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Automotive Vision / Fahrzeugsehen

Automotive Vision / Fahrzeugsehen
Typ: Vorlesung Links:
Semester: Sommersemester
Ort:

Montag: Tulla HS
Geb. 11.40

Freitag: kleiner Hörsaal
Geb. 10.50

Zeit:

Montag, 09:45 - 11:15 Uhr
wöchentlich

Freitag, 14.00 - 15.30 Uhr
14 täglich

Beginn: 16.04.2018
Dozent: Dr. rer. nat Martin Lauer
SWS: 3
LVNr.: 2138340

Prüfung / Exam

Die Klausur im Wintersemester 2017/2018 findet am 13. Februar 2018  statt. Weitere Informationen finden Sie hier.

The exam in the winter semester in 2017/2018 takes place 13th of February 2018. Further information can be found here.

 

Die Klausur im Sommersemester 2018 findet am 10. August 2018 in der Zeit von 08:30 bis 09:30 Uhr statt

The exam in the summer term 2018 will take place at August 10, 2018 in the time between 08:30 and 09:30.

 

Beschreibung der Vorlesung:

 

Hintergrund

Die sensorielle Erfassung und Interpretation der Umwelt bilden die Grundlage für die Generierung intelligenten Verhaltens. Die Fähigkeit zu Sehen eröffnet Fahrzeugen völlig neuartige Perspektiven. Fahrerassistenzsysteme mit der Fähigkeit ihre Umgebung wahrzunehmen bilden entsprechend ein steil aufstrebendes Forschungs- und Innovationsfeld der Automobiltechnik. Viele Experten sind sich einig darüber, dass die Fähigkeit zu Sehen Fahrzeuge der nahen Zukunft maßgeblich beeinflussen wird wie kaum ein zweites Forschungsgebiet in diesem Bereich. Erste so genannte Fahrerassistenzsysteme konnten bereits respektierliche Verbesserungen hinsichtlich Komfort, Sicherheit und Effizienz erzielen. Bis Automobile jedoch über eine dem menschlichen visuellen System vergleichbare Leistungsfähigkeit verfügen, werden voraussichtlich noch einige Jahrzehnte intensiver Forschung erforderlich sein.

 

Ziele

Die Vorlesung richtet sich an Studenten des Maschinenbaus und benachbarter Studiengänge, die interdisziplinäre Qualifikation erwerben möchten. Sie vermittelt einen Überblick über das Gebiet Fahrzeugsehen von elementaren Verfahren der Kamerabildauswertung bis hin zu innovativen messtechnischen  Methoden für sehende Fahrzeuge. Die Herleitung messtechnischer Methoden der Bildverarbeitung wird anhand aktueller, praxisrelevanter Anwendungsbeispiele vertieft und veranschaulicht.

 

Voraussetzungen

Idealerweise haben Sie zuvor „Grundlagen der Mess- und Regelungstechnik“ gehört oder verfügen aus einer Vorlesung anderer Fakultäten über grundlegende Kenntnisse der Mess- und Regelungstechnik und der Systemtheorie. Vorkenntnisse aus der Vorlesung "Machine Vision" sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

 

Inhalte

Sensorik für Fahrerassistenzsysteme, stereoskopische Kamerabildverarbeitung, Optischer Fluss, Objektverfolgung in Bildfolgen, Selbstlokalisierung, automatische Kartenerstellung, Fahrbahnerkennung, Verhaltenserkennung.

 

 

Beispiel für eine Bewegungsschätzung zur Klassifikation der in der Szene sichtbaren Objekte (z.B. "Radfahrer").