Simulation der Umfelderfassung mit Hilfe eines Laserscanners in einer Reihenkultur
Simulation der Umfelderfassung mit Hilfe eines Laserscanners in einer Reihenkultur

Verfahren zur Umfelderfassung im Outdoor-Bereich – Teil 2

Im ersten Teil unserer kurzen Übersicht über Verfahren zur Umfelderfassung im Outdoor-Bereich haben wir uns mit der Lichtlaufzeitmessung (Time-of-Flight) sowie der Radartechnologie auseinandergesetzt. Nun wollen wir im Folgenden Ultraschall sowie Umfelderfassung mit Hilfe von Videobildern näher erörtern. Im letzten Teil unserer Artikelreihe folgt dann die Lasertechnologie.

Umfelderfassung mit Ultraschall

Zur Erfassung des direkten Fahrzeugumfeldes kann mit der Ultraschalltechnologie auch auf ein akustisches Messverfahren zurückgegriffen werden. Die Frequenz der ausgesendeten Wellen befindet sich dabei, wie durch den Namen schon ausgedrückt, im Ultraschallbereich (ab etwa 16 kHz) und damit oberhalb des Hörfrequenzbereichs des Menschen. Wie auch beim Radar wird die Entfernung durch die Dauer des Echos ermittelt. Es wird also ein Ultraschallsignal ausgesendet und die Zeit gemessen die benötigt wird bis der Schall zurückkommt. Vorbild dieser Methode ist, wie so oft, die Tierwelt. Fledermäuse und Delphine nutzen beispielsweise Ultraschall zur Orientierung. Je dichter das Medium ist, umso schneller breitet sich der Schall aus. Die Schallgeschwindigkeit ist deshalb im Wasser auch höher als in der Luft. Aus diesem Grund funktionieren Ultraschallsensoren auch nicht im Vakuum, denn hier können sich Schallwellen nicht fortpflanzen.

Vereinfacht ist ein Ultraschallsensor aus einer Membran zur Schallerzeugung (Lautsprecher), einer Membran zur Schalldetektion (Mikrofon) sowie einem Timer aufgebaut. Bei Aussendung des Schallimpulses startet der Timer. Wird der reflektierte Schallimpuls von der zweiten Membran detektiert, stoppt dieses Ereignis den Timer. Durch die bekannte Schallgeschwindigkeit kann nun die Entfernung des reflektierenden Objekts zum Sensor berechnet werden.

Ultraschall ist heute der vorherrschende Sensor bei Parkassistenzsystemen in Kraftfahrzeugen. Dieser misst die Entfernung zu den potentiellen Hindernissen und visualisiert diese mit Hilfe eines Displays oder durch akustische Signale. Auch für einfache Spurhalteassistenten im Weinbau oder zur Kollisionswarnung bei langsam fahrenden Fahrzeugen kommen Ultraschallsensoren mittlerweile zum Einsatz. Im folgenden Video wird eine Testfahrt mit einem seitlich an das Fahrzeug angebrachtem Ultraschallsensor gezeigt.

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Quelle: YouTube von MechLabDE

Mono- und Stereo-Video

Bei der Umfelderfassung mittels Videobild wird zwischen Mono-Video und Stereo-Video unterschieden. Bei Mono-Video kommt eine ganz normale Videokamera zum Einsatz, wie man diese auch aus Webcams oder Handys kennt. Auf dem gelieferten Videobild wird dann versucht, anhand von Filtern und Algorithmen, Objekte zu erkennen. So wird z.B. das Graustufenbild der Kamera genutzt, um anhand von Kanten die hier besonders gut zu erkennen sind, eine Person oder ein Auto zu detektieren. Die Mono-Kamera kann somit zwar bestimmte Objekte erkennen, ist aber (noch) nicht in der Lage die Entfernung zum erkannten Objekt zu bestimmen. (Structure from Motion stellt hier in Zukunft eventuell eine Möglichkeit dar.)

Um auch Entfernungen mit Hilfe von Kamerasystemen zu detektieren, entwickelte man deshalb die Stereo-Kamera. Diese besteht aus zwei Kameras, die in einem bestimmten Abstand zueinander angeordnet sind. Durch die Erkennung korrespondierender Punkte in beiden Kamerabildern und dem bekannten Abstand der beiden Linsen, kann dadurch mittels Triangulation auch die dritte Dimension, also die Entfernung zu den Objekten, erfasst werden.

Vor allem im Automotive-Bereich erfreuen sich Kamerasysteme großer Beliebtheit, da diese relativ kostengünstig sind. Außerdem ist die bestehende Verkehrsinfrastruktur auf das menschliche Sehen ausgerichtet. So können z.B. Verkehrsschilder oder Fahrbahnmarkierungen nur bildlich erfasst werden, was also zur Zeit noch zwingend den Einsatz von Sensoren mit sich bringt, die diese erkennen können.

Mit leistungsfähigen Algorithmen und der dazu benötigten Rechenpower arbeitet die Daimler AG mit 6D-Vision an einem System, das bewegte Objekte wie Fahrzeuge oder Fußgänger erkennen kann und weiterhin in der Lage ist Position, Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit zu messen. Dieses System wird im folgendem Video kurz vorgestellt.

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Quelle: YouTube von Daimler AG

Hier geht es zu den weiteren Artikeln der Artikelserie in unserem Blog:
Teil 1
Teil 3

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