Umfeldmodellierung und Lokalisierung für Fahrerassistenzsysteme im Niedergeschwindigkeitsbereich

Heigele, Christian

Fahrerassistenzsysteme gewinnen zunehmend an Bedeutung, da diese das Auto komfortabler und sicherer machen. Während assistierende Funktionen bereits im Markt verfügbar sind, befinden sich Assistenzsysteme mit höherem Automatisierungsgrad vor allem noch im Fokus der Forschung. Eine mögliche Assistenzfunktion ist die Unterstützung des Fahrers im Niedergeschwindigkeitsbereich. Dieser umfasst Fahrhandlungen, mit denen sich ein Fahrer langsam durch ruhenden Verkehr navigiert, beispielsweise das Manövrieren durch enge Parkhäuser. Untersuchungen zeigen, dass ein Großteil der Sachschäden bei niederen Geschwindigkeiten bis 20km/h geschehen und Fahrer sich eine Assistenzfunktion speziell für diesen Bereiche wünschen. Die vorliegende Arbeit stellt Algorithmenkonzepte vor, die die Problemstellungen Umfeldmodellierung und Lokalisierung in diesem speziellen Wirkfeld adressieren und hinsichtlich Speicher- und Rechenkomplexität optimiert entworfen sind. Das Resultat der Arbeit bezüglich des Umfeldmodells stellt die GridTile-Methodik dar, bei der das Umfeld iterativ mit Kacheln ausgelegt wird. Dabei wird nur für Bereiche des Umfelds Speicher benötigt, an denen Objekte detektiert werden. Die Methodik zur Lokalisierung ermöglicht es, innerhalb von weniger als 10 ms das Fahrzeug auf weniger als 10 cm genau zu lokalisieren. Durch eine Kombination dieser beiden Methoden wird prototypisch eine vollständige Fahrerassistenzfunktion HomeZone realisiert und bewertet.

Driver assistance functions are getting increasingly important, because they make driving more comfortable and safer. While assisting functions are already in the market, systems with a highly automated support are still mainly solely in the focus of research departments. One possible assistance function is to support the driver while driving at low speed. E.g. if a driver guides his vehicle slowly through a mostly still standing environment like narrow parking decks. Analysis has shown that a large part of material damage happens at low speed up to 20km/h and that driver want a specic assistance unction for this field. To realize such functions an assistance systems has to be able to observe its environment through sensors, aggregate those measurements into an environment model and localize the vehicle precisely. The functionalities environment modeling and localization are the core of this work. To analyze this field state of the art algorithms are presented and analyzed. It will be shown, that most of the time costly sensors are used combined with powerful computational units. But to create a driver assistance system the cost sensitivity of the market has to be considered. Hence in this work algorithms are going to be presented, that will work only in restricted circumstances, but within this area enable a car to drive with a highly automated support. The algorithms will be created with a strong focus on memory consumption and computational complexity. The evaluation of the algorithms will be tested and evaluated under real life conditions. The result of this work for the environment modelling is the GridTile algorithm, that iteratively models the environment with a set of tiles. Because tiles will be only created where the car drives, this method only uses memory for areas of the environment that are actually observed. A comparison to Open- Source algorithms will show, that this method is faster than the state of the art and consumes less memory. The presented localization algorithm is able to locate the car within less than 10 ms with an accuracy of 10 cm. At the end of the work those two algorithms will be combined to present a prototype of a system that enables a driver to record trajectories of several hundred meters length and afterwards gets automatically guided along these trajectories into a parking spot.

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Heigele, Christian: Umfeldmodellierung und Lokalisierung für Fahrerassistenzsysteme im Niedergeschwindigkeitsbereich. 2016.

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