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Detektion und Filterung Dynamischer Objekte in Lidardaten

Detektion und Filterung Dynamischer Objekte in Lidardaten
Forschungsthema:Punktwolken, Registrierung, Punktkorrepondenzen, Clustering
Typ:Bachelorarbeit
Datum:bereits vergeben
Betreuer:

M.Sc. Sascha Wirges

Voraussetzung:

Kenntnisse in C++
Kenntnisse der Signalverarbeitung
Strukturiertes, gewissenhaftes und eigenständiges Arbeiten

 

       

Zur Validierung umfelderfassender Sensorik werden hochgenaue statische Umfeldmodelle auf Basis von Lidar-Referenzsensorik benötigt.
Um diese statischen Umfeldmodelle zu erzeugen, müssen dynamische Objekte wie Fahrzeuge oder Fußgänger detektiert und aus dem Kartenmaterial entfernt werden. Beispielsweise lassen sich durch Kenntnis der Eigenbewegung Lidar-Messdaten unterschiedlicher Zeitpunkte aggregieren, sodass zeitliche Punkt-zu-Punkt Korrespondenzen durch Evaluierung eines Distanzmaßes hergestellt werden können. Wohingegen der Korrespondenzabstand in einer statischen Umgebung klein ist, erzeugen sich bewegende Objekte erfahrungsgemäß Regionen höherer Korrespondenzabstände (Outlier), die sich zur Detektion dynamischer Objekte verwenden lassen. Sind diese Regionen erkannt, sollen die gewünschten Objekte durch Anwendung geeigneter Clustering-Verfahren segmentiert und aus dem Kartenmaterial entfernt werden.
Das entwickelte Verfahren soll schließlich an echten Daten, erzeugt durch unser Versuchsfahrzeug, validiert werden.

Gerne beantworten wir dir unverbindlich Fragen zur Thematik, Referenzliteratur oder sonstigen Themen.