs
DE102012001554A1 (de) * 2012-01-26 2013-08-01 Connaught Electronics Ltd. Verfahren zum Betreiben einer Fahrerassistenzeinrichtung eines Kraftfahrzeugs,Fahrerassistenzeinrichtung und Kraftfahrzeug
US9607230B2 (en) 2014-04-16 2017-03-28 Honda Motor Co., Ltd. Mobile object control apparatus and target object detecting apparatus
DE102014212216A1 (de) * 2014-06-17 2015-12-17 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren und Fahrerassistenzsystem zur Erfassung eines Fahrzeugumfel-des
DE102016006044A1 (de) 2016-05-18 2016-11-17 Daimler Ag Verfahren zum Erkennen von Hindernissen

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