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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zu einer selektiven Merkmalsextraktion aus einer Musterprojektion in ein Fahrzeugvorfeld.
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Eine 3D Rekonstruktion eines vor einem optischen System befindlichen Raumes bildet die Basis für eine rechnergesteuerte Bildanalyse und ist von essentieller Bedeutung für sich autonom bewegende Systeme, deren umliegender Raum erkundet werden muss. Ein Standardverfahren der 3D Rekonstruktion ist eine Triangulation, d.h. eine Abstandsmessung durch genaue Winkelbestimmung innerhalb eines Dreiecks, welches zwei Punkte des optischen Systems mit einem jeweiligen Punkt eines Objekts im Raum bilden.
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Ein die Triangulation verwendendes Verfahren zu einer bildbasierten Positionsbestimmung findet sich bspw. in der Druckschrift
DE 11 2011 102 132 T5 . Unter Verwendung eines kombinierten merkmalbasierten Prozesses wird eine Vielzahl von Bildern verarbeitet, um einen Gegenstand bzw. dessen Oberfläche, zu erfassen.
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Man unterscheidet zwischen passiver und aktiver Triangulation. Bei der passiven Triangulation befindet sich an zwei Punkten des optischen Systems jeweils ein Beobachter, was beispielsweise in einer Stereokamera Anwendung findet, die ein Objekt im Raum unter verschiedenen Winkeln aufnimmt. Demgegenüber wird bei der aktiven Triangulation, welche ein häufig in der optischen Abstandsmessung eingesetztes Messprinzip darstellt, ein Beobachtungspunkt durch eine Lichtquelle ersetzt, das Dreieck also aus Lichtstrahl, angestrahltem Objekt und Kamera gebildet.
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Die Druckschrift
DE 10 2009 040 991 B4 offenbart eine Messanordnung und ein Verfahren zum Vermessen einer Oberfläche. Die mittels einer Projektionseinrichtung auf ein Objekt abgestrahlten Muster werden von einer Kamera aufgenommen und an eine Bildauswertung weitergeleitet. Auch eine zusätzliche Lichtquelle, die gepulste Lichtsignale aussendet, findet Verwendung.
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In der Druckschrift
DE 10 2006 061 712 A1 wird eine Szene mit einem modulierten Zufalls- oder Pseudomuster, was ein schräges Streifenmuster sein kann, beleuchtet und die Szene relativ zu diesem Muster bewegt. Zwei Kameras nehmen in verschiedenen Relativpositionen je mindestens zwei Bilder auf, wobei eine Korrespondenz von Pixeln auf der Basis eines Vergleichs von Modulationsmerkmalen bestimmt wird.
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Bei einem Kraftfahrzeug ist die Lichtquelle vorteilhaft bereits durch einen Scheinwerfer gegeben, der zusammen mit einer im Frontbereich verbauten Kamera das optische System bildet. Für die Qualität der Bildverarbeitung ist dabei die genaue Kenntnis einer fahrzeugspezifischen Lichtverteilung und der Position des Scheinwerfers relativ zur Kamera von großer Bedeutung, weshalb eine Kalibrierung eines Scheinwerfer-Kamera-Systems erfolgt. Mittels des Scheinwerfers lässt sich dann ein Muster in ein Fahrzeugvorfeld projizieren, welches abhängig von einer Oberflächenstruktur im Fahrzeugvorfeld oder von sich dort befindlichen Objekten verformt von der Kamera aufgenommen wird. Um unter Verwendung der aktiven Triangulation eine Tiefenmap des vor dem Fahrzeug befindlichen Bereichs zu erstellen, durchläuft ein Bildverarbeitungssystem einen als Bildverarbeitungskaskade bezeichneten Ablauf: Zuerst wird eine Merkmalssuche durchgeführt, bspw. eine sogenannte Musterfrequenz, also mehrere charakteristische Wechsel von Hell-Dunkel-Grenzen innerhalb des projizierten Musters, identifiziert. Als zweiter Schritt erfolgt eine Adaption eines Bildverarbeitungskernels entsprechend der identifizierten Musterfrequenz, dann die Faltung des Kamerabildes mit dem Bildverarbeitungskernel, und schließlich eine Extraktion der Merkmale basierend auf einer nachgeschalteten Kanten- bzw. Eckpunktdetektion. Final werden die detektierten charakteristischen Merkmale dem das Muster projizierenden Scheinwerfer zugeordnet und basierend auf dessen Lichtverteilung eine Tiefenmap erstellt.
