Dr. Andreas Wedel
Zentrales Thema der Arbeit ist die Entwicklung von Methoden und Algorithmen für Fahrerassistenzsysteme. Mit Hilfe von im Fahrzeug installierter Sensorik und entsprechenden Algorithmen sollen automatisch frühzeitig Gefahren identifiziert werden und gegebenenfalls Warnsignale ausgesendet oder sogar Bremsvorgänge eingeleitet werden. Aus Bildverarbeitungssicht bietet die Fahrerassistenz viele spannende Herausforderungen, da man es mit multiplen Sensoren zu tun hat (mehrere Kameras, Inertialsensoren, Radar, Lidar, Infrarotsensoren), mit sehr komplexen Realweltbedingungen (schwankende Beleuchtungs- und Sichtverhältnisse, komplexe und bewegte Szenen, bewegte Kameras) und die entsprechenden Verfahren unter starken Anforderungen an Robustheit und Laufzeit stehen.
Die Promotionsarbeit liefert das weltweit präziseste und schnellste Verfahren zur dichten Schätzung von Objektbewegungen in Stereo-Kamerabildern unter automotive-Bedingungen. Ein Beispiel für solch ein Bewegungsfeld ist in unten abgebildeter Bildercollage zu finden. Die Szene vor dem Fahrzeug (links dargestellt) wird mit einem Stereokamerasystem (mittig) beobachtet. Der Farbverlauf in der rekonstruierten Szenendarstellung (im Bild rechts) kodiert die Geschwindigkeit der beobachteten Bewegungsvektoren, von grün für stationär nach rot für bewegt. Man beachte die korrekte Schätzung der Fuß- und Handbewegung der laufenden Person. In einem zweiten Schritt werden dann aus diesen Daten zusammenhängende Objekte im Kamerabild der Stereokamera segmentiert. Die in der Dissertation entwickelten Verfahren übertreffen existierende Verfahren in Genauigkeit, Dichte und Laufzeit. Stereobildpaare mit 640 x 480 Pixel pro Bild werden in Echtzeit mit 10 Hz ausgewertet. Die Dissertation ist somit von weitreichendem praktischen Nutzen für vielfältige kamerabasierte Anwendungen im Maschinenbau, in der Sicherheitstechnik und in der Automobilindustrie. Während der Dissertation wurden neue mathematische Verfahren im Bereich der numerischen Optimierung mittels Energieminimierung erforscht und in diversen wissenschaftlichen Publikationen veröffentlicht.
Die der Arbeit zugrundeliegenden Forschungen wurden teilweise in der Forschungsgruppe von Herrn Dr. Uwe Franke der Firma Daimler in Stuttgart und teilweise in der Arbeitsgruppe von Herrn Prof. Dr. Daniel Cremers an der Universität Bonn durchgeführt. Die vollständige Arbeit lässt sich herunterladen: https://hss.ulb.uni-bonn.de/2009/1964/1964.htm Dr. Andreas Wedel studierte Mathematik und Informatik an der Universität in Bonn. Seit März 2009 ist er in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung der Daimler AG in Sindelfingen beschäftigt.