Nutzung von Form, Bewegung und Kontext zur Objektklassifikation in 3D-Punktwolken

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Hans-Joachim Wünsche
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2013 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 230795813

Eine Kerneigenschaft, die ein autonomes Fahrzeug benötigt, ist die robuste und genaue Detektion, Verfolgung und Klassifikation bewegter Objekte. Im bisherigen Forschungsvorhaben wurde vor allem die Form und die Bewegung eines Objektes zur Klassifikation eingesetzt. Hierzu wurden gezielt verfolgte Objekte per Hand einer Klasse zugewiesen und auf Basis dieser Information ein Modell, welches Form und Bewegungsinformation beinhaltetet, erstellt. In diesem Folgevorhaben soll dieses Modell automatisiert erstellt werden um so schnell unterschiedliche Klassen von bewegten Objekten hinzu zu lernen. Um dies zu ermöglichen und dabei die Objekte in unterschiedliche Objektklassen zu separieren und zugleich die Klassifikation sowie die Bewegungsvorhersage zu verbessern, soll zudem neben der Form und der Bewegung auch der Kontext, in dem sich die Objekte bewegen, betrachtet werden. Wie aussagekräftig die Informationen aus dem Kontext sind, lässt sich am Beispiel des Menschen zeigen. Ein Mensch verwendet diesen auf eine selbstverständliche Art und Weise, beispielsweise durch eine Reihe impliziter Regeln, welche aus der Erfahrung bekannt sind. Beispiele hierfür sind: Ein Fußgänger bewegt sich oft entlang eines Fußgängerüberweges, ein Fußgängerweg ist häufig parallel zur Straße, und Autos bewegen sich auf dieser Straße. In diesem Vorhaben soll deshalb eine Methode entwickelt werden, welche zusätzlich den Kontext, in dem sich das Objekt befindet, erlernt. Einer der Kernpunkte ist, dass dies automatisiert auf Basis des bereits bekannten Wissens über Form und Bewegung eines Objektes erfolgen soll, ohne dem System feste Regeln vorzugeben. Der erwartete Nutzen liegt in der robusteren Klassifikation und Vorhersage von bewegten Objekten, auch in schwierigen Situationen. Hierzu zählt z.B. die Schwierigkeit, dass bei Verdeckung durch andere Objekte oder Selbstverdeckung die Form nicht exakt beobachtbar ist oder bei Stillstand eines zuvor bewegten Objektes die Bewegung nicht verwendet werden kann. Durch die zusätzliche Kombination des Kontextes in Verbindung mit Form und Bewegung soll so eine Verarbeitung auch in diesen Situationen ermöglicht werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen