Klassifikation leicht verwundbarer Verkehrsteilnehmer mit hochauflösendem Automobilradar

Erstveröffentlichung
2018-09-10
Dissertation
Authors
Schubert, Eugen
Referee
Menzel, WolfgangWalter, Thomas
Faculties
Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Informatik und PsychologieInstitutions
Institut für MikrowellentechnikExternal cooperations
Robert Bosch GmbHAbstract
Der Schutz von Fußgängern und Fahrradfahrern rückt verstärkt in den Fokus zukünftiger vorausschauender Fahrerassistenz- und Fahrsicherheitssysteme. Insbesondere Situationen in denen Fußgänger eine Sonderstellung im Straßenverkehr einnehmen, wie beispielsweise beim Ausfahren aus Kreisverkehren, an Fußgängerüberwegen oder in verkehrsberuhigten Bereichen, erfordern die Erkennung objektspezifischer Informationen und eine darauf basierende robuste Objektklassifikation.
Im Hinblick auf zukünftige Herausforderungen wird in der vorliegenden Arbeit ein innovativer Ansatz zur Klassifikation von Fußgängern, Fahrradfahrern und Personenkraftwagen vorgestellt, welcher auf der Extraktion objektspezifischer Merkmale aus mehrdimensionalen Detektionsclustern eines hochauflösenden automobilen Radarsensors basiert.
Zur Bildung geeigneter Detektionscluster wurden durch Integration eines Fußgängerbewegungsmodells in eine Radarsystemsimulation Auflösungsanforderungen abgeleitet, anhand welcher ein prototypischer hochauflösender Radarsensor spezifiziert und aufgebaut werden konnte. Die durch eine weiterhin entwickelte Signalverarbeitungskette gebildeten Detektionscluster ermöglichen die Extraktion objektspezifischer Merkmale wie der Form oder der Ausdehnung von Objekten sowie der Schrittfrequenz von Fußgängern. Unter Verwendung dieser Merkmale wird im Mittel eine korrekte Zuordnung zu den Klassen Fußgänger, Fahrradfahrer und PKW von 97 % aller nicht als unbekannt klassifizierten Detektionscluster erreicht. In addition to numerous established fields of application, RADAR technology is also finding its way into driver assistance and driving safety systems. The robustness against poor visibility, the possibility of a concealed mounting position as well as the possibility to measure distance and speed simultaneously are convincing properties.
A growing role is played by the protection of pedestrians and cyclists - the vulnerable road users. Further enhancements of proactive safety systems, ranging from the reduction of the accident severity to the avoidance of accidents, requires individually tailored warning and intervention strategies, adapted to possible dangerous situations and therefore comprehensive object specific information together with a robust classification of detected objects. Also, the special status of pedestrians in road traffic, requires object classification to implement automated driving functions for situations in which pedestrians are granted certain rights in road traffic, such as turning, at roundabouts, pedestrian crossings and traffic calmed areas.
In order to meet future requirements, this thesis presents and evaluates an innovative approach to the radar-based classification of pedestrians, cyclists and passenger cars. This approach bases on object-specific features extracted from multidimensional radar detection clusters.
Based on an analysis of the radar cross section and the human gait cycle, a pedestrian model is developed. Resolution requirements are then derived by integration of the model into a radar system simulation. These are used for the specification and construction of a prototype high-resolution radar sensor to perform real world measurements. In addition, the used signal processing chain from spectral analysis to the formation of detection clusters is presented. Furthermore, resolution-enhancing methods to improve the trade-off between resolution and the measurement cycle rate are investigated.
Subsequently, the class assignments made by a Support Vector Machine are evaluated and discussed. In addition, a feature reduction approach is presented and the final selected classification method is extended to reduce the misclassification rate. A correct assignment to the object classes pedestrians, cyclists and passenger cars is achieved for 97 % of all detection clusters not classified as unknown. This successfully validates the implemented novel approach of object classification with high resolution automotive radar.
In addition, it is demonstrated that object-specific features such as shape, extent, limb movement or stride frequency can be detected with high-resolution automotive radar sensors.
Date created
2017
Subject Headings
Radar [GND]Bordradar [GND]
Verkehrsteilnehmer [GND]
Klassifikation [GND]
Fahrerassistenzsystem [GND]
Driver assistance systems [LCSH]
Traffic accident investigation [LCSH]
Pattern recognition systems [LCSH]
Keywords
Automobilradar; Fußgängerschutz; Objektklassifikation; Pedestrian collision mitigation; Automated emergency braking; Highly automatic driving; Advanced driver assistance systems; Driver assistance; Fahrerassistenz; Object classification; Radar based object classificationDewey Decimal Group
DDC 620 / Engineering & allied operationsMetadata
Show full item recordCitation example
Schubert, Eugen (2019): Klassifikation leicht verwundbarer Verkehrsteilnehmer mit hochauflösendem Automobilradar. Open Access Repositorium der Universität Ulm. Dissertation. http://dx.doi.org/10.18725/OPARU-11876