DE102011108468A1 - Method of generating three-dimensional environment information of motor vehicle, involves increasing occupancy probability of voxels of voxel based environment map, such that voxels are contacted or cut lines of sight - Google Patents
Method of generating three-dimensional environment information of motor vehicle, involves increasing occupancy probability of voxels of voxel based environment map, such that voxels are contacted or cut lines of sight Download PDFInfo
- Publication number
- DE102011108468A1 DE102011108468A1 DE102011108468A DE102011108468A DE102011108468A1 DE 102011108468 A1 DE102011108468 A1 DE 102011108468A1 DE 102011108468 A DE102011108468 A DE 102011108468A DE 102011108468 A DE102011108468 A DE 102011108468A DE 102011108468 A1 DE102011108468 A1 DE 102011108468A1
- Authority
- DE
- Germany
- Prior art keywords
- image
- sight
- voxels
- voxel
- image acquisition
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 15
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 abstract 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- BUHVIAUBTBOHAG-FOYDDCNASA-N (2r,3r,4s,5r)-2-[6-[[2-(3,5-dimethoxyphenyl)-2-(2-methylphenyl)ethyl]amino]purin-9-yl]-5-(hydroxymethyl)oxolane-3,4-diol Chemical compound COC1=CC(OC)=CC(C(CNC=2C=3N=CN(C=3N=CN=2)[C@H]2[C@@H]([C@H](O)[C@@H](CO)O2)O)C=2C(=CC=CC=2)C)=C1 BUHVIAUBTBOHAG-FOYDDCNASA-N 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/165—Anti-collision systems for passive traffic, e.g. including static obstacles, trees
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
- G06T7/579—Depth or shape recovery from multiple images from motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Generierung von dreidimensionalen Umfeldinformationen, insbesondere von dreidimensionalen Umfeldinformationen eines Kraftfahrzeuges.The invention relates to a method and a device for generating three-dimensional environment information, in particular of three-dimensional environment information of a motor vehicle.
Insbesondere in modernen Kraftfahrzeugen ist es wünschenswert Umfeldinformationen mittels technischer Vorrichtungen zu bestimmen, um einen Kraftfahrzeugführer bei der Bedienung des Kraftfahrzeuges zu unterstützen. So können z. B. aus Umfeldinformationen Hindernisse extrahiert und ein Kraftfahrzeugführer gewarnt werden, falls eine potenzielle Kollision zwischen dem Kraftfahrzeug und dem Hindernis erfolgt oder erfolgen kann.Especially in modern motor vehicles, it is desirable to determine environmental information by means of technical devices to assist a motor vehicle driver in the operation of the motor vehicle. So z. For example, obstacles may be extracted from environmental information and a motor vehicle driver warned if a potential collision between the motor vehicle and the obstacle occurs or can occur.
Dreidimensionale Umfeldinformationen bieten hierfür eine hohe Informationsdichte, die eine qualitativ gute Unterstützung des Kraftfahrzeugführers ermöglicht.Three-dimensional environmental information provides a high level of information, which enables high-quality support of the motor vehicle driver.
Die
Hierbei ergibt sich nachteilig, dass in allen erfassten Bildern zumindest ein charakteristischer Punkt, der in allen erfassten Bildern dargestellt ist, bestimmt werden muss, um die dreidimensionale Karte zu erstellen. Hierzu sind aufwendige und rechenintensive Bildverarbeitungsalgorithmen notwendig, da korrespondierende Punkte in den erfassten Bildern bestimmt werden müssen.In this case, it is disadvantageous that in all captured images at least one characteristic point, which is represented in all captured images, must be determined in order to create the three-dimensional map. For this purpose, complex and compute-intensive image processing algorithms are necessary because corresponding points in the captured images must be determined.
Weiter nachteilig ergibt sich, dass fehlerhaft zugeordnete korrespondierende Punktpaare zu fehlerhaften Umfeldinformationen führen.Another disadvantage is that incorrectly assigned corresponding point pairs lead to incorrect environment information.
Es stellt sich das technische Problem, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Generierung von dreidimensionalen Umfeldinformationen, insbesondere von dreidimensionalen Umfeldinformationen eines Kraftfahrzeuges, zu schaffen, welche Anforderungen an eine Rechenleistung oder Rechenkapazität zur Generierung dieser Umfeldinformationen reduzieren.The technical problem arises of providing a method and a device for generating three-dimensional surroundings information, in particular of three-dimensional surroundings information of a motor vehicle, which reduce requirements for computing power or computing capacity for generating this environment information.
Die Lösung des technischen Problems ergibt sich durch die Gegenstände mit den Merkmalen der Ansprüche 1 und 8 weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.The solution of the technical problem results from the objects with the features of
Vorgeschlagen wird ein Verfahren zur Generierung von dreidimensionalen Umfeldinformationen, insbesondere von dreidimensionalen Umfeldinformationen bezüglich eines Umfeldes eines Kraftfahrzeuges.Proposed is a method for generating three-dimensional environment information, in particular of three-dimensional environment information relating to an environment of a motor vehicle.