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Ein Problem dabei ist jedoch, dass die aus dem Stand der Technik bekannten Methoden, um die einzelnen Schritte der Bildverarbeitung durchzuführen, zwar präzise die Merkmale extrahieren, die Zahl der dafür notwendigen Rechenschritte jedoch zu zeitaufwändig ist, um die Erstellung der Tiefenmap zusammen mit einer darauf basierenden Entscheidung, bspw. ein Ausweichen auf Grund eines im Fahrzeugvorfeld auftauchenden Hindernisses, in Echtzeit zu bewältigen.
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Vor diesem Hintergrund ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren für eine Merkmalsextraktion bereitzustellen, welches eine Bildverarbeitung in Echtzeit ermöglicht. Ferner ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein entsprechendes System zur Durchführung eines solchen Verfahrens bereitzustellen.
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Zur Lösung der voranstehend genannten Aufgabe wird ein Verfahren zu einer selektiven Merkmalsextraktion vorgeschlagen, bei dem ein Fahrzeug im Frontbereich mindestens einen Scheinwerfer und mindestens eine Kamera aufweist und bei dem durch den mindestens einen Scheinwerfer ein Muster in ein Fahrzeugvorfeld projiziert wird. Das Muster kann dabei bspw. aus abwechselnd hellen und dunklen Flächen bestehen, wobei bei einer Bildanalyse, etwa durch eine Fouriertransformation, sich kontinuierlich abwechselnde helle und dunklen Flächen als Signal in einem Frequenzraum identifizierbar werden. Das in das Fahrzeugvorfeld projizierte Muster wird abhängig von einer Oberflächenstruktur einer bestrahlten Szene verformt. Dies nimmt die mindestens eine Kamera in kontinuierlicher Abfolge als ein Bild in Form von Pixeln auf und leitet jedes dieser Bilder an eine Bildverarbeitungseinheit, die mindestens eine Primärverarbeitungseinheit und eine Sekundärverarbeitungseinheit umfasst, weiter. Vorteilhaft kann eine Primärverarbeitung und eine Sekundärverarbeitung zeitlich parallel ablaufen. Eine Primärverarbeitung eines Bildes zu einer Detektion charakteristischer Merkmale, etwa eine vorgegebene Abfolge benachbarter Hell-Dunkel-Flächen, ist dabei präziser, aber auch zeitaufwändiger als eine Sekundärverarbeitung, die ein rechentechnisch schneller zu identifizierendes Umgebungsmerkmal um ein charakteristisches Merkmal herum verfolgt. Ein solches Umgebungsmerkmal kann bspw. eine mehrere Pixel umfassende rechteckige Fläche mit ein und demselben oder einem ähnlichen Helligkeitswert sein. Während die Primärverarbeitungseinheit ein einzelnes Bild hinsichtlich charakteristischer Merkmale untersucht und zwischenzeitlich von der mindestens einen Kamera eine Anzahl N weiterer Bilder aufgenommen werden, ist die Sekundärverarbeitungseinheit in der Lage, diese in kontinuierlicher Abfolge übermittelten Bilder in Echtzeit zu verarbeiten. Bei einem Initialisierungsprozess detektiert nun die Primärverarbeitungseinheit in einem ersten Bild mindestens ein charakteristisches Merkmal und gibt die Pixelposition des das jeweilige charakteristische Merkmal enthaltenden Pixels an eine Sekundärverarbeitungseinheit weiter. Die Sekundärverarbeitungseinheit stellt in dem ersten Bild in einer mehrere Pixel umfassenden Umgebung dieser jeweiligen Pixelposition des mindestens einen charakteristischen Merkmals mindestens ein Umgebungsmerkmal fest und identifiziert dieses mit der jeweiligen