Automatische Kalibrierung eines Kamerasystems zur Verkehrsdatenerfassung auf Basis von Navigationssensorik Sebastian Schulz, DLR-TS-ANL

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1 DLR.de Folie , ASW 2016, Wildau Automatische Kalibrierung eines Kamerasystems zur Verkehrsdatenerfassung auf Basis von Navigationssensorik Sebastian Schulz, DLR-TS-ANL

2 DLR.de Folie 2 Agenda Einleitung Motivation Herangehensweise Ergebnisse und Auswertung Fazit und Ausblick

3 DLR.de Folie 3 Einleitung Motivation Herangehensweise Ergebnisse und Auswertung Fazit und Ausblick

4 DLR.de Folie 4 Einleitung Verkehrsmanagement - Verbesserung der Verkehrsabläufe Gewinnung von Verkehrsdaten als Grundlage Öffentlicher und Individualverkehr Motorisierter und nichtmotorisierter Verkehr Personen- und Güterverkehr Vielzahl unterschiedlicher Sensoren Verkehrszählung Geschwindigkeitsmessung Wiedererkennung Klassifizierung Reisezeiten Kritische / atypische Situationen Radar-Sensoren Induktionsschleifen Druckschläuche Lichtschranken Bluetooth Ultraschallsensoren Laserscanner Kameras

5 DLR.de Folie 5 Einleitung Kameras ermöglichen einfach großflächige Beobachtung von mehreren Verkehrsteilnehmern gleichzeitig Rechnergestützte Bildverarbeitung ermöglicht Objekttracking und verfolgung Filter berechnen Prädiktion und Wahrscheinlichkeiten Aufnahme kritischer Situationen Verkehrssicherheitskarte Bestimmung der Verteilung von Parametern einzelner Objekte, wie: Brems- und Beschleunigungspunkte Reaktionszeiten Geschwindigkeiten Aufenthaltswahrscheinlichkeiten

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8 DLR.de Folie 8 Einleitung Motivation Herangehensweise Ergebnisse und Auswertung Fazit und Ausblick

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11 DLR.de Folie 11 Kritische Situationen Tracking mit Vorhersage

12 DLR.de Folie 13 Motivation Kalibrierung von Kameras zur Georeferenzierung von Verkehrsobjekten Photogrammetrisches Verfahren sehr aufwendig und zeitintensiv Viele Einzelschritte von Hand auszuführen Auf stark befahrenen Straßen nur mit großem Aufwand möglich Bei jeder Positionsänderung zu wiederholen

13 DLR.de Folie 14 Einleitung Motivation Herangehensweise Ergebnisse und Auswertung Fazit und Ausblick

14 DLR.de Folie 15 Herangehensweise System zur Orientierungsbestimmung mit handelsüblicher Elektronik Kamera mit langanhaltender innerer Orientierung integrierter Recheneinheit GigE Interface Sensor zum Bestimmen der Position der Kamera Hochwert x, Rechtswert y, Höhe z Sensor zum Bestimmen der Ausrichtung der Kamera Kurswinkel Ψ (Psi), Neigungswinkel Θ (Theta), Rollwinkel Φ (Phi)

15 DLR.de Folie 16 Herangehensweise Bestehendes Kamerasystem mit SmartCam von Leutron Vision 32Bit RISC CPU, 128MB DDR, 32MB Flash-Speicher NXP Echtzeit-Betriebssystem, API 2/3 CCD Chip, Auflösung 1392 x 1040, GigE Positionsbestimmung mit Venus638FLPx GPS Empfänger 20 Hz Update-Rate, Genauigkeit 2,5 m Chip auf Evaluierungsboard von Sparkfun Bestimmung der Rotationswinkel über IMU Flyduino 9DOF 9 Freiheitsgrade, Beschleunigungssensor, Gyroskop, Magnetometer Datenakquirierung mit Raspberry PI über I²C und UART

16 DLR.de Folie 17 Herangehensweise Google Sky Map Orientierung des Smartphones (Nutzer) durch integriertes GPS und IMU Zeigt dem Nutzer Sternzeichen und Planeten in Blickrichtung ANTAR und ARGOS vom DLR Projekte des DLR Verkehrs- und Personenerkennung Quelle: DLR Quelle: DLR

