WO2023016799A1 - Verfahren zur identifizierung von kanten von bordsteinen - Google Patents

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WO2023016799A1
WO2023016799A1 PCT/EP2022/070995 EP2022070995W WO2023016799A1 WO 2023016799 A1 WO2023016799 A1 WO 2023016799A1 EP 2022070995 W EP2022070995 W EP 2022070995W WO 2023016799 A1 WO2023016799 A1 WO 2023016799A1
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WO
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mobile platform
curb
edges
curbs
topographical profile
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PCT/EP2022/070995
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English (en)
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Inventor
Peter Pozsegovics
Original Assignee
Robert Bosch Gmbh
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    • 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
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/882—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for altimeters
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    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/04—Context-preserving transformations, e.g. by using an importance map
    • G06T3/047—Fisheye or wide-angle transformations

Definitions

  • An essential part of such, at least partially automated, systems is their ability to perceive complex situations in relation to their environment so that they can adapt them to the task at hand.
  • Wheels of such mobile platforms are very important components for correct functioning and must therefore be in correct condition. In certain driving situations, damage to the wheels or rims is more likely; a parking situation right next to a curb can be viewed as particularly critical.
  • a method for identifying curb edges in a mobile platform environment comprising the following steps.
  • at least one visual image of the area surrounding the mobile platform is provided.
  • linear structures are determined in the at least one optical image.
  • a topographical profile of an underground area in the vicinity of the mobile platform is provided.
  • the linear structures are projected into the topographical profile of the soil.
  • the edges of curbs are verified by examining the topographical profile on both sides of the projected line-shaped structures for height jumps that correspond to a curb structure.
  • the verified height differences are connected to identify the edges of the curbs.
  • structures of curb edges which in most cases can be approximated as straight lines, are determined in the method using, for example, a calibrated fisheye camera system. It can be determined based on the calibration of the camera system, the position of the camera system in world coordinates, so that the linear structures of the edges of curbs from the at least one optical image can be transformed or projected into the topographical profile of the underground area surrounding the mobile platform, so that the specific linear structures of the edges of curbs can be verified in a three-dimensional world coordinate representation.
  • the topographic profile can be subdivided into grid cells by means of a flat grid in order to mathematically aggregate a large number of topographic points, which can be determined, for example, by means of three-dimensional triangulation, within a grid cell, for example by averaging, in order to assign them to the respective grid cell, for example in an x,y plane.
  • edges of curbs in the vicinity of the mobile platform can be recognized grid-based.
  • the curbs can be clearly characterized by their height values even in a static environment, different height values result for the individual grid cells of the topographic profile depending on whether the topographic profile is an underground area that can be driven on by the mobile platform or a curb with a resulting elevated plane.
  • the curbs are thus clearly imaged in the grid cells of the two-dimensional grid and the edges of the curbs, which indicate a transition from the underground surface to the curb, can be identified.
  • the edges of curbs can be verified by examining the topographical profile on both sides of the projected linear structure for changes in height. If a height difference can be determined between the two sides of the projected line-shaped structure, the line-shaped structure can be verified as a valid curb object.
  • the method for identifying edges of curbs thus advantageously results in an identification of the edges of curbs without having to carry out a measurement, such as line triangulation, in particular with regard to the height and distance of a curb.
  • the method can be implemented in particular by suitable evaluation of data that can be provided by the optical camera system, which is why the method is simple and can be implemented effectively.
  • an edge filter kernel Using an edge filter kernel, a convolution method can be applied to verify the edges of curbs by sweeping the edge filter kernel over the entire planar grid to identify the corresponding edges.
  • Such an edge filter kernel identifies a set of grid cells that can be connected, or clustered, to identify the edges of curbs.
  • edges of curbs can also be identified in areas of the two-dimensional grid in which no linear structures have been projected.
  • the edges of curbs be verified by means of the edge filter kernel in an environment of the projected line-shaped structures.
  • the method can be more effective since the entire flat grid does not have to be scanned using the edge filter kernel.
  • the linear structures of the at least one optical image are transformed into world coordinates for the projection into the topographical profile of the ground.
  • this allows the line-shaped structures to be easily compared with the topographical profile.
  • a calibrated fisheye camera and/or a calibrated short-range camera and/or another calibrated video camera and/or a multiplicity of these camera systems can be used to provide the optical image of the area surrounding the mobile platform.
  • a calibrated camera system enables a transformation of image coordinates of the respective camera system into world coordinates.
  • a distance of a wheel from the verified edges of the curbs is determined by aligning the optical camera calibrated to the world coordinates of the topographical profile and its position to the respective wheels of the mobile platform with the identified edges of the curbs in the world coordinates be compared.
  • the distance of a respective Wheel from an edge of a curb can be defined as the shortest distance between the respective nearest wheel and the respective edge of the curb.
  • the topographical profile is subdivided using a planar grid, and the linear structures are projected into a corresponding grid cell-aggregated topographical profile.
  • the topographical profile is subdivided into grid cells by means of a planar grid and the points of the topographical profile which are within a grid cell are aggregated mathematically, for example by averaging.
  • the provided topographical profile was determined using an optical camera system and/or a lidar system and/or a radar system.
  • the accuracy can be increased in that the topographical profile is generated, for example, using different imaging systems.
  • the provided topographical profile was generated using a structure by motion method.