Pixelposition, d.h. ordnet dieses mindestens eine Umgebungsmerkmal der jeweiligen Pixelposition des mindestens einen charakteristischen Merkmals zu. Die Sekundärverarbeitungseinheit verfolgt dann anhand des jeweiligen Umgebungsmerkmals das ursprünglich mit der jeweiligen Pixelposition verbundene charakteristische Merkmal in jedem auf das erste Bild folgenden Bild, bis die Primärverarbeitungseinheit ein weiteres Bild untersucht hat und eine jeweilige Pixelposition des mindestens einen festgestellten charakteristischen Merkmals an die Sekundärverarbeitungseinheit übermittelt. Gleichzeitig wird das zugehörige von der Primärverarbeitung analysierte erste Bild für die Sekundärverarbeitungseinheit als ein erstes Bild gesetzt. Die Sekundärverarbeitungseinheit stellt dann in dem zweiten von der Primärverarbeitungseinheit analysierten Bild wiederum in einer mehrere Pixel umfassenden Umgebung der jeweiligen neu übermittelten Pixelposition des mindestens einen charakteristischen Merkmals mindestens ein Umgebungsmerkmal fest und verfolgt dieses in den darauffolgenden von der mindestens einen Kamera kommenden Bilder. Vorteilhaft führt die Sekundäreinheit einen Abgleich der jeweiligen Pixelpositionen zwischen dem von ihr anhand des mindestens einen Umgebungsmerkmals verfolgten charakteristischen Merkmal und der jeweiligen von der Primärverarbeitungseinheit neu festgestellten Pixelposition durch und korrigiert mit dem Ergebnis seine vorangegangenen jeweilig festgestellten Pixelpositionen des charakteristischen Merkmals.
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Ein zeitlicher Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens ist demnach wie folgt denkbar. Als zeitliche Einheit sei die Zählung der in kontinuierlicher Abfolge von der mindestens einen Kamera aufgenommenen Bilder gewählt, mit dem zeitlichen Abstand zwischen zwei Bildern als Zeittakt. Die Primärverarbeitungseinheit erhält initial zum Zeitpunkt 0 ein erstes Bild und benötigt den Zeitablauf von N Zeittakten, in dem N weitere Bilder entstehen, zur Analyse. Damit erhält die Sekundärverarbeitungseinheit zu einem Zeitpunkt N eine jeweilige exakte Pixelposition mindestens eines charakteristischen Merkmals zu dem Bild zum Zeitpunkt 0. Die Sekundärverarbeitungseinheit identifiziert nun in dem initialen Bild zum Zeitpunkt 0 zu einer jeweiligen exakten Pixelpostion des mindestens einen charakteristischen Merkmals ein jeweiligens Umgebungsmerkmal und verfolgt dieses in allen weiteren Bildern. Aufgrund des im Vergleich mit der Primäverarbeitung wesentlich geringeren rechentechnischen Aufwands, ein jeweiliges Umgebungsmerkmal zu verfolgen, bewältigt die Sekundärverarbeitungseinheit diese Aufgabe dabei in kürzerer Zeit als ein Zeittakt dauert. Es ist denkbar, dass die Sekundärverarbeitungseinheit die N bereits vorliegenden Bilder abgearbeitet hat, bis ein N + 1tes Bild von der mindestens einen Kamera übermittelt wird und somit die Sekundärverarbeitungseinheit in Echtzeit für jedes weitere Bild ab dem Zeitpunkt N + 1 anhand eines jeweiligen Umgebungsmerkmals das mindestens eine charakteristische Merkmal verfolgt. Währenddessen analysiert die Primärverarbeitungseinheit das zum Zeitpunkt N von der Kamera aufgenommene Bild, benötigt dafür weitere N Zeittakte und übermittelt zum Zeitpunkt 2 * N eine jeweilige Pixelposition zu dem mindestens einen charakteristischen Merkmal an die Sekundärverarbeitungseinheit. Die