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We present an approach for predicting continuous pedestrian trajectories over a time horizon of 2.5 s by means of polynomial least squares approximation and multilayer perceptron (MLP) artificial neural networks. The training data are gathered from 1075 real urban traffic scenes with uninstructed pedestrians including starting, stopping, walking and bending in. The polynomial approximation provides an extraction of the principal information of the underlying time series in the form of the polynomial coefficients. It is independent of sensor parameters such as cycle time and robust regarding noise. Approximation and prediction can be performed very efficiently. It only takes 35 ms on an Intel Core i7 CPU. Test results show
28% lower prediction errors for starting scenes and 32% for stopping scenes in comparison to applying a constant velocity movement model. Approaches based on MLP without polynomial input or Support Vector Regression (SVR) models as motion predictor are outperformed as well.
This paper provides a method to forecast pedestrian trajectories by means of polynomial least-squares approximation and multilayer perceptron artificial neural networks for traffic safety applications. The approach uses camera based head tracking as input data to predict a continuous trajectory for a 2.5 s future time horizon. Training and test is performed using 1075 recorded tracks of uninstructed pedestrians in common public traffic situations, including many challenging scenarios like starting, stopping and bending in. The neural network approach
has the ability to handle these scenes by learning a single implicit
movement model independent of a specific motion type. The polynomial approximation provides an extraction of the principal
information of the underlying time series in the form of the
polynomial coefficients, high independence of input data, e.g.,
sample rate, and additional noise resistance. Our test results
show 24% lower prediction errors for starting scenes and 29%
for stopping scenes in comparison to a constant velocity Kalman
filter. Approaches using MLP without polynomial input and the
usage of Support Vector
We present a method to detect starting, stopping and bending in intentions of pedestrians from a moving vehicle based on stereo-vision. The method focuses on urban scenarios where these pedestrian movements are common and may result in critical situations. Pedestrian intentions are determined by means of an image-based motion contour histogram of oriented gradient descriptor. It is based on silhouettes gathered from stereo data and does not require any compensation of appearance changes resulting from the ego-motion of a vehicle. Nevertheless, it covers small movements indicating a pedestrian’s intention. A linear support vector machine with probabilistic estimates is used for classification. We evaluated our method on the publicly available Daimler Pedestrian Path Prediction Benchmark Dataset containing detections of a stateof-the-art pedestrian detector. We detect a pedestrian’s stopping intention from 125 ms to 500 ms before standing still within an accuracy range of 80% to 100%. Bending in is detected from 320 ms to 570 ms after a first visible lateral body movement in the same accuracy range. The intention to cross the road from standing still (starting) is detected 250 ms after the first visible motion and, therefore, within the first step with an accuracy of 100%.
Trotz hoher Automatisierungsgrade in der produzierenden Industrie, sind manuelle Montageprozesse durch den Menschen, sei es aufgrund der geforderten Flexibilität, insbesondere bei kleinen Losgrößen oder der erforderlichen Präzision, unverzichtbar. Um eine hohe Produktivität und niedrige Ausschussraten zu gewährleisten, ist es sinnvoll, den Menschen in seiner Montagetätigkeit zu unterstützen oder zu entlasten.
Intelligente Assistenzsysteme können den Menschen dahingehend unterstützen, dass sie bspw. schwere Tätigkeiten kollaborativ übernehmen, Prozesse gezielt steuern oder Informationen bei Bedarf kontextsensitiv bereitstellen.
In diesem Beitrag wird das Konzept eines intelligent hochautomatisiert lernenden Assistenzsystems vorgestellt, dessen Ziel es ist, anhand von bereits gelernten Abläufen an einem manuellen Montagearbeitsplatz fehlerhafte Abläufe zu erkennen oder neue valide Abläufe hochautomatisiert und unüberwacht zu lernen.
Manuelle Montageprozesse bestehen aus Abfolgen von Handgriffen. Diese Handgriffe werden vom Assistenzsystem als Gesten erkannt und verarbeitet, sodass der Gesamtablauf in Teilschritte zerlegt werden kann. Weiterhin soll dieses Assistenzsystem Informationen zur Behebung des Fehlers direkt am Arbeitsplatz verfügbar machen.
Das Assistenzsystem, dessen Architektur in Abb. 1 dargestellt ist, besteht aus einem zustandsgesteuerten, lernenden Steuersystem mit einem Microsoft Kinect-v2-Sensor, der den Arbeitsplatz aus der Überkopfperspektive erfasst und die Montageschritte erkennt.
Da das Grundprinzip des Assistenzsystems in der Langzeitbeobachtung und –unterstützung der Montagetätigkeit liegt, werden die kontinuierlich aggregierten Daten zur Erweiterung und Verbesserung des Assistenzsystems genutzt. Es lernt somit hochautomatisiert neue oder abgewandelte Montageabläufe. Hieraus ergibt sich eine Herausforderung an die Bewertung der Güte eines solchen Systems. Während eine hohe Erkennungsrate der einzelnen Aktivitäten innerhalb eines Montageablaufs unabdingbar ist, wird für das vorgeschlagene System darüber hinaus gefordert, dass komplette Abläufe korrekt, d.h. in der richtigen Reihenfolge ohne einzelne Falschklassifikationen, erkannt werden. Nur hierdurch lassen sich real geänderte Abläufe hochautomatisiert und unüberwacht im Zustandsautomat des Steuersystems online einlernen.
Gestenerkennung in einem hochautomatisiert lernenden Assistenzsystem für manuelle Montageprozesse
(2018)