  • the entire method can advantageously be implemented by evaluating data from camera systems.
  • the linear structures in the at least one optical image are determined using contrast differences in the at least one optical image.
  • the linear structures in the at least one optical image be determined by means of a linear structure of an upper edge of the curb and a linear structure of a lower edge of the curb by the linear structure of the upper edge being projected onto a virtual underground surface and a first Triangle formed from the top of the curb, the bottom of the curb and the projected line of the top of the curb onto the virtual subsurface, with a second triangle formed from a camera position, a perpendicular projection of the camera position onto the subsurface and the bottom of the Curb is formed in terms of similar triangles is compared. Since the first triangle and the second triangle must be similar triangles if curb edges are correctly determined, these method steps can be used to check and/or improve the identification of the curb edges.
  • the verified edge of the curb is tracked over an identification time by a system of the mobile platform to determine erroneous identifications of curb edges.
  • this improves the security of correctly identifying edges of the curbs and false detections can be reduced by using known methods to identify the edges of the curbs over a certain period of time, for example as long as the respective edges of the curbs are in the relevant environment of the mobile platform pursue.
  • the planar grid is formed in an area relevant to the identification of curb edges around the mobile platform, and when the relevant area changes in the direction of change, it is built up and counter to the direction of change is reduced to a size of the planar limit grid.
  • the storage effort in particular for the associated values for the grid cells, can be reduced by the planar grid being maintained in a region around the mobile platform corresponding to a direction of movement of the mobile platform.
  • values of grid cells that are no longer relevant can be discarded and the memory locations for these grid cells can be used for grid cells lying in the direction of travel.
  • a system for identifying edges of curbs in an area surrounding a mobile platform is proposed, with an optical camera system which is mechanically coupled to the mobile platform and is set up to provide at least one optical image of the area surrounding the mobile platform.
  • the identification system contains an imaging system that is set up to generate a topographical profile of an underground area in the vicinity of the mobile platform.
  • the system for identification contains a device for data processing, which is coupled in terms of signals to the optical camera system and the imaging system, and which is set up by means of a computing unit and/or a system-on-chip, one of the methods described above for identifying Perform curb edges in a mobile platform environment to identify curb edges.
  • the imaging system of the identification system is an optical camera system and/or a lidar system and/or a radar system and the imaging system is set up to provide a topographical profile of a subsurface area surrounding the mobile platform.
  • a mobile platform can be understood to mean an at least partially automated system that is mobile and/or a driver assistance system of a vehicle.
  • An example can be an at least partially automated vehicle or a vehicle with a driver assistance system. That is, in this context, an at least partially automated system includes a mobile platform in terms of at least partially automated functionality, but a mobile platform also includes vehicles and other mobile machines including driver assistance systems.
  • Other examples of mobile platforms can be driver assistance systems with multiple sensors, mobile multi-sensor robots such as robotic vacuum cleaners or lawn mowers, a multi-sensor surveillance system, a manufacturing machine, a personal assistant or an access control system. Each of these systems can be a fully or partially automated system.
  • FIGS. 1, 2 and 3 Exemplary embodiments of the invention are shown in FIGS. 1, 2 and 3 and are explained in more detail below. It shows:
  • FIG. 1 shows a flat grid with grid cells for the topographical profile in a relevant environment of a mobile platform
  • FIG. 2 shows a plan view of a flat grid for a topographical profile in a relevant environment of a mobile platform with a projected linear structure
  • FIG. 3 shows a side view of a flat grid for a topographical profile in a relevant environment of a mobile platform with similar triangles for determining a linear structure.
  • Figures 1 a to c schematically sketch how the flat grid 100 is formed in an area relevant to the identification of edges of curbs of the mobile platform, which is represented here as a top view of a vehicle, and is constructed when the relevant area changes in the direction of change becomes.
  • FIG. 1a sketches the mobile platform in position zero of the planar grid, which is sketched here with nine grid cells 102, in world coordinates, with the mobile platform moving further into grid cell 2 on a trajectory.
  • further grid cells 106 are added to grid cells 102 in the direction of travel and in the relevant environment of the mobile platform, and grid cells 104 are removed counter to the direction of change in order to limit the size of the planar grid.
  • the mobile platform moves further into the grid cell 11, so that new grid cells 106 are added in the direction of travel and in the relevant environment of the mobile platform, and other grid cells 104 are correspondingly dismantled counter to the direction of change.
  • Figure 2 schematically sketches a top view of a planar grid 100 for a topographical profile in a relevant environment of a mobile platform, which is mechanically coupled to a camera 210 with the viewing angle 220 and is calibrated in relation to world coordinates, with a projected linear structure 200 .
  • an optical image of the mobile platform environment is provided by the camera 210 .
  • a linear structure 200 is determined in the at least one optical image.
  • a topographical profile 100 of an underground area in the vicinity of the mobile platform is provided. In this case, the topographical profile 100 is subdivided by means of a planar grid, and the linear structure 200 is projected into a corresponding grid cell-aggregated topographical profile 100 .
  • the topographical profile 100 is divided into a plurality of by means of a planar grid Grid cells subdivided and the points of the topographic profile that are within a respective grid cell, for example by averaging, aggregated mathematically.
  • An aggregated value 110, 120 of the topographical profile is thus assigned to the respective grid cells.
