Stereo vision for obstacle detection in robotic applications

Abstract

Diese Arbeit behandelt die Implementierung eines Algorithmus zur Objekterkennung im Bereich der Robotik. Dafür wird eine Stereokamera eingesetzt. Zudem werden unterschiedliche Stereo-Algorithmen verglichen. Der präsentierte Algorithmus zur Objekterkennung verwendet dabei die Information der Stereokamera, welche räumlich versetzte Bilder aufnimmt. Der Unterschied zwischen den beiden Bildern gibt Auskunft über die Tiefe der abgebildeten Objekte. Dadurch wird die Objekterkennung ermöglicht. Die präsentierte Methode verwendet die sogenannte v-Disparity um den Boden zu erkennen. Dafür wird zusätzlich die Hough Transformation eingesetzt. Bei der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Objekterkennung kommt es zu falsch detektierten Objekten, welche durch Lichtreflektionen in stark belichteten Räumen entstehen. Zur Vermeidung dieses Problems wurde eine Strategie entwickelt, welche in dieser Arbeit vorgestellt wird. Das Auftreten eines Rollwinkels der Stereokamera erschwert außerdem eine zuverlässige Objekterkennung. Hierfür wird eine Methode gezeigt, wie der Rollwinkel erfasst und in weiterer Folge korrigiert werden kann. Dieses Problem kann zudem durch die Verwendung mehrerer v- Disparity-Bilder vermindert werden. Es werden zusätzlich Möglichkeiten zur Reduzierung des Rauschens beschrieben. Der Algorithmus zur Objekterkennung wurde an diversen Experimenten getestet. Die Resultate zeigen, dass die durch den Rollwinkel verursachten Probleme mithilfe der entwickelten Methoden beseitigt werden. Falsch erkannte Objekte, welche durch Lichtreflektionen in stark belichteten Räumen entstehen, können durch den Algorithmus entfernt werden. Die Auswertung der Daten zeigt, dass Objekte mit einer Höhe von 2cm auf einen Abstand von 1m erfasst werden. II

This thesis presents an obstacle detection algorithm and compares different stereo algorithms for robotic applications. Arising problems, such as reflections of sunlight on surfaces and problems with roll angles, are pointed out during the use of the obstacle detection algorithm in an robotic application. The obstacle detection algorithm in this thesis uses disparity images as input and calculates the v-disparity image, which is used for floor detection. The step of floor detection makes also use of the Hough transform. Roll angle detection and correction is presented. The approach of multi v-disparity is created to compensate the problems caused by a roll angle. Noise reduction methods are discussed as well as an approach to deal with bright reflections. The obstacle detection is tested on different experiments presented. The results show that the problems with the roll angle are eliminated due to the approach of roll angle detection and correction that is presented in this thesis. Wrong detections caused by reflections that appear due to bright illumination are also removed by the obstacle detection algorithm. The evaluation shows that obstacles with a height of 2cm are detectable up to a distance of 1m.