Hierbei wird mittels einer Einrichtung zur Bilderfassung an einem ersten Zeitpunkt ein erstes Bild und an mindestens einem weiteren Zeitpunkt mindestens ein weiteres Bild erzeugt. Vorzugsweise werden mittels der Einrichtung zur Bilderfassung Bilder mit einer vorbestimmten Erfassungsrate, beispielsweise 30 Bilder pro Sekunde (30 fps) oder 60 fps, erzeugt, wobei Umfeldinformationen in Abhängigkeit aller oder zumindest eines Teils aller erfassten Bilder generiert werden.In this case, a first image is generated by means of a device for image acquisition at a first time and at least one further time at least one further image. Preferably, by means of the device for image acquisition, images are generated at a predetermined acquisition rate, for example 30 images per second (30 fps) or 60 fps, environment information being generated as a function of all or at least part of all acquired images.
Der erste Zeitpunkt ist von dem mindestens einen weiteren Zeitpunkt verschieden. Insbesondere liegt der erste Zeitpunkt zeitlich vor dem mindestens einen weiteren Zeitpunkt. Weiter verändert die Einrichtung zur Bilderfassung eine Position und/oder Orientierung zwischen dem ersten und dem mindestens einen weiteren Zeitpunkt. Hierbei kann eine Änderung der Position und/oder Orientierung der Einrichtung zur Bilderfassung bezüglich eines vorbestimmten dreidimensionalen Bezugskoordinatensystems erfassbar sein, z. B. mittels mindestens eines geeigneten Sensors zur Erfassung einer absoluten Position und/oder einer absoluten Orientierung oder mittels mindestens eines geeigneten Sensors zur Erfassung einer Positionsänderung und/oder Orientierungsänderung. Das Bezugskoordinatensystem kann hierbei geostationär oder geofest, also geographisch fest referenziert, sein. Beispielsweise kann das Bezugskoordinatensystem ein GPS-basiertes Koordinatensystem sein.The first time is different from the at least one other time. In particular, the first time is before the at least one further time. Furthermore, the device for image acquisition changes a position and / or orientation between the first and the at least one further point in time. In this case, a change in the position and / or orientation of the device for image acquisition with respect to a predetermined three-dimensional reference coordinate system can be detected, for. Example by means of at least one suitable sensor for detecting an absolute position and / or an absolute orientation or by means of at least one suitable sensor for detecting a change in position and / or orientation change. The reference coordinate system can in this case be geostationary or geofest, that is geographically fixed referenced. For example, the reference coordinate system may be a GPS-based coordinate system.
Das von der Einrichtung zur Bilderfassung erzeugte Bild ist hierbei ein zweidimensionales, vorzugsweise pixelbasiertes, Bild, welches keine Tiefeninformationen enthält.The image generated by the device for image acquisition hereby is a two-dimensional, preferably pixel-based, image which contains no depth information.
In dem ersten Bild wird zumindest ein erstes Bildmerkmal detektiert. Das erste Bildmerkmal bezeichnet hierbei ein charakteristisches Merkmal in dem ersten Bild. Das erste Bildmerkmal kann beispielsweise ein intensitätsbasiertes Merkmal und/oder ein farbwertbasiertes Merkmal und/oder ein modellbasiertes Merkmal sein. Hierfür können dem Fachmann bekannte Verfahren zur Merkmalserkennung oder Merkmalsdetektion in Bildern angewendet werden.At least a first image feature is detected in the first image. The first image feature here denotes a characteristic feature in the first image. The first image feature may be, for example, an intensity-based feature and / or a color-value-based feature and / or a model-based feature. For this purpose, methods known in the art for feature recognition or feature detection in images can be used.
Z. B. können Verfahren zur Merkmalserkennung bekannte Verfahren zur Objekterkennung sein. Analog können Verfahren zur Merkmalsdetektion bekannte Verfahren zur Objektdetektion sein. Z. B. können mittels bekannter modellbasierter Verfahren zur Objektdetektion modellbasierte Merkmale detektiert werden. Zu den modellbasierten Verfahren zur Objekterkennung zählen z. B. Verfahren zur Kantendetektion. Selbstverständlich können auch weitere, dem Fachmann bekannte Merkmale in dem ersten Bild detektiert werden.For example, methods for feature recognition may be known methods for object recognition. Analogously, methods for feature detection can be known methods for object detection. For example, model-based features can be detected by means of known model-based methods for object detection. The model-based methods for object recognition include, for. B. Method for edge detection. Of course, further, known in the art features in the first image can be detected.
Analog wird in dem mindestens einen weiteren Bild zumindest ein weiteres Bildmerkmal detektiert.Analogously, at least one further image feature is detected in the at least one further image.
Somit werden also an verschiedenen Zeitpunkten in verschiedenen Bildern Bildmerkmale detektiert. Wesentlich ist hierbei, dass das mindestens eine erste Bildmerkmal des ersten Bildes kein zu dem mindestens einen weiteren Bildmerkmal des mindestens einen weiteren Bildes korrespondierendes Merkmal sein muss. Das mindestens eine erste Bildmerkmal des ersten Bildes kann somit von dem mindestens einen weiteren Bildmerkmal des mindestens einen weiteren Bildes verschieden sein, insbesondere können diese Bildmerkmale von unterschiedlichen Objekten erzeugt worden sein.Thus, therefore, image features are detected at different times in different images. It is essential here that the at least one first image feature of the first image does not have to be a feature corresponding to the at least one further image feature of the at least one further image. The at least one first image feature of the first image may thus be different from the at least one further image feature of the at least one further image; in particular, these image features may have been generated by different objects.
Erfindungsgemäß wird eine erste Sichtlinie von der Einrichtung zur Bilderfassung zu dem ersten Bildmerkmal bestimmt. Diese Bestimmung kann beispielsweise in dem vorhergehend beschriebenen geofesten Bezugskoordinatensystem erfolgen.According to the invention, a first line of sight is determined by the device for image acquisition to the first image feature. This determination can be made for example in the geofesten reference coordinate system described above.
Beispielsweise kann der Einrichtung zur Bilderfassung ein Koordinatensystem, z. B. ein Kamerakoordinatensystem, zugeordnet sein, dessen Position und Orientierung zu dem vorhergehend beschriebenen Bezugskoordinatensystem bekannt oder bestimmbar ist. Weiter können Bildkoordinaten der Bildmerkmale bezüglich des Koordinatensystems der Einrichtung zur Bilderfassung bestimmt werden. Beispielsweise kann eine Bildkoordinate eines, z. B. geometrischen, Schwerpunkts des Bildmerkmals bestimmt werden. Aufgrund der bekannten oder bestimmbaren Position und Orientierung des Koordinatensystems der Einrichtung zur Bilderfassung bezüglich des Bezugskoordinatensystems können diese, insbesondere pixelbezogenen, Bildkoordinaten in das Bezugskoordinatensystem transformiert werden.For example, the device for image acquisition, a coordinate system, for. As a camera coordinate system, be assigned, whose position and orientation to the reference coordinate system described above is known or determinable. Further, image coordinates of the image features with respect to the coordinate system of the image capture device may be determined. For example, an image coordinate of a, z. B. geometric, center of gravity of the image feature. Due to the known or determinable position and orientation of the coordinate system of the device for image acquisition with respect to the reference coordinate system, these, in particular pixel-related, image coordinates can be transformed into the reference coordinate system.
Auch ein Ursprung des Koordinatensystems der Einrichtung zur Bilderfassung kann in das Bezugskoordinatensystem transformiert werden, wobei dreidimensionale Koordinaten des Ursprungs des Koordinatensystems bezüglich des Bezugskoordinatensystems bekannt oder bestimmbar sind.An origin of the coordinate system of the device for image acquisition can also be transformed into the reference coordinate system, wherein three-dimensional coordinates of the origin of the coordinate system with respect to the reference coordinate system are known or determinable.
Da das zweidimensionale Bild keine Tiefeninformationen enthält, kann im Bezugskoordinatensystem nur eine z. B. vom Ursprung des transformierten Koordinatensystems der Einrichtung zur Bilderfassung ausgehende Sichtlinie bestimmt werden, auf welcher das detektierte Bildmerkmal liegt. Somit wird die erste Sichtlinie von der Einrichtung zur Bilderfassung, insbesondere von einem Ursprung eines Koordinatensystems der Einrichtung zur Bilderfassung, zu dem ersten Bildmerkmal in dem Bezugskoordinatensystem bestimmt.Since the two-dimensional image contains no depth information, only one z. B. from the origin of the transformed coordinate system of the device for image acquisition outgoing line of sight are determined on which the detected image feature is located. Thus, the first line of sight is determined by the image capture device, particularly an origin of a coordinate system of the image capture device, to the first image feature in the reference coordinate system.
Weiter wird eine Belegungswahrscheinlichkeit von Voxeln (Volumenpixel) einer voxelbasierten Umfeldkarte erhöht, die von der ersten Sichtlinie berührt oder geschnitten werden. In der voxelbasierten Umfeldkarte sind hierbei die dreidimensionale Umfeldinformationen in den vorhergehend beschriebenen Voxeln speicherbar, wobei eine geometrische Beziehung zwischen Voxelkoordinaten und dem Bezugskoordinatensystem bekannt ist.Furthermore, an occupancy probability of voxels (volume pixels) of a voxel-based environment map is increased, which are touched or cut from the first line of sight. In the voxel-based environment map in this case, the three-dimensional environment information in the previously described voxels can be stored, with a geometric relationship between voxel coordinates and the reference coordinate system is known.
Die Belegungswahrscheinlichkeit kann z. B. mittels einer einem Voxel zugeordneten Zählervariable repräsentiert werden, wobei die Zählervariable inkrementiert wird, falls die erste Sichtlinie das jeweilige Voxel berührt oder schneidet. Hierbei kann eine Höhe der Inkrementierung z. B. abhängig von einer Entfernung der Sichtlinie von einem Voxelmittelpunkt sein. Beispielsweise kann die Höhe der Inkrementierung um so niedriger sein, je weiter die Sichtlinie von dem Mittelpunkt des Voxels entfernt das Voxel berührt oder schneidet.The occupancy probability can z. By means of a counter variable associated with a voxel, the counter variable being incremented if the first line of sight touches or intersects the respective voxel. In this case, a height of the increment z. B. be dependent on a distance of the line of sight from a voxel center. For example, the further the line of sight from the center of the voxel touches or intersects the voxel, the lower the height of the increment can be.
Analog wird eine weitere Sichtlinie von der Einrichtung zur Bilderfassung zu dem mindestens einen weiteren Bildmerkmal des mindestens einen weiteren Bildes bestimmt, wobei eine Belegungswahrscheinlichkeit von Voxeln der voxelbasierten Umfeldkarte erhöht wird, die von der weiteren Sichtlinie berührt oder geschnitten werden.Analogously, a further line of sight is determined by the device for image acquisition to the at least one further image feature of the at least one further image, whereby an occupancy probability of voxels of the voxel-based environment map is increased, which are touched or cut by the further line of sight.