Sekundärverarbeitungseinheit gleicht zum Zeitpunkt 2 * N die jeweilige neu übermittelte Pixelposition zu dem mindestens einen charakteristischen Merkmal mit der aus der Verfolgung eines jeweiligen Umgebungsmerkmals zu dem mindestens einen charakteristischen Merkmal abgespeicherten Pixelposition für das Bild zum Zeitpunkt N ab und führt gegebenenfalls eine Korrektur der jeweiligen Pixelposition des mindestens einen charakteristischen Merkmals durch. Von dieser jeweiligen gegebenenfalls korrigierten Pixelposition des mindestens einen mit dem jeweiligen Umgebungsmerkmal identifizierten charakteristischen Merkmals verfolgt die Sekundärverarbeitungseinheit das jeweilige Umgebungsmerkmal für die Bilder zu den Zeitpunkten N + 1 bis 2 * N, um dann für das 2 * N + 1te Bild in Echtzeit aus einem gefundenen jeweiligen Umgebungsmerkmal eine jeweilige Pixelposition des mindestens einen charakteristischen Merkmals bereitstellen zu können. Dieser Vorgang wiederholt sich jeweilig alle N weiteren Zeittakte für das jeweilig N Zeittakte in der Vergangenheit vorliegende Bild.
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In einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird aus dem mindestens einen durch die Primärverarbeitungseinheit festgestellten charakteristischen Merkmal mittels aktiver Triangulation eine Tiefenmap erstellt. Zur rechentechnischen Umsetzung wird die Pixelposition des jeweiligen charakteristischen Merkmals auf einer bildaufnehmenden Einheit in der mindestens einen Kamera benötigt.
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In einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird aus dem mindestens einen durch die Sekundärverarbeitungseinheit festgestellten Umgebungsmerkmal mittels aktiver Triangulation eine Tiefenmap erstellt. Mit dem jeweiligen Umgebungsmerkmal ist eine Pixelposition des zugehörigen charakteristischen Merkmals bekannt. Dies wird für die aktive Triangulation benötigt.
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In einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird das charakteristische Merkmal durch Hell-Dunkel-Übergänge mit einer vorgegebenen Musterfrequenz gebildet. Bspw. wird ein charakteristisches Merkmal aus einem Bildpunkt gewählt, der in Pixeln in seiner unmittelbaren Nachbarschaft in einer Reihenfolge von links oben nach rechts oben nach rechts unten nach links unten nach links oben zwei Übergänge von hell nach dunkel aufweist.
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In einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird von der Primärverarbeitungseinheit zu einer Bildanalyse ein Gabor Filter eingesetzt. Diese numerische Methode ermöglicht vorteilhaft eine schnelle rechentechnische Ermittlung von sich abwechselnden Hell-Dunkel-Flächen, insbesondere die Suche nach einer vorgegebenen Musterfrequenz.
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In einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird von der Sekundärverarbeitungseinheit aus der Verfolgung des mindestens einen Umgebungsmerkmals über mindestens zwei Bilder eine jeweilige Bewegungsänderung des mindestens einen Umgebungsmerkmals relativ zur jeweiligen Pixelposition im ersten Bild festgestellt und zur Verfolgung des Umgebungsmerkmals in den folgenden Bildern auf die jeweilige weitere Bewegungsänderung extrapoliert. Dieses Vorgehen unterstützt die Verfolgung des jeweiligen Umgebungsmerkmals.