  • the linear structure 200 is projected into the topographical profile 100 of the ground or the subsurface area surrounding the mobile platform.
  • the edges of curbs are verified by examining the topographical profile 100 on both sides of the projected linear structure 200 for height jumps 110, 120 that correspond to a curb structure.
  • the grid cells 120 are at the level of curbs and the grid cells 110 are at the level of an underground surface on which the mobile platform stands. These verified elevation jumps can be linked to identify the edges of curbs.
  • the grid cells have unique features in terms of elevation values assigned to them by aggregating the topographical profile. If a projected structure is identified around such an elevation change, it can be considered part of a curb edge.
  • An edge filter kernel 240 can be used to verify an edge of curbs 205 that is not captured by the camera system 210 .
  • an edge 205 of curbs can be verified with a convolution method that is applied to the grid cell-aggregated topographical profile 100 by using the edge filter kernel over the entire planar grid 100, with the heights of the grid cells 110, 120 is shifted to identify the corresponding edges.
  • the convolution method with the edge filter kernel 240 can be applied to an area surrounding the projected line-shaped structure 200 and can therefore be more effective since the entire two-dimensional grid 100 does not have to be scanned using the edge filter kernel 240 .
  • Figure 3 schematically sketches a side view of a flat grid for a topographical profile 100 in a relevant environment of a mobile platform with similar triangles to determine a linear structure at position 350.
  • the grid cells 110 characterize a subsurface for the mobile platform and the grid cells 120, for which a mean value 122 is plotted, a height of the curb.
  • identifying the edges of the curbs can be checked and/or improved.
  • the two linear structures must be determined in the at least one optical image, one of the linear structures being an upper edge of the curb and another linear structure being a lower edge of the curb.
  • the first triangle is determined from a point 370, which is generated by projecting the top edge of the curb 360 onto a subsurface area 110 that is virtually extended below the curb surface, from the top edge of the curb 360, and the bottom edge of the curb 350.
  • the second triangle is determined from a camera position 210, a vertical projection of the camera position onto the subsurface 380 and the lower edge of the curb 350.
  • the first triangle should be 360, 370, 350 with the leg lengths 340 minus 330, 320 and 370 minus 360 and the second triangle 210, 350, 380 with leg lengths 330, 310 and 350 minus 210, with correct determination of the edge of curbs, be similar triangles.
  • these method steps make it possible to check and/or improve the identification of the curb edges, for example by generating a second height value of the curb edge in order to check a curb edge determined with the other method.

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Abstract

Es wird ein Verfahren zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen in einer Umgebung einer mobilen Plattform, den folgenden Schritten beschrieben: Bereitstellen zumindest eines optischen Bildes der Umgebung der mobilen Plattform; Bestimmen von linienförmigen Strukturen in dem zumindest einen optischen Bild; Bereitstellen eines topographischen Profils einer Untergrundfläche der Umgebung der mobilen Plattform; Projizieren der linienförmigen Strukturen in das topographische Profil der Untergrundfläche; Verifizieren der Kanten von Bordsteinen, indem auf beiden Seiten der projizierten linienförmigen Strukturen das topographische Profil auf Höhensprünge untersucht wird, die einer Bordsteinstruktur entsprechen; Verbindend der verifizierten Höhensprünge zum Identifizieren der Kanten der Bordsteine.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen
Stand der Technik
Für die Steuerung zumindest teilautomatisierter Systeme, wie z.B. selbstfahrende Fahrzeuge oder Roboter als Beispiele für mobile Plattformen, muss für einen sicheren und effektiven Betrieb eine Interpretation der Umgebung der mobilen Plattform für z. B. Entscheidungsprozesse wie Trajektorienplanung und -Steuerung der mobilen Plattformen erfolgen.
Ein wesentlicher Bestandteil solcher, zumindest teilweise automatisierter, Systeme ist, ihre Fähigkeit, komplexe Situationen in Bezug auf ihre Umgebung wahrzunehmen, so dass sie diese für die jeweilige Aufgabe adaptieren können.
Räder solcher mobiler Plattformen sind sehr wichtige Bestandteile für eine korrekte Funktionsweise und müssen daher einen korrekten Zustand aufweisen. Eine Beschädigung der Räder bzw. der Felgen ist in gewissen Fahrsituationen wahrscheinlicher, als besonders kritisch kann eine Parksituation direkt neben einem Bordstein angesehen werden.
Offenbarung der Erfindung
Es gibt Hindernisse, die in Bezug auf eine Beschädigung besonders relevant für Räder einer solchen mobilen Plattform sind, da sie sich von einer Untergrundfläche der mobilen Plattform nach oben erstrecken, wie beispielsweise Bordsteine, und deshalb die Räder, die auf der Untergrundfläche aufstehen, bzw. die zugehörigen Felgen, beschädigen können. Um zu bestimmen, ob sich ein solches Hindernis-Objekt in einer relevanten, und gegebenenfalls kritischen, Entfernung von einem solchen Rad befindet, muss es von der mobilen Plattform identifiziert werden. Erfindungsgemäß werden Verfahren zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen in einer Umgebung einer mobilen Plattform, ein System zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen in einer Umgebung einer mobilen Plattform und eine Verwendung des Systems gemäß den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche angegeben, welche zumindest zum Teil die genannten Wirkungen aufweisen. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche sowie der nachfolgenden Beschreibung.