Hierdurch ergibt sich in vorteilhafter Weise ein Verfahren zur Generierung von dreidimensionalen Umfeldinformationen, welches keine rechenintensive Bestimmung korrespondierender Punkte oder korrespondierender Bildmerkmale in zu verschiedenen Zeiten und an verschiedenen Positionen und/oder mit verschiedener Orientierung aufgenommenen Bildern erfordert.This advantageously results in a method for generating three-dimensional environment information which requires no computation-intensive determination of corresponding points or corresponding image features in images recorded at different times and at different positions and / or with different orientations.
Hierbei wird davon ausgegangen, dass die Einrichtung zur Bilderfassung kalibriert und somit eine geometrische Transformation vom Bildkoordinatensystem in das Bezugskoordinatensystem möglich ist. Beispielsweise können intrinsische und extrinsische Kameraparameter bekannt sein, falls die Einrichtung zur Bilderfassung eine Kamera ist.Here it is assumed that the device for image acquisition calibrated and thus a geometric transformation of the image coordinate system in the reference coordinate system is possible. For example, intrinsic and extrinsic camera parameters may be known if the image capture device is a camera.
Die Erhöhung der Belegungswahrscheinlichkeit für Voxel, die von Sichtlinien geschnitten werden, führt in vorteilhafter Weise dazu, dass insbesondere eine Belegungswahrscheinlichkeit von Voxeln oder Voxelbereichen, die zu einer Position oder einem Bereich korrespondieren. an welcher oder in welchem ein tatsächlich vorhandenes Objekt im Umfeld der Einrichtung zur Bilderfassung angeordnet ist, stärker erhöht werden als eine Belegungswahrscheinlichkeit von Voxeln oder Voxelbereichen, die zu einer Position oder einem Bereich korrespondieren. an welcher oder in welchem kein Objekt angeordnet ist.Increasing the occupancy probability for voxels that are intersected by lines of sight advantageously leads, in particular, to an occupancy probability of voxels or voxel areas that correspond to a position or an area. at which or in which an actually existing object is arranged in the environment of the device for image acquisition, be increased more than an occupancy probability of voxels or voxel areas that correspond to a position or an area. at which or in which no object is arranged.
Hierdurch wird in vorteilhafter Weise ein robustes Verfahren zur Generierung von dreidimensionalen Umfeldinformationen geschaffen, da einzelne fehlerhafte Bestimmungen von Bildmerkmalen zwar zu einer fehlerhaften Erhöhung der Belegungswahrscheinlichkeit führen, diese einzelnen fehlerhaften Erhöhungen jedoch in Relation zur Erhöhung aufgrund von Sichtlinien, die für real existierende Objekte bestimmt werden, wesentlich geringer ist. Für das vorgeschlagene Verfahren kann ohne Weiteres angenommen werden, dass die Erhöhung einer Belegungswahrscheinlichkeit für Voxel oder Voxelbereiche, die zu einer Position oder einem Bereich korrespondieren. an welcher oder in welchem ein tatsächlich vorhandenes Objekt im Umfeld der Einrichtung zur Bilderfassung angeordnet ist, signifikant häufiger erfolgt als für Voxel oder Voxelbereiche, die zu einer Position oder einem Bereich korrespondieren, an welcher oder in welchem kein Objekt angeordnet ist.In this way, a robust method for generating three-dimensional environment information is created in an advantageous manner, since individual erroneous determinations of image characteristics lead to a faulty increase in the occupancy probability, but these individual erroneous elevations in relation to the increase due to line of sight, which are determined for real existing objects , is much lower. For the proposed method, it can be readily assumed that increasing an occupancy probability for voxels or voxel areas that correspond to a position or an area. at which or in which an actually existing object is arranged in the environment of the device for image acquisition, occurs significantly more frequently than for voxels or voxel regions which correspond to a position or an area at which or in which no object is arranged.
Eine Sichtlinie kann hierbei durch eine Orientierung bezüglich des Bezugskoordinatensystems charakterisiert oder beschrieben werden. Beispielsweise kann eine Sichtlinie durch Winkel, beispielsweise durch nach der so genannten Yaw-Pich-Roll-Konvention beschriebene Winkel, charakterisiert oder beschrieben werden.A line of sight can hereby be characterized or described by an orientation with respect to the reference coordinate system. For example, a line-of-sight may be characterized or described by angles, for example by angles described according to the so-called yaw-pich-roll convention.
In vorteilhafter Weise benötigt das vorgeschlagene Verfahren weniger Rechenintensität, da keine korrespondierenden Punktpaare in verschiedenen Bildern detektiert werden müssen und somit keine rechenintensiven Operationen durchgeführt werden müssen.Advantageously, the proposed method requires less computational intensity, since no corresponding point pairs have to be detected in different images and thus no computationally intensive operations have to be performed.
In einer weiteren Ausführungsform wird für jeden einzelnen Voxel oder für mindestens einen Voxelbereich mit einer vorbestimmten Größe die Belegungswahrscheinlichkeit ausgewertet. Weiter wird mindestens ein Maximum der Belegungswahrscheinlichkeit bestimmt, die im vorhergehenden Schritt ausgewertet wurden. Weiter wird dem Voxel oder dem mindestens einen Voxelbereich ein detektiertes Objekt zugeordnet, welcher das mindestens eine Maximum aufweist. Somit wird in der Umfeldkarte ein Objekt an dem Voxel oder an dem Voxelbereich detektiert, welcher das mindestens eine Maximum aufweist.In a further embodiment, the occupancy probability is evaluated for each individual voxel or for at least one voxel area with a predetermined size. Furthermore, at least one maximum of the occupancy probability is determined, which was evaluated in the previous step. Furthermore, the voxel or the at least one voxel area is assigned a detected object which has the at least one maximum. Thus, in the environment map, an object is detected at the voxel or at the voxel area having the at least one maximum.
Ein Voxelbereich mit vorbestimmter Größe kann beispielsweise ein 3×3×3-Voxel-Bereich sein. Selbstverständlich sind je nach Auflösung der Umfeldkarte und Größe der zu detektierenden Objekte auch hiervon verschiedene Größen des Voxelbereichs vorstellbar.For example, a voxel region of a predetermined size may be a 3x3x3 voxel region. Of course, depending on the resolution of the environment map and the size of the objects to be detected, different sizes of the voxel area can also be imagined.
Die Belegungswahrscheinlichkeit kann hierbei nach jedem Zeitpunkt der Bilderfassung ausgewertet werden. Hierdurch ergibt sich in vorteilhafter Weise eine ständig aktualisierte Auswertung des Maximums oder lokaler Maxima der Belegungswahrscheinlichkeit in der Umfeldkarte. Auch kann die Belegungswahrscheinlichkeit nach einer vorbestimmten Anzahl von Zeitpunkten der Bilderfassung, z. B. nach fünf aufeinander folgenden Zeitpunkten der Bilderfassung, erneut ausgewertet werden. Hierdurch wird in vorteilhafter Weise eine benötigte Rechenleistung zur Auswertung der Belegungswahrscheinlichkeit reduziert.The occupancy probability can be evaluated after each time of image acquisition. This results in an advantageously updated constantly evaluation of the maximum or local maxima of the occupancy probability in the environment map. Also, the occupancy probability after a predetermined number of times of image capture, z. B. after five consecutive times of image acquisition, be re-evaluated. As a result, a required computing power for evaluating the occupancy probability is advantageously reduced.
Hierbei wird davon ausgegangen, dass in der geografisch fest referenzierten Umgebungskarte nur diejenigen Voxel oder diejenigen Voxelbereiche, die zu einer Position oder einem Bereich korrespondieren, an welcher oder in welchem ein tatsächlich vorhandenes Objekt im Umfeld der Einrichtung zur Bilderfassung angeordnet ist, eine hohe Belegungswahrscheinlichkeit und somit ein Maximum der Belegungswahrscheinlichkeit relativ zu den verbleibenden Voxel oder Voxelbereichen aufweisen werden.In this case, it is assumed that in the geographically fixed referenced area map only those voxels or those voxel areas that correspond to a position or an area at which or in which an actually existing object is arranged in the environment of the device for image acquisition, a high occupancy probability and thus, will have a maximum occupancy probability relative to the remaining voxels or voxels.
Durch die Auswertung des Maximums lässt sich in vorteilhafter Weise in einfacher Art und Weise ein Objekt in der dreidimensionalen Umfeldkarte detektieren und festlegen.By evaluating the maximum, an object can be detected and determined in a simple manner in a simple manner in the three-dimensional environment map.
In einer bevorzugten Ausführungsform werden lokale Maxima der Belegungswahrscheinlichkeit bestimmt, wobei den Voxeln oder den Voxelbereichen jeweils ein detektiertes Objekt zugeordnet wird, welche die lokalen Maxima aufweisen. Somit werden in der Umfeldkarte also Objekte an den Voxeln oder an den Voxelbereichen detektiert, welche jeweils ein lokales Maximum aufweisen. Hierdurch ergibt sich in vorteilhafter Weise, dass nicht nur ein, sondern mehrere Objekte detektiert und in der Umfeldkarte eingetragen werden können.In a preferred embodiment, local maxima of the occupancy probability are determined, wherein the voxels or the voxel areas are each assigned a detected object having the local maxima. Thus, in the environment map, therefore, objects are detected at the voxels or at the voxel areas, which each have a local maximum. This results in an advantageous manner that not only one, but several objects can be detected and registered in the environment map.
In einer weiteren Ausführungsform wird einem Voxel oder einem Voxelbereich ein Objekt nur dann zugeordnet, falls eine Belegungswahrscheinlichkeit größer als eine vorbestimmte Wahrscheinlichkeit ist. Ein Objekt in der Umfeldkarte wird also nur dann detektiert, wenn die Belegungswahrscheinlichkeit größer als eine vorbestimmte Belegungswahrscheinlichkeit ist. Entsprechend kann ein Maß für die Belegungswahrscheinlichkeit, z. B. ein Zähler oder eine Zählvariable, größer als ein vorbestimmter Wert sein, Hierdurch ergibt sich in vorteilhafter Weise ein gegenüber Fehldetektionen robustes Verfahren, wobei eine zufällige und nicht auf real existierenden Objekten beruhende Erhöhung der Belegungswahrscheinlichkeit nicht unbedingt zu einer resultierenden Zuordnung eines Objektes zu einem Voxel oder einem Voxelbereich der Umfeldkarte führt.In a further embodiment, an object is assigned to a voxel or a voxel area only if one Occupancy probability is greater than a predetermined probability. An object in the environment map is thus detected only if the occupancy probability is greater than a predetermined occupancy probability. Accordingly, a measure of the occupancy probability, z. This results in an advantageous manner against a misdemeanor robust method, wherein a random and not based on real existing objects increase the occupancy probability is not necessarily a resulting assignment of an object to a Voxel or a voxel area of the environment map leads.