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In einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird von der Sekundärverarbeitungseinheit aus einer Differenz zwischen der von der Primärverarbeitungseinheit für das erste Bild gelieferten jeweiligen Pixelposition des mindestens einen charakteristischen Merkmals und einer jeweiligen nach dem ersten Bild als nächstes verarbeiteten Bildes gelieferten Pixelposition des gleichen mindestens einen charakteristischen Merkmals eine Korrektur für die weitere Extrapolation vorgenommen. Dadurch kann die Sekundärverarbeitungseinheit eine Kalibrierung von Pixelpositionen der anhand von jeweiligen Umgebungsmerkmalen verfolgten charakteristischen Merkmale durchführen.
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In einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird aus einer Berechnung von Grauwertveränderungen in einem von der Kamera aufgenommenen Bild auf eine Anzahl M an aufeinanderfolgenden Bildern geschlossen, über die allein mittels der Sekundärverarbeitung eine Tiefenmap erstellt wird. Eine Grauwertveränderung bedeutet dabei, dass sich ein von einem Pixel dargestellter Helligkeitswert verändert. Ist die Zahl der Pixel, bei denen eine Grauwertveränderung stattfindet, hoch, so liegt eine dynamische Szene vor, etwa ein sich bewegendes Objekt im Fahrzeugvorfeld. Bei einer statischen Szene werden hingegen kaum Grauwertveränderungen registriert. Je stärker Grauwertveränderungen stattfinden, umso ungenauer fällt eine mittels der Sekundärverarbeitung durch Verfolgung von jeweiligen Umgebungsmerkmalen festgestellte Pixelposition eines jeweiligen charakteristischen Merkmals aus. Daher wird aus einem Maß für Grauwertveränderungen, bspw. einer Gesamtzahl an Pixeln mit einem sich ändernden Helligkeitswert zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern, auf die Anzahl M an aufeinanderfolgenden Bildern, mit denen zur Erstellung einer Tiefenmap von einer Sekundärverarbeitungseinheit Pixelpositionen charakteristischer Merkmale durch Verfolgung von zugehörigen Umgebungsmerkmalen bereitgestellt werden, geschlossen. Ist die Anzahl M kleiner als die Anzahl N von Bildern, während deren Abfolge die Primärverarbeitung stattfindet, so kann das erfindungsgemäße Verfahren nicht mehr in Echtzeit ausgeführt werden.
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Ferner wird ein System zu einer selektiven Merkmalsextraktion beansprucht, welches mindestens einen im Frontbereich eines Fahrzeugs verbaubaren Scheinwerfer und mindestens eine Kamera aufweist, und weiter eine Recheneinheit mit einer Speichereinheit und einer Bildverarbeitungssoftware umfasst, mit der sich eine Bildverarbeitungseinheit, die mindestens eine Primärverarbeitungseinheit und eine Sekundärverarbeitungseinheit umfasst, zur Ausführung eines voranstehend beschriebenen Verfahrens realisieren lässt.
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In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Systems umfasst die Recheneinheit Mittel zu einem parallelen Ablauf von Primärverarbeitung und Sekundärverarbeitung eines jeweiligen von der Kamera aufgenommenen Bildes.
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Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.
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Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
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Die Figuren werden zusammenhängend und übergreifend beschrieben, gleichen Komponenten sind dieselben Bezugszeichen zugeordnet.