In dieser gesamten Beschreibung der Erfindung ist die Abfolge von Verfahrensschritten so dargestellt, dass das Verfahren leicht nachvollziehbar ist. Der Fachmann wird aber erkennen, dass viele der Verfahrensschritte auch in einer anderen Reihenfolge durchlaufen werden können und zu dem gleichen oder einem entsprechenden Ergebnis führen. In diesem Sinne kann die Reihenfolge der Verfahrensschritte entsprechend geändert werden. Einige Merkmale sind mit Zählwörtern versehen um die Lesbarkeit zu verbessern oder die Zuordnung eindeutiger zu machen, dies impliziert aber nicht ein Vorhandensein bestimmter Merkmale.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung, wird ein Verfahren zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen in einer Umgebung einer mobilen Plattform vorgeschlagen, das die folgenden Schritte aufweist. In einem Schritt wird zumindest ein optisches Bild der Umgebung der mobilen Plattform bereitgestellt. In einem weiteren Schritt werden linienförmigen Strukturen in dem zumindest einen optischen Bild bestimmt. In einem weiteren Schritt wird ein topographisches Profil einer Untergrundfläche der Umgebung der mobilen Plattform bereitgestellt. In einem weiteren Schritt werden die linienförmige Strukturen in das topographische Profil des Bodens projiziert. In einem weiteren Schritt werden die Kanten von Bordsteinen verifiziert, indem auf beiden Seiten der projizierten linienförmigen Strukturen das topographische Profil auf Höhensprünge untersucht wird, die einer Bordsteinstruktur entsprechen. In einem weiteren Schritt werden die verifizierten Höhensprünge, zum Identifizieren der Kanten der Bordsteine, verbunden.
Mit anderen Worten werden bei dem Verfahren, mittels beispielsweise eines kalibrierten Fisheye- Kamera Systems, Strukturen von Kanten von Bordsteinen, die in den meisten Fällen als gerade Linien approximiert werden können, bestimmt. Dabei kann aufgrund der Kalibrierung des Kamerasystems die Position des Kamerasystems in Weltkoordinaten bestimmt werden, so dass die linienförmigen Strukturen der Kanten von Bordsteinen aus dem zumindest einen optischen Bild in das topographische Profil der Untergrundfläche der Umgebung der mobilen Plattform transformiert bzw. projiziert werden kann, so dass die bestimmten linienförmigen Strukturen der Kanten von Bordsteinen in eine dreidimensionale-Weltkoordinaten Darstellung verifiziert werden können.
Das topographische Profil kann dafür mittels eines flächigen Gitters in Gitterzellen unterteilt werden, um eine Vielzahl von topographischen Punkten, die beispielsweise mittels dreidimensionaler Triangulation bestimmt werden können, innerhalb einer Gitterzelle, zum Beispiel durch Mittelwertbildung, mathematisch zu aggregieren, um sie der jeweiligen Gitterzelle, beispielsweise in einer x, y- Ebene, zuzuordnen. Somit können also Kanten von Bordsteinen in der Umgebung der mobilen Plattform G itte r- raste rb as iert erkannt werden.
Da die Bordsteine selbst in einer statischen Umgebung eindeutig durch ihre Höhenwerte charakterisiert werden können, resultieren für die einzelnen Gitterzellen des topographischen Profils entsprechend unterschiedliche Höhenwerte abhängig davon, ob das topographische Profil eine Untergrundfläche, die von der mobilen Plattform befahren werden kann, oder einen Bordstein mit einer resultierenden erhöhten Ebene abbildet.
Somit werden die Bordsteine in den Gitterzellen des flächigen Gitters eindeutig abgebildet und die Kanten der Bordsteine, die einen Übergang der Untergrundfläche zum Bordstein angeben, können identifiziert werden.
Dazu können die Kanten von Bordsteinen verifiziert werden, indem auf beiden Seiten der projizierten linienförmigen Struktur das topographische Profil auf Höhensprünge untersucht wird. Wenn zwischen den beiden Seiten der projizierten linienförmigen Struktur einen Höhenunterschied bestimmt werden kann, kann die linienförmige Struktur als gültiges Bordstein-Objekt verifiziert werden.
Somit ergibt sich bei dem Verfahren zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen vorteilhafterweise eine Identifizierung der Kanten von Bordsteinen, ohne dass eine Messung, wie beispielsweise eine Linientriangulation, insbesondere bezüglich der Höhe und des Abstands eines Bordsteins, durchgeführt werden muss. Das Verfahren kann insbesondere durch geeignete Auswertung von Daten, die von optischen Kamerasystem bereitgestellt werden können, realisiert werden, daher ist das Verfahren einfach und kann effektiv implementiert werden. Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das Verifizieren der Kanten von Bordsteinen mittels eines Kantenfilter-Kernels durchgeführt wird.
Mittels eines Kantenfilter-Kernels kann ein Faltungsverfahren zur Verifizierung der Kanten von Bordsteinen angewendet werden, indem der Kantenfilter-Kernel über das gesamte flächige Gitter verschoben wird, um die entsprechenden Kanten zu identifizieren. Ein solcher Kantenfilter-Kernel identifiziert eine Gruppe von Gitterzellen, die verbunden, bzw. geclustert, werden können, um die Kanten der Bordsteine zu identifizieren.
