Fußgängerbezogene Informationsgewinnung zur Situationsanalyse mit einem mobilen Multisensorsystem

Fußgänger gehören im städtischen Verkehrsraum nicht nur zu den verwundbarsten Verkehrsteilnehmern, sondern sind auch aufgrund ihrer Größe häufig nur schwer wahrzunehmen. Technische Systeme wie z.B. autonome Fahrzeuge oder Fahrerassistenzsysteme sind daher besonders gefordert diese zu erkennen. Solche Systeme verfügen häufig über eine Vielzahl an Sensoren um eine Abdeckung des kompletten Umfelds zu erreichen. In solchen Fällen ist eine Form von Datenfusion zwischen den Sensoren notwendig. Der vorliegende Beitrag stellt ein Verfahren zur Personendetektion in 3D-LiDAR Daten eines MLSSystems vor, welches mehrere LiDAR parallel nutzt, um Personen zu detektieren. Es geht dabei mit Verzerrungseffekten um, die durch eine unvollständige zeitliche Synchronisation der eingesetzten Sensoren in deren Überschneidungsbereichen auftreten können. Solche Effekte lassen sich insbesondere bei scannenden Systemen kaum vermeiden. In einer experimentellen Untersuchung der vorgestellten Methode wird gezeigt, dass sie beim vermehrten Auftreten der beschriebenen Verzerrungseffekte bessere Ergebnisse liefert als einfachere Ansätze der Datenfusion.