- 1 zeigt in schematischer Darstellung ein von einer Kamera aufgenommenes Bild mit einem in ein Fahrzeugvorfeld projiziertes Muster und detektierten charakteristischen Merkmalen gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
- 2 zeigt in schematischer Darstellung ein von einer Kamera aufgenommenes Bild mit einem in ein Fahrzeugvorfeld projiziertes Muster und detektierten charakteristischen Merkmalen nach einem ersten Zeittakt gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
- 3 zeigt in schematischer Darstellung ein von einer Kamera aufgenommenes Bild mit einem in ein Fahrzeugvorfeld projiziertes Muster und detektierten charakteristischen Merkmalen nach N Zeittakten gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
- 4 zeigt in schematischer Darstellung ein von einer Kamera aufgenommenes Bild mit einem in ein Fahrzeugvorfeld projizierten Muster und detektierten charakteristischen Merkmalen nach 2* N Zeittakten gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
- 5 zeigt zwei Graphen einer jeweiligen Grauwerteverteilung zweier von einer Kamera aufgenommener Bilder eines in ein Fahrzeugvorfeld projizierten Musters gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
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In 1 wird in schematischer Darstellung ein von einer Kamera aufgenommenes Bild 10 mit einem in ein durch einen Scheinwerfer ausgeleuchtetes Fahrzeugvorfeld 11 projizierten Muster 12 und detektierten charakteristischen Merkmalen 13 und 14 gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens gezeigt. Ein jeweiliges charakteristisches Merkmal 13 wurde innerhalb eines Rahmens 15, bzw. alle umfassend durch Bezugszeichen 14 bezeichnet, von einer Primärverarbeitungseinheit bspw. mittels eines Gabor Filters ermittelt und dient in der weiteren Bildanalyse der Erstellung einer Tiefenmap. Zu einer Beobachtung von im Fahrzeugvorfeld sich bewegenden Objekten, insbesondere von einem sich dem Fahrzeug nähernden Objekt, ist eine stetige Verfolgung dieses Objektes bzw. eines im darauf projizierten Muster detektierten charakteristischen Merkmals unabdingbar. Da jedoch während einer Detektion von charakteristischen Merkmalen in einem Bild durch eine Primärverarbeitungseinheit mehrere weitere Bilder von mindestens einer Kamera zur Verfügungen gestellt werden, in denen sich ein zu beobachtendes Objekt weiter bewegt, d.h. eine Positionsänderung auf dem jeweiligen Bild einnimmt, wird erfindungsgemäß ein schnelleres, echtzeitfähiges Auswerteverfahren durch eine Sekundärverarbeitungseinheit durchgeführt. Hierbei wird von der Primärverarbeitungseinheit mit einem jeweiligen detektierten charakteristischen Merkmal 13 bzw. 14 eine Pixelposition identifiziert und einer Sekundärverarbeitungseinheit übermittelt. Die Sekundärverarbeitungseinheit ermittelt dann in der Umgebung dieser Pixelposition ein Umgebungsmerkmal, dargestellt durch den Rahmen 16 und identifiziert mit innerhalb dieses Rahmens 16 liegenden Pixeln einer gewissen Farbe oder Helligkeit die Pixelposition des jeweiligen charakteristischen Merkmals. Dabei sind die Pixelpositionen des jeweiligen charakteristischen Merkmals und des jeweiligen mit einem Umgebungsmerkmal identifizierten charakteristischen Merkmals identisch. In den darauffolgenden Bildern sucht die Sekundärverarbeitungseinheit nach einer bspw. innerhalb des Rahmens 16 dargestellten Helligkeitsstruktur, die sich innerhalb eines gewissen flächigen Bereichs, ggf. eingegrenzt durch eine Abschätzung einer Verschiebung des projizierten Musters 12 auf den darauffolgenden Bilder finden lassen muss.
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In 2 wird in schematischer Darstellung ein von einer Kamera aufgenommenes Bild mit einem in ein Fahrzeugvorfeld projizierte Muster und detektierten charakteristischen Merkmalen nach einem ersten Zeittakt gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens gezeigt. Das projizierte Muster 12 hat sich gegenüber der in 1 eingenommenen Position um eine Bewegungsänderung 27 verschoben. Von der Sekundärverarbeitungseinheit wird das gleiche Umgebungsmerkmal 26 wie in dem Rahmen 16 in 1 verfolgt und eine damit verknüpfte Pixelposition des charakteristischen Merkmals 23 zu einer Erstellung einer Tiefenmap weitergegeben. Der Rahmen 15 zeigt die ursprüngliche Pixelposition des charakteristischen Merkmals 13 von 1.
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In 3 wird in schematischer Darstellung ein von einer Kamera aufgenommenes Bild mit einem in ein Fahrzeugvorfeld projiziertes Muster und detektierten charakteristischen Merkmalen nach N Zeittakten gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens gezeigt. Das projizierte Muster 12 hat sich gegenüber der in 1 eingenommenen Position noch weiter um eine Bewegungsänderung 37 verschoben. Von der Sekundärverarbeitungseinheit wird das gleiche Umgebungsmerkmal 36 wie in dem Rahmen 16 in 1 verfolgt und eine damit verknüpfte Pixelposition des charakteristischen Merkmals 33 zu einer Erstellung einer Tiefenmap weitergegeben. Der Rahmen 15 ist an der Pixelposition des ursprünglich detektierten charakteristischen Merkmals 13 dargestellt. Das von der Kamera aufgenommene Bild 10 wird der Primärverarbeitungseinheit zu einer erneuten Auswertung hinsichtlich charakteristischer Merkmale übermittelt.
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In 4 wird in schematischer Darstellung ein von einer Kamera aufgenommenes Bild mit einem in ein Fahrzeugvorfeld projizierten Muster und detektierten charakteristischen Merkmalen nach 2* N Zeittakten gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens gezeigt. Das projizierte Muster 12 hat sich gegenüber der in 1 eingenommenen Position noch weiter verschoben, und zwar um mehr als durch eine Bewegungsänderung 47 dargestellte Verschiebung. Allerdings hat die Sekundärverarbeitungseinheit fälschlicherweise ein von dem Rahmen 46 dargestelltes Umgebungsmerkmal verfolgt, welcher sich gegenüber der in 1 eingenommen Position des Rahmens 16 eines Umgebungsmerkmals um die Bewegungsänderung 47 verschoben hat und würde nun eine damit verknüpft falsche Pixelposition zu einem charakteristischen Merkmal 48 ermitteln. Durch die Primärverarbeitungseinheit werden nun an die Sekundärverarbeitungseinheit die Pixelpositionen zu den detektierten charakteristischen Merkmalen nach N Zeittakten übermittelt, wodurch die Sekundärverarbeitungseinheit die mit den jeweiligen Umgebungsmerkmalen verknüpften Pixelpositionen korrigieren kann und ein neu festgestelltes Umgebungsmerkmal, dargestellt durch den Rahmen 45 und mit dem charakteristischen Merkmal 43 identifiziert, verfolgt.
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In 5 werden zwei Graphen 51 und 52 einer jeweiligen Grauwerteveränderung zweier von einer Kamera aufgenommener Bilder eines in ein Fahrzeugvorfeld projizierten Musters gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens dargestellt. Eine horizontale Achse 53 zeigt eine Änderung eines Grauwertes des gleichen Pixels aus zwei zeitlich aufeinanderfolgenden Bildern, eine vertikale Achse 54 einen der Zahl der Pixel mit der jeweiligen Grauwertveränderung entsprechenden Wert. Sind, wie in Graph 51, die Grauwertveränderungen hoch, liegt eine dynamische Szene vor, d.h. mindestens ein Objekt im Fahrzeugvorfeld bewegt sich. Durch die relativ großen Grauwertveränderungen ist die Sekundärverarbeitung stärker fehlerbehaftet und die notwendige Zeit bis zu einer neuen Primärverarbeitung gering. In Graph 52 sind die Grauwertveränderungen niedrig. Es liegt eine statische Szene vor. Der Sekundärverarbeitungseinheit kann über mehr Zeittakte M vertraut werden.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 112011102132 T5 [0003]
- DE 102009040991 B4 [0005]
- DE 102006061712 A1 [0006]