Vorteilhafterweise können durch die Verwendung des Kantenfilter- Kernels auch in Bereichen des flächigen Gitters, in denen keine linienförmigen Strukturen projiziert wurden, Kanten von Bordsteinen identifiziert werden.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das Verifizieren der Kanten von Bordsteinen mittels des Kantenfilter-Kernels in einer Umgebung der projizierten linienförmigen Strukturen durchgeführt wird.
Dadurch, dass die projizierten linienförmigen Strukturen mögliche Kanten von Bordsteinen vorauswählen, kann das Verfahren effektiver sein, da nicht das gesamte flächige Gitter mittels des Kantenfilter-Kernels abgetastet werden muss.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die linienförmigen Strukturen des zumindest einen optischen Bildes für die Projektion in das topographische Profil des Bodens in Weltkoordinaten transformiert wird.
Vorteilhafterweise können dadurch die linienförmigen Strukturen einfach mit dem topographischen Profil verglichen werden.
Für das Bereitstellen des optischen Bildes der Umgebung der mobilen Plattform kann beispielsweise eine kalibrierte Fischaugenkamera und/oder eine kalibrierte Nahbereichs-Kamera und/oder eine andere kalibrierte Videokamera und/oder eine Vielzahl dieser Kamerasysteme verwendet werden. Dabei ermöglicht ein solches kalibriertes Kamerasystem, eine Transformation von Bildkoordinaten des jeweiligen Kamerasystems in Weltkoordinaten.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass ein Abstand eines Rades von den verifizierten Kanten der Bordsteine bestimmt wird, indem die zu den Weltkoordinaten des topographischen Profils kalibrierte optische Kamera und deren Position zu den jeweiligen Rädern der mobilen Plattform mit den identifizierten Kanten der Bordsteine in den Weltkoordinaten verglichen werden. Dabei kann der Abstand eines jeweiligen Rades von einer Kante eines Bordsteins als kürzeste Entfernung zwischen dem jeweiligen nächst gelegenen Rad und der jeweiligen Kante des Bordsteins definiert werden.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das topographische Profil mit einem flächigen Gitter unterteilt wird, und die linienförmigen Strukturen in ein korrespondierendes Gitterzellen-aggregiertes topographisches Profil projiziert wird. Bei dem Gitterzellen-aggregierten topographischen Profil wird das topographische Profil mittels eines flächigen Gitters in Gitterzellen unterteilt und die Punkte des topographischen Profils, die innerhalb einer Gitterzelle sind, beispielsweise durch Mittelwertbildung, mathematisch aggregiert.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das bereitgestellte topographische Profil mittels eines optischen Kamerasystems und/oder eines Lidar-Systems und/oder eines Radarsystems bestimmt wurde. Vorteilhafterweise kann dadurch die Genauigkeit gesteigert werden, indem das topographische Profil beispielsweise mittels unterschiedlichen bildgebenden Systemen generiert wird.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das bereitgestellte topographische Profil mittels eines Struktur-aus- Bewegung- Verfahrens (engl. structure by motion method) generiert wurde. Vorteilhafterweise kann dadurch das gesamte Verfahren durch Auswertung von Daten von Kamerasystemen realisiert werden.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die linienförmigen Strukturen in dem zumindest einen optischen Bild mittels Kontrastunterschieden in dem zumindest einen optischen Bild bestimmt werden.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die linienförmigen Strukturen in dem zumindest einen optischen Bild mittels einer linienförmigen Struktur einer Oberkante des Bordsteins und einer linienförmigen Struktur einer Unterkante des Bordsteins bestimmt werden, indem die linienförmige Struktur der Oberkante auf eine virtuelle Untergrundfläche projiziert wird und ein erstes Dreieck, das aus der Oberkante des Bordsteins, der Unterkante des Bordsteins und der projizierten Linie der Oberkante des Bordsteins auf den virtuellen Untergrund gebildet wird, mit einem zweiten Dreieck, das aus einer Kameraposition, einer senkrechten Projektion der Kameraposition auf die Untergrundfläche und der Unterkante des Bordsteins gebildet wird, in Bezug auf ähnliche Dreiecke verglichen wird. Da das erste Dreieck und das zweite Dreieck bei korrekter Bestimmung von Kanten von Bordsteinen ähnliche Dreiecke sein müssen, kann mit diesen Verfahrensschritten das Identifizieren der Kanten der Bordsteine überprüft und/oder verbessert werden.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die verifizierte Kante des Bordsteins über eine Identifizierungs-Zeit von einem System der mobilen Plattform getrackt wird, um fehlerhafte Identifizierungen der Kanten von Bordsteinen zu bestimmen. Vorteilhafterweise wird dadurch die Sicherheit verbessert, Kanten der Bordsteine korrekt zu identifizieren und es können Fehlerkennungen reduziert werden, indem die identifizierten Kanten der Bordsteine über eine gewisse Zeit, beispielsweise solange die jeweiligen Kanten der Bordsteine im relevanten Umfeld der mobilen Plattform sind, mit bekannten Verfahren zu verfolgen.
Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das flächige Gitter in einer für die Identifizierung von Kanten von Bordsteinen relevanten Umgebung der mobilen Plattform gebildet wird, und bei Änderung der relevanten Umgebung in Änderungsrichtung aufgebaut wird, und entgegen der Änderungsrichtung abgebaut wird, um eine Größe des flächigen Gitters zu beschränken.
Vorteilhafterweise kann dadurch der Speicheraufwand, insbesondere für die zugeordneten Werte zu den Gitterzellen, verringert werden, indem das flächige Gitter in einem Bereich um die mobile Plattform herum entsprechend einer Bewegungsrichtung der mobilen Plattform aufrechterhalten wird. Dazu können Werte von nicht mehr relevante Gitterzellen verworfen werden und die Speicherplätze für diese Gitterzellen für in Fahrtrichtung liegende Gitterzellen verwendet werden.
Es wird ein System zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen in einer Umgebung einer mobilen Plattform vorgeschlagen, mit einem optischen Kamerasystem, das mechanisch mit der mobilen Plattform gekoppelt ist, und eingerichtet ist, zumindest ein optisches Bild der Umgebung der mobilen Plattform bereitzustellen. Weiterhin enthält das System zur Identifizierung ein bildgebendes System, das eingerichtet ist, ein topographisches Profil einer Untergrundfläche der Umgebung der mobilen Plattform zu generieren. Darüber hinaus enthält das System zur Identifizierung eine Vorrichtung zur Datenverarbeitung, die mit dem optischen Kamerasystem und dem bildgebenden System signalmäßig gekoppelt ist, und die mittels einer Recheneinheit und/oder einem System-on-Chip eingerichtet ist, eines der oben beschriebenen Verfahren zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen in einer Umgebung einer mobilen Plattform auszuführen, um Kanten von Bordsteinen zu Identifizieren. Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das bildgebende System des Systems zur Identifizierung ein optisches Kamerasystem und/oder ein Lidar-System und/oder eines Radarsystems ist und das bildgebende System eingerichtet ist, ein topographisches Profil eine Untergrundfläche der Umgebung der mobilen Plattform bereitzustellen.
Es wird eine Verwendung des oben beschriebenen Systems zur Identifizierung, zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen für eine mobile Plattform vorgeschlagen.
Dabei kann unter einer mobilen Plattform ein zumindest teilweise automatisiertes System verstanden werden, welches mobil ist, und/oder ein Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeugs. Ein Beispiel kann ein zumindest teilweise automatisiertes Fahrzeug bzw. ein Fahrzeug mit einem Fahrerassistenzsystem sein. Das heißt, in diesem Zusammenhang beinhaltet ein zumindest teilweise automatisiertes System eine mobile Plattform in Bezug auf eine zumindest teilweise automatisierte Funktionalität, aber eine mobile Plattform beinhaltet auch Fahrzeuge und andere mobile Maschinen einschließlich Fahrerassistenzsysteme. Weitere Beispiele für mobile Plattformen können Fahrerassistenzsysteme mit mehreren Sensoren, mobile Multisensor-Roboter wie z.B. Roboterstaubsauger oder Rasenmäher, ein Multisensor- Überwachungssystem, eine Fertigungsmaschine, ein persönlicher Assistent oder ein Zugangskontrollsystem sein. Jedes dieser Systeme kann ein vollständig oder teilweise automatisiertes System sein.
Ausführungsbeispiele
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Figuren 1, 2 und 3 dargestellt und werden im Folgenden näher erläutert. Es zeigt:
Figur 1 ein flächiges Gitter mit Gitterzellen für das topographische Profil in einer relevanten Umgebung einer mobilen Plattform;
Figur 2 eine Aufsicht auf ein flächiges Gitter für ein topographisches Profil in einer relevanten Umgebung einer mobilen Plattform mit einer projizierten linienförmigen Struktur; und Figur 3 eine Seitenansicht auf ein flächiges Gitter für ein topographisches Profil in einer relevanten Umgebung einer mobilen Plattform mit ähnlichen Dreiecken zur Bestimmung einer linienförmigen Struktur.
Die Figuren 1 a bis c skizzieren schematisch wie das flächige Gitter 100 in einer für die Identifizierung von Kanten von Bordsteinen relevanten Umgebung der mobilen Plattform, die hier als Aufsicht auf ein Fahrzeug repräsentiert ist, gebildet wird, und bei Änderung der relevanten Umgebung in Änderungsrichtung aufgebaut wird.
Die Figur la skizziert die mobile Plattform in der Position Null des flächigen Gitters, das hier mit neun Gitterzellen 102 skizziert ist, in Weltkoordinaten, wobei sich die mobile Plattform in die Gitterzelle 2 auf einer Trajektorie weiterbewegt. In der Figur lb werden in Fahrtrichtung und in der relevanten Umgebung der mobilen Plattform weitere Gitterzellen 106 zu den Gitterzellen 102 ergänzt und entgegen der Änderungsrichtung werden die Gitterzellen 104 abgebaut wird, um eine Größe des flächigen Gitters zu beschränken. In der Figur lc bewegt sich die mobile Plattform weiter in die Gitterzelle 11, sodass neue Gitterzellen 106 in Fahrtrichtung und in der relevanten Umgebung der mobilen Plattform ergänzt werden und andere Gitterzellen 104 entgegen der Änderungsrichtung entsprechend abgebaut werden.