In einer weiteren Ausführungsform ist die Einrichtung zur Bilderfassung eine an einem Kraftfahrzeug angeordnete Kamera. Hierdurch ergibt sich in vorteilhafter Weise, dass eine zum Teil ohnehin bereits vorhandene Kamera im Kraftfahrzeug auch zur Generierung von dreidimensionalen Umfeldinformationen mittels des vorgeschlagenen Verfahrens genutzt werden kann, wobei die Kamera auch für weitere Verfahren, z. B. eine Abstandsmessung oder ein Spurhalteassistenzsystem, genutzt werden kann. Die Kamera kann hierbei eine Vorwärtskamera oder eine Rückwärtskamera sein. Insbesondere ist eine Position und Orientierung, d. h. extrinsische und auch intrinsische Parameter, der Kamera gegenüber dem Referenzkoordinatensystem des Kraftfahrzeuges bekannt. Weiter kann eine Position und Orientierung des Kraftfahrzeugs bezüglich des geofesten Bezugskoordinatensystems, z. B. durch einen GPS-Sensor, bestimmt werden. Hierdurch kann dann ein Bildkoordinatensystem bezüglich des geofesten Bezugssystems referenziert werden.In a further embodiment, the device for image acquisition is a camera arranged on a motor vehicle. This results in an advantageous manner that a partially already existing anyway camera in the motor vehicle can also be used to generate three-dimensional environment information by means of the proposed method, wherein the camera for other methods, such. As a distance measurement or a lane keeping assistance system can be used. The camera can be a forward camera or a backward camera. In particular, a position and orientation, i. H. extrinsic and also intrinsic parameters known to the camera relative to the reference coordinate system of the motor vehicle. Next, a position and orientation of the motor vehicle with respect to the geofesten reference coordinate system, z. B. by a GPS sensor. In this way, an image coordinate system with respect to the geofesten reference system can then be referenced.
In einer weiteren Ausführungsform wird eine Skalierung der Umfeldkarte in Abhängigkeit eines zurückgelegten Weges und einer Geschwindigkeit der Einrichtung zur Bilderfassung bestimmt.In a further embodiment, a scale of the environment map is determined as a function of a distance covered and a speed of the device for image acquisition.
Ist die Einrichtung zur Bilderfassung eine an einem Kraftfahrzeug angeordnete Kamera, so kann der zurückgelegte Weg und die Geschwindigkeit als zurückgelegter Weg und Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs bestimmt werden. Der zurückgelegte Weg und die Geschwindigkeit kann beispielsweise mittels im Kraftfahrzeug in der Regel bereits vorhandener Wegsensoren und Geschwindigkeitssensoren bestimmt werden. Hierdurch kann in vorteilhafter Weise eine tatsächliche Größe eines detektierten und einem oder mehreren Voxeln der Umfeldkarte zugeordneten Objekts bestimmt werden.If the device for image acquisition is a camera arranged on a motor vehicle, then the distance traveled and the speed can be determined as the distance traveled and the speed of the motor vehicle. The distance covered and the speed can be determined, for example, by means of displacement sensors and speed sensors which are generally already present in the motor vehicle. As a result, an actual size of an object detected and one or more voxels of the environment map can advantageously be determined.
Auch kann also eine Skalierung der Umfeldkarte in Abhängigkeit einer Änderung einer Orientierung der Einrichtung zur Bilderfassung erfolgen, die beispielsweise ebenfalls mittels geeigneter Sensoren erfasst wird. Eine Geschwindigkeit der Einrichtung zur Bilderfassung kann auch in Abhängigkeit des zurückgelegten Weges und einer Zeitdauer für die Zurücklegung des Weges bestimmt werden.Also, therefore, a scaling of the environment map in response to a change in orientation of the device for image capture done, which is also detected, for example, by means of suitable sensors. A speed of the image acquisition device may also be determined depending on the distance traveled and a time to travel the route.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird ein zurückgelegter Weg der Einrichtung zur Bilderfassung mittels eines odometrischen Verfahrens bestimmt, beispielsweise falls die Einrichtung zur Bilderfassung fest mit einem Kraftfahrzeug verbunden ist. Ein odometrisches Verfahren bezeichnet hierbei ein Verfahren, welches einen zurückgelegten Weg anhand von Daten eines Vortriebssystems der Einrichtung zur Bilderfassung bestimmt. Ist beispielsweise die Einrichtung zur Bilderfassung fest mit einem Kraftfahrzeug verbunden, so kann eine Anzahl von Radumdrehungen zwischen zwei Zeitpunkten der Bilderfassung bestimmt werden und unter Annahme eines vorbekannten Raddurchmessers der zurückgelegte Weg bestimmt werden. Eine Orientierung des Kraftfahrzeugs kann beispielsweise in Abhängigkeit eines Lenkwinkels des Kraftfahrzeugs bestimmt werden. Eine Geschwindigkeit der Einrichtung zur Bilderfassung kann in Abhängigkeit eines Zeitabstandes zwischen zwei Zeitpunkten der Bilderfassung und dem zurückgelegten Weg ermittelt werden.In a preferred embodiment, a distance traveled by the image capture device is determined by an odometric method, for example, if the image capture device is fixedly connected to a motor vehicle. In this case, an odometric method refers to a method which determines a traveled path on the basis of data from a propulsion system of the device for image acquisition. For example, if the device for image acquisition firmly connected to a motor vehicle, then a number of Radumdrehungen between two times of image acquisition can be determined and determined assuming a known wheel diameter of the distance traveled. An orientation of the motor vehicle can be determined, for example, as a function of a steering angle of the motor vehicle. A speed of the image acquisition device can be determined as a function of a time interval between two times of the image acquisition and the distance traveled.