17 DLR.de Folie 18 Flyduino 9DOF Venus638FLPx GPS Quelle: eigene Aufnahme

18 DLR.de Folie 19 Herangehensweise Initialisierung des Systems durch Bestimmung der äußeren Orientierung mittels photogrammetrischem Verfahren Anbringung der Kamera an 12 m Teleskopmast des UTRaCar 1 Vergleich der automatischen Kalibrierung mit photogrammetrischer Kalibrierung 7 verschiedene Positionen, unterschiedliche Rotationswinkel Bildung von Differenzen und Standardabweichungen 1 Urban Traffic Research Car

19 DLR.de Folie 20 Einleitung Motivation Herangehensweise Ergebnisse und Auswertung Fazit und Ausblick

20 DLR.de Folie 22 Ergebnisse und Auswertung dx [m] dx 2 [m²] dy [m] dy 2 [m²] dz [m] dz 2 [m²] Messreihe 1-1, , , , , , Messreihe 2-0, , , , , , Messreihe 3-2, , , , , , Messreihe 4 1, , , , , , Messreihe 5-2, , , , , , Messreihe 6 0, , , , , , Messreihe 7 1, , , , , , Summe 9,0365m 15,2637m² 8,1711m 17,1907m² 30,1771m 177,2540m² Mittelwert 1,2909m 1,1673m 4,3110m RMS 1,4766m 1,5671m 5,0320m

21 DLR.de Folie 23 Ergebnisse und Auswertung Genauigkeit im Hochwert wurde eingehalten 1,48 m RMS Genauigkeit im Rechtswert liegt bei 1,57 m RMS

22 DLR.de Folie 24 Ergebnisse und Auswertung Bei der Höhe wurde Genauigkeit von 2,5 m nicht erreicht Größte Abweichung zur berechneten Höhe ist 8,8 m Standardabweichung 5,032 m RMS

23 DLR.de Folie 25 Ergebnisse und Auswertung dψ [ ] dψ 2 [ ²] dθ [ ] dθ 2 [ ²] dϕ [ ] dϕ 2 [ ²] Messreihe 1 4, , , , , , Messreihe 2 0, , , , , , Messreihe 3-3, , , , , , Messreihe 4 2, , , , , , Messreihe 5 0, , , , , , Messreihe 6-1,6817 2, , , , , Messreihe 7-2, , , , , , Summe 14, ,6789 ² 4,7691 4,9917 ² 12, ,9176 ² Mittelwert abs. 2,1129 0,6813 1,7852 RMS 2,5823 0,8444 2,0325

24 DLR.de Folie 26 Ergebnisse und Auswertung Abweichungen im Kurswinkel (Azimut) liegen bei 2,53 RMS Abweichungen beim Neigungswinkel liegen bei 0,84 RMS Abweichungen im Rollwinkel liegen bei 2,03 RMS

25 Automatische Orientierungsbestimmung Verwendung geometrischer Strukturen mit bekannten Koordinaten Vergleich mit Strukturen im Bild Straßenoberfläche Straßenmarkierungen Geraden Kanten Optimierung der Orientierungsparameter

26 DLR.de Folie 28 Einleitung Motivation Herangehensweise Ergebnisse und Auswertung Fazit und Ausblick

27 DLR.de Folie 29 Fazit und Ausblick System aus handelsüblicher Sensorik funktioniert zuverlässig GPS-Fix und Positionsbestimmung Rotationsbestimmung Integration der Daten in Bilddaten Übertragung an Server Die Sensoren liefern Werte mit erwarteter Genauigkeit Position, besonders Höhe, kann durch D-GPS oder RTK verbessert werden Auswirkung der Fehler auf Matching-Prozess muss weiter untersucht werden

28 DLR.de Folie 30 > Evaluation Seitenblitzer RTW > Andreas Luber > Kontakt: Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt e.v. Institut für Verkehrssystemtechnik Rutherfordstr Berlin s.schulz@dlr.de 030 / marc.hohloch@dlr.de 030 /

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