Die Figur 2 skizziert schematisch eine Aufsicht auf ein flächiges Gitter 100 für ein topographisches Profil in einer relevanten Umgebung einer mobilen Plattform, die mechanisch mit einer Kamera 210 mit dem Blickwinkel 220 gekoppelt ist und in Bezug auf Weltkoordinaten kalibriert ist, mit einer projizierten linienförmigen Struktur 200.
Für das Verfahren zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen in einer Umgebung einer mobilen Plattform, wird ein optisches Bild der Umgebung der mobilen Plattform mittels der Kamera 210 bereitgestellt. In einem weiteren Schritt wird eine linienförmige Struktur 200 in dem zumindest einen optischen Bild bestimmt. In einem weiteren Schritt wird ein topographisches Profil 100 einer Untergrundfläche der Umgebung der mobilen Plattform bereitgestellt. Dabei wird das topographische Profil 100 mittels eines flächigen Gitters unterteilt, und die linienförmige Struktur 200 in ein korrespondierendes Gitterzellen-aggregiertes topographisches Profil 100 projiziert.
Bei dem Gitterzellen-aggregierten topographischen Profil wird das topographische Profil 100 mittels eines flächigen Gitters in eine Vielzahl von Gitterzellen unterteilt und die Punkte des topographischen Profils, die innerhalb einer jeweiligen Gitterzelle sind, beispielsweise durch Mittelwertbildung, mathematisch aggregiert. Somit wird der jeweiligen Gitterzellen ein aggregierter Wert 110, 120 des topographischen Profils zugeordnet. Die linienförmige Struktur 200 ist in das topographische Profil 100 des Bodens, bzw. der Untergrundfläche, der Umgebung der mobilen Plattform projiziert. Die Kanten von Bordsteinen werden verifiziert, indem auf beiden Seiten der projizierten linienförmigen Struktur 200 das topographische Profil 100 auf Höhensprünge 110, 120 untersucht wird, die einer Bordsteinstruktur entsprechen. Dabei sind die Gitterzellen 120 auf dem Niveau von Bordsteinen und die Gitterzellen 110 auf dem Niveau eine Untergrundfläche, auf der die mobile Plattform aufsteht. Diese verifizierten Höhensprünge können zum Identifizieren der Kanten der Bordsteine verbunden werden.
Mit anderen Worten weisen die Gitterzellen eindeutige Merkmale in Bezug auf Höhenwerte auf, die ihnen mittels des Aggregierens des topographischen Profils zugeordnet sind. Wenn eine projizierte Struktur um einen solchen Höhensprung herum identifiziert wird, kann sie als Teil einer Kante von Bordsteinen betrachtet werden.
Mittels eines Kantenfilter-Kernels 240 kann eine Verifizierung einer Kante von Bordsteinen 205 durchgeführt werden, die nicht von dem Kamerasystem 210 erfasst wird. Mit dem Kantenfilter- Kernel kann mit einem Faltungsverfahren, das auf das Gitterzellen-aggregierte topographische Profil 100 angewendet wird, eine Kante 205 von Bordsteinen verifiziert werden, indem der Kantenfilter-Kernel über das gesamte flächige Gitter 100, mit den Höhen der Gitterzellen 110, 120 verschoben wird, um die entsprechenden Kanten zu identifizieren. Alternativ oder zusätzlich kann das Faltungsverfahren mit dem Kantenfilter- Kernel 240 auf eine Umgebung der projizierten linienförmigen Struktur 200 angewendet werden und damit effektiver sein, da nicht das gesamte flächige Gitter 100 mittels des Kantenfilter- Kernel 240 abgetastet werden muss.
Die Figur 3 skizziert schematisch eine Seitenansicht auf ein flächiges Gitter für ein topographisches Profil 100 in einer relevanten Umgebung einer mobilen Plattform mit ähnlichen Dreiecken zur Bestimmung einer linienförmigen Struktur an der Position 350. Dabei charakterisieren die Gitterzellen 110 eine Untergrundfläche für die mobile Plattform und die Gitterzellen 120, für die ein Mittelwert 122 eingezeichnet ist, eine Höhe des Bordsteins. Durch den Vergleich von zwei ähnlichen Dreiecken in der dargestellten Geometrie kann das Identifizieren der Kanten der Bordsteine überprüft und/oder verbessert werden.
Dazu müssen in dem zumindest einen optischen Bild die zwei linienförmigen Strukturen bestimmt werden, wobei eine der linienförmigen Strukturen eine Oberkante des Bordsteins und eine weitere linienförmigen Struktur eine Unterkante des Bordsteins ist.
Das erste Dreieck bestimmt sich aus einem Punkt 370, der dadurch generiert wird, dass die Oberkante des Bordsteins 360 auf eine virtuell unter die Bordsteinen-Fläche verlängerte Untergrundfläche 110 projiziert wird, aus der Oberkante des Bordsteins 360, und der Unterkante des Bordsteins 350.