Hierdurch ergibt sich in vorteilhafter Weise, dass die für eine Bestimmung der Skalierung der Umfeldkarte und somit eine Bestimmung einer tatsächlichen Größe eines Objekts notwendigen Parameter in einfacher Art und Weise bestimmt werden können. Ist die Einrichtung zur Bilderfassung insbesondere eine an ein Kraftfahrzeug angeordnete Kamera, so können in vorteilhafter Weise bereits vorhandene Sensorsignale des Kraftfahrzeuges zur Bestimmung genutzt werden.This results in an advantageous manner that for a determination of the scaling of the environment map and thus a determination of an actual size of an object necessary parameters can be determined in a simple manner. If the device for image acquisition is, in particular, a camera arranged on a motor vehicle, already existing sensor signals of the motor vehicle can be used for the determination in an advantageous manner.
Weiter vorgeschlagen wird eine Vorrichtung zur Generierung von dreidimensionalen Umfeldinformationen, insbesondere von dreidimensionalen Umfeldinformationen eines Kraftfahrzeuges. Die Vorrichtung umfasst mindestens eine Einrichtung zur Bilderfassung, mindestens eine Auswerteeinrichtung und mindestens eine Speichereinrichtung. Mittels der vorgeschlagenen Vorrichtung ist in vorteilhafter Weise eines der vorhergehend genannten Verfahren durchführbar.Further proposed is a device for generating three-dimensional environment information, in particular of three-dimensional environment information of a motor vehicle. The device comprises at least one device for image acquisition, at least one evaluation device and at least one storage device. By means of the proposed device, one of the aforementioned methods can be carried out in an advantageous manner.
In einer bevorzugten Ausführungsform ist die Einrichtung zur Bilderfassung eine an einem Kraftfahrzeug angeordnete Kamera.In a preferred embodiment, the device for image acquisition is a camera arranged on a motor vehicle.
Die Erfindung wird anhand eines Ausführungsbeispiels näher erläutert. Die Fig. zeigen:The invention will be explained in more detail with reference to an embodiment. The figures show:
Nachfolgend bezeichnen gleiche Bezugszeichen Elemente mit gleichen oder ähnlichen technischen Merkmalen.Hereinafter, like reference numerals designate elements having the same or similar technical features.
In
Weiter wird mittels der Auswerteeinrichtung
Mittels der Auswerteeinrichtung
In
In
BezugszeichenlisteLIST OF REFERENCE NUMBERS
- 11
- Kraftfahrzeugmotor vehicle
- 22
- Kameracamera
- 33
- Auswerteeinrichtungevaluation
- 44
- Speichereinrichtungmemory device
- 55
- GPS-SensorGPS sensor
- 66
- dreidimensionale Umfeldkartethree-dimensional environment map
- 77
- StraßeStreet
- 88th
- Ortsschildortsschild
- 99
- Kirchechurch
- 1010
- Kirchturmsteeple
- 1111
- Pfeilarrow
- E1E1
- Linienlines
- BB
- Bildimage
- S1S1
- erste Sichtliniefirst line of sight
- S11S11
- weitere Sichtliniefurther line of sight
- S2S2
- zweite Sichtliniesecond line of sight
- t1t1
- erster Zeitpunktfirst time
- t2t2
- zweiter Zeitpunktsecond time
- OO
- Objektobject
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.This list of the documents listed by the applicant has been generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.
