Rollwinkelbestimmung: Bewertung von Verfahren basierend auf Fahrdynamik- und Videosensorik

Roll angle estimation: Evaluation of approaches based on vehicle dynamics and video sensors

Neue Fahrerassistenzsysteme versprechen ein verbessertes Fahrverhalten und einen zusaetzlichen Sicherheitsgewinn fuer Motorraeder. Dabei ist die Bestimmung des Rollwinkels ein wichtiger Bestandteil. Videobasierte Assistenzfunktionen sind in anderen Fahrzeugklassen bereits etabliert. Deren Uebertragung auf Motorraeder ist jedoch mit grossen Herausforderungen verbunden, da die Schraeglage grosse Variationen in den aufgenommenen Bildern bewirkt. Um diesen Einfluss zu kompensieren und videobasierte Fahrerassistenzsysteme fuer Motorraeder zu realisieren, ist eine genaue Bestimmung des Rollwinkels erforderlich.In dieser Studie werden daher ein auf Fahrdynamiksensorik und ein auf Videosensorik basierender Ansatz zur Bestimmung des Rollwinkels vorgestellt, verglichen und bewertet. Fuer den Fahrdynamik-Ansatz wird ein Extended-Kalman-Filter eingesetzt, der auf Basis von Modellen zur Rolldynamik und der Inertialsensorik den Rollwinkel des Motorrades schaetzt. Der Video-Ansatz nutzt sich wiederholende Geometrie- und Objektzusammensetzungen der aufgenommenen Szenen aus. Durch das Aufzeichnen von Fahrsituationen mit bekanntem Rollwinkel lassen sich fuer jede Schraeglage charakteristische Orientierungshistogramme der Bildgradienten finden. Durch Korrelation einer aktuellen Aufnahme mit der gelernten Verteilung kann der Rollwinkel abgeleitet werden. Die Evaluierung der beiden beschriebenen Ansaetze basiert auf Manoevern, die relevante Fahrdynamikbereiche abdecken. Ergaenzt wird dies durch Fahrten auf einer Strecke, die hinsichtlich der Ortslage das deutsche Strassennetz repraesentativ abbildet. Ein Vergleich der ermittelten Rollwinkelverlaeufe mit einer hochgenauen Referenzsensorik zeigt, dass beide Verfahren hohe Genauigkeiten im Bereich von circa 2 Grad erzielen, wobei sich wie erwartet Unterschiede zeigen, je nachdem welche Situation vorliegt. Eine Kombination beider Verfahren bietet somit Potenzial fuer viele weitere videobasierte Anwendungen im Motorrad. ABSTRACT IN ENGLISH: New Advanced Rider Assistance Systems (ARAS) for Powered Two-Wheelers (PTW) promise improved comfort and safety, based on roll angle estimation as a key element. Video-based assistance systems are already successfully deployed in cars. Their portation to PTWs requires information about the camera pose, since large roll angles produce significant variations in the recorded images. Therefore, accurate roll angle estimation is essential for video-based ARAS. In this paper two approaches for roll angle estimation are introduced, compared and evaluated. One is based on vehicle dynamics sensors, the other one on video data. For the vehicle dynamics approach, an extended Kalman filter is used. This filter estimates the PTW’s roll angle by deploying models for roll dynamics and sensor characteristics. The video-based approach makes use of recurring geometry and object composition of the recorded scenes. By acquiring video data for maneuvers with given roll angle, characteristic orientation histograms of the image gradient can be found. Correlating new recordings with the learnt statistics, the current roll angle can be derived. For evaluation, riding maneuvers covering all relevant vehicle dynamics are conducted. Furthermore, rides on a public road course representative for the German road network are carried out. The estimated roll angles of both approaches are compared with a highly precise reference sensor. A high accuracy of about 2 degrees error can be observed for both methods. A combination of both indicates a high potential for many new video-based applications in PTWs. (A)

Language

  • English

Media Info

  • Media Type: Digital/other
  • Features: Figures; References;
  • Pagination: pp 49-65
  • Monograph Title: Sicherheit - Umwelt - Zukunft. Tagungsband der 9. Internationalen Motorradkonferenz 2012, 1. und 2. Oktober 2012, Koeln
  • Serial:

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01532857
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
  • ISBN: 978-3-923994-20-5
  • Files: ITRD
  • Created Date: Jul 7 2014 8:13AM