Das zweite Dreieck bestimmt sich aus einer Kameraposition 210, einer senkrechten Projektion der Kameraposition auf die Untergrundfläche 380 und der Unterkante des Bordsteins 350. Entsprechend der dargestellten Geometrie sollten das erste Dreieck 360, 370, 350 mit den Schenkellängen 340 minus 330, 320 und 370 minus 360 und das zweite Dreieck 210, 350, 380 mit den Schenkellängen 330, 310 und 350 minus 210, bei korrekter Bestimmung der Kante von Bordsteinen, ähnliche Dreiecke sein. Somit ermöglichen diese Verfahrensschritte das Identifizieren der Kanten der Bordsteine zu überprüfen und/oder zu verbessern, beispielsweise indem ein zweiter Höhenwert der Kante von Bordsteinen generiert wird, um eine mit dem anderen Verfahren bestimmte Kante von Bordsteinen zu überprüfen.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen (350) in einer Umgebung einer mobilen Plattform, mit:
Bereitstellen zumindest eines optischen Bildes der Umgebung der mobilen Plattform;
Bestimmen von linienförmigen Strukturen (200) in dem zumindest einen optischen Bild;
Bereitstellen eines topographischen Profils (100) einer Untergrundfläche der Umgebung der mobilen Plattform;
Projizieren der linienförmigen Strukturen (200) in das topographische Profil der Untergrundfläche (100);
Verifizieren der Kanten von Bordsteinen (350), indem auf beiden Seiten der projizierten linienförmigen Strukturen (200) das topographische Profil (100) auf Höhensprünge (110, 120) untersucht wird, die einer Bordsteinstruktur entsprechen;
Verbindend der verifizierten Höhensprünge zum Identifizieren der Kanten der Bordsteine (350).
2. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das Verifizieren der Kanten von Bordsteinen (350) mittels eines Kantenfilter-Kernels (240) durchgeführt wird.
3. Verfahren gemäß Anspruch 2, wobei das Verifizieren der Kanten von Bordsteinen (350) mittels des Kantenfilter- Kernels (240) in einer Umgebung der projizierten linienförmigen Strukturen (200) durchgeführt wird.
4. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die linienförmigen Strukturen (200) des zumindest einen optischen Bildes für die Projektion in das topographische Profil des der Untergrundfläche (100) in Weltkoordinaten transformiert wird.
5. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das topographische Profil (100) mit einem flächigen Gitter unterteilt wird, und die linienförmigen Strukturen (200) in ein korrespondierendes Gitterzellen-aggregiertes topographisches Profil (100) projiziert wird.
6. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das bereitgestellte topographische Profil (100) mittels eines optischen Kamerasystems und/oder eines Lidar-Systems und/oder eines Radarsystems bestimmt wurde.
7. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das bereitgestellte topographische Profil (100) mittels eines Struktur-aus-Bewegung- Verfahrens generiert wurde.
8. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die linienförmigen Strukturen (200) in dem zumindest einen optischen Bild mittels Kontrastunterschieden in dem zumindest einen optischen Bild bestimmt werden.
9. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die linienförmigen Strukturen (200) in dem zumindest einen optischen Bild mittels einer linienförmigen Struktur einer Oberkante des Bordsteins (360) und einer linienförmigen Struktur einer Unterkante des Bordsteins (350) bestimmt werden, indem die linienförmige Struktur der Oberkante (360) auf eine virtuelle Untergrundfläche projiziert wird und ein erstes Dreieck, das aus der Oberkante des Bordsteins (360), der Unterkante des Bordsteins (150) und der projizierten Linie der Oberkante des Bordsteins auf den virtuellen Untergrund (370) gebildet wird, mit einem zweiten Dreieck, das aus einer Kameraposition (210), einer senkrechten Projektion der Kameraposition auf die Untergrundfläche (380) und der Unterkante des Bordsteins (350) gebildet wird, in Bezug auf ähnliche Dreiecke verglichen wird.
10. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die verifizierte Kante des Bordsteins (350) über eine Identifizierungs-Zeit von einem System der mobilen Plattform getrackt wird, um fehlerhafte Identifizierungen der Kanten von Bordsteinen (350) zu bestimmen.
11. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 5 bis 10, wobei das flächige Gitter in einer für die Identifizierung von Kanten von Bordsteinen (350) relevanten Umgebung der mobilen Plattform gebildet wird, und bei Änderung der relevanten Umgebung in Änderungsrichtung aufgebaut wird, und entgegen der Änderungsrichtung abgebaut wird, um eine Größe des flächigen Gitters zu beschränken.
12. System zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen (53) in einer Umgebung einer mobilen Plattform, mit: einem optischen Kamerasystem (210), das mechanisch mit der mobilen Plattform gekoppelt ist, und eingerichtet ist, zumindest ein optisches Bild der Umgebung der mobilen Plattform bereitzustellen; einem bildgebenden System, das eingerichtet ist, ein topographisches Profil einer Untergrundfläche (100) der Umgebung der mobilen Plattform zu generieren; eine Vorrichtung zur Datenverarbeitung, die mit dem optischen Kamerasystem (210) und dem bildgebenden System signalmäßig gekoppelt ist, und die mittels einer Recheneinheit und/oder einem System-on-Chip eingerichtet ist, eines der Verfahren der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, um Kanten von Bordsteinen (350) zu Identifizieren.
13. System gemäß Anspruch 12, wobei das bildgebende System ein optisches Kamerasystem und/oder ein Lidar-System und/oder ein Radarsystem ist und das bildgebende System eingerichtet ist, ein topographisches Profil eine Untergrundfläche (100) der Umgebung der mobilen Plattform bereitzustellen.
14. Verwendung eines Systems gemäß Anspruch 12 oder 13, zur Identifizierung von Kanten von Bordsteinen (350) für eine mobile Plattform.
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