Zitierte PatentliteraturCited patent literature
- DE 2009016562 A1 [0004] DE 2009016562 A1 [0004]
Claims (9)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102011108468.5A DE102011108468B4 (en) | 2011-07-23 | 2011-07-23 | Method and device for generating three-dimensional environmental information |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102011108468.5A DE102011108468B4 (en) | 2011-07-23 | 2011-07-23 | Method and device for generating three-dimensional environmental information |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE102011108468A1 true DE102011108468A1 (en) | 2013-01-24 |
DE102011108468B4 DE102011108468B4 (en) | 2024-06-20 |
Family
ID=47502185
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE102011108468.5A Active DE102011108468B4 (en) | 2011-07-23 | 2011-07-23 | Method and device for generating three-dimensional environmental information |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
DE (1) | DE102011108468B4 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102016200656A1 (en) | 2016-01-20 | 2017-07-20 | Robert Bosch Gmbh | Method for evaluating an environment of a vehicle |
DE102016224131B3 (en) * | 2016-12-05 | 2017-10-26 | Audi Ag | Determination of movement data of a vehicle-external object by a driver assistance system |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2504641B2 (en) * | 1991-07-26 | 1996-06-05 | 日本電信電話株式会社 | Three-dimensional shape measurement processing method |
US5677836A (en) * | 1994-03-11 | 1997-10-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for producing a cellularly structured environment map of a self-propelled, mobile unit that orients itself in the environment at least with the assistance of sensors based on wave refection |
DE102007012458A1 (en) * | 2007-03-15 | 2008-09-18 | Robert Bosch Gmbh | Method for object formation |
US7446766B2 (en) * | 2005-02-08 | 2008-11-04 | Seegrid Corporation | Multidimensional evidence grids and system and methods for applying same |
DE102009016562A1 (en) | 2009-04-06 | 2009-11-19 | Daimler Ag | Method for identifying objects in periphery of vehicle, involves recording image of periphery of vehicle at vehicle position, and another image of periphery of vehicle at another vehicle position by camera arranged on vehicle |
-
2011
- 2011-07-23 DE DE102011108468.5A patent/DE102011108468B4/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2504641B2 (en) * | 1991-07-26 | 1996-06-05 | 日本電信電話株式会社 | Three-dimensional shape measurement processing method |
US5677836A (en) * | 1994-03-11 | 1997-10-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for producing a cellularly structured environment map of a self-propelled, mobile unit that orients itself in the environment at least with the assistance of sensors based on wave refection |
US7446766B2 (en) * | 2005-02-08 | 2008-11-04 | Seegrid Corporation | Multidimensional evidence grids and system and methods for applying same |
DE102007012458A1 (en) * | 2007-03-15 | 2008-09-18 | Robert Bosch Gmbh | Method for object formation |
DE102009016562A1 (en) | 2009-04-06 | 2009-11-19 | Daimler Ag | Method for identifying objects in periphery of vehicle, involves recording image of periphery of vehicle at vehicle position, and another image of periphery of vehicle at another vehicle position by camera arranged on vehicle |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
HAMANO, T. et al.: Direct estimation of structure from nonlinear motion by voting algorithm without tracking and matching. In: Pattern Recognition, 1992 . Vol.1. Conference A: Computer Vision and Applications, 1992, S.505-508 * |
MORI, T. et al.: Multi-scale structure from multi-views by filtered 3D voting. In: Proceedings CVPR '93, 1993, S.662-663. * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102016200656A1 (en) | 2016-01-20 | 2017-07-20 | Robert Bosch Gmbh | Method for evaluating an environment of a vehicle |
WO2017125199A1 (en) | 2016-01-20 | 2017-07-27 | Robert Bosch Gmbh | Method for evaluating an environment of a vehicle |
DE102016224131B3 (en) * | 2016-12-05 | 2017-10-26 | Audi Ag | Determination of movement data of a vehicle-external object by a driver assistance system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE102011108468B4 (en) | 2024-06-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
DE102009005566B4 (en) | Method and device for creating a map of the surroundings of a motor vehicle | |
EP2561419B1 (en) | Method for determining the lane course for a vehicle | |
DE102016203723A1 (en) | Method and system for determining the pose of a vehicle | |
DE102013206707A1 (en) | Method for checking an environment detection system of a vehicle | |
DE102015107388A1 (en) | Collision avoidance with static targets in confined spaces | |
DE112018001569T5 (en) | Information processing device and information processing system | |
EP1927866A1 (en) | Method for grid-based processing of sensor signals | |
EP3455785A1 (en) | Method for detecting traffic signs | |
DE102021128041A1 (en) | IMPROVEMENT OF A VEHICLE NEURAL NETWORK | |
DE102016003261A1 (en) | Method for self-localization of a vehicle in a vehicle environment | |
DE102018206722A1 (en) | Method and device for operating ultrasonic sensors of a vehicle | |
EP3521132A1 (en) | Method for detecting a vehicle path for rail-bound vehicles | |
DE102008025773A1 (en) | Local and movement conditions estimating method for observed object i.e. vehicle, involves determining distance, detecting shifting of portion of object, and estimating parameter of local and movement condition | |
DE102018212779A1 (en) | Method and system for determining and displaying a wading situation | |
DE102016220581A1 (en) | METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING A ENVIRONMENTAL MODEL | |
DE102010013093A1 (en) | Method for creating model of surrounding area of motor vehicle i.e. car, involves determining whether card cells are loaded with object represented by three- dimensional structures | |
DE102016213377B4 (en) | Method for clearance height detection | |
DE102011108468A1 (en) | Method of generating three-dimensional environment information of motor vehicle, involves increasing occupancy probability of voxels of voxel based environment map, such that voxels are contacted or cut lines of sight | |
DE102019102922A1 (en) | Method and device for multi-sensor data fusion for automated and autonomous vehicles | |
EP3688412A1 (en) | Method and device for determining a highly precise position and for operating an automated vehicle | |
DE102018202753A1 (en) | Method for determining a distance between a motor vehicle and an object | |
DE102019204408B4 (en) | Method for determining the yaw rate of a target object based on sensor data, for example from a high-resolution radar | |
DE102016204654A1 (en) | Device and method for self-motion estimation for a motor vehicle | |
DE102019127322A1 (en) | Method for detecting objects in a vehicle environment, device for data processing, computer program product and computer-readable data carrier | |
DE102018213994A1 (en) | Method and system for determining the movement of a motor vehicle |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
R163 | Identified publications notified | ||
R012 | Request for examination validly filed | ||
R016 | Response to examination communication | ||
R018 | Grant decision by examination section/examining division | ||
R079 | Amendment of ipc main class |
Free format text: PREVIOUS MAIN CLASS: G01C0003240000 Ipc: G01C0011060000 |