IDP Computer Vision - TUM

Technische Universität München
Lehrstuhl für Ergonomie
Computer Vision auf mobilen Endgeräten für die Ergonomie
Der Lehrstuhl für Ergonomie verfügt über eine mobile Messplattform. Mittels
Android-App wird die Sensorik und der Gerätezustand von Smartphones
ausgelesen und an einen Server übertragen. Bei Bedarf können auch OBD-
Werte protokolliert, oder ein Keylogger installiert werden. Dabei steht die
Verwendung im automobilen Kontext, als großes Betätigungsfeld des
Lehrstuhls im Vordergrund.
Wichtige Größen bei der Bewertung von Fahrerassistenzsystemen sind die
durch den Fahrer beeinflusste Position des Fahrzeugs im Fahrstreifen und der
zum Vorderfahrzeug bestehende Abstand. Im Fahrsimulator, oder bei
Versuchsträgern, sind diese Messgrößen, bzw. daraus abgeleitete Metriken
meist einfach zugänglich. Für Realversuche mit verbreiteten Fahrzeugen
hingegen nicht.
Prof. Dr. phil. Klaus Bengler
Boltzmannstraße 15
85747 Garching
Germany
www.ergonomie.tum.de
Your contact
Michael Krause
Tel +49 89 289-15404
krause@lfe.mw.tum.de
In Rahmen eines Inter-Disziplinären-Projektes bietet sich die Möglichkeit zu
prüfen, inwieweit die Bildsensorik von derzeit üblichen Smartphones zur
Gewinnung der Messgrößen herangezogen werden kann (vgl. z.B. App
iOnRoad) und ob deren Genauigkeit und zeitliche Verfügbarkeit für die
Verwendung in Versuchen ausreichend ist. Bei positiven Ergebnissen, könnten
diese mit in die Messplattform einbezogen werden.
Je nach Interesse und Teilnehmerzahl können folgende Aspekte als Bestandteil
einer Gruppenarbeit oder Einzelarbeiten identifiziert werden:
Implementierung einer Bilddetektion zur Fahrstreifenerkennung sowie
Schätzung der lateralen Eigenposition oder Änderung der lateralen
Eigenposition im Fahrstreifen.
Implementierung einer Bilddetektion zur Schätzung des Abstandes
zum Vorderfahrzeug.
Verknüpfung der Informationen der Fahrstreifenerkennung und der
Abstandschätzung (Kurvenfahrten)
Verbesserung der Informationen durch Verrechnung der Bilddaten mit
Beschleunigungswerten und fusionierten Daten des Smartphones
(Nicken)
Evaluation der Implementierungen
Rahmenbedingungen: Android, mono camera, openCV
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Technische Universität München
Computer vision on nomadic devices for human factors
engineering
Lehrstuhl für Ergonomie
Modern smartphones offer different kind of sensor technology. In an “Inter-
Disziplinären-Projekt“ (IDP) we will try to use the image sensor (camera) for
ergonomic experiments in an automobile context (see for example the app
iOnRoad).
Important metrics for ergonomic assessment of in-vehicle information systems
(IVIS) are the lane keeping and the headway (distance to car in front, divided by
speed).
In the project required algorithms are implemented and evaluated.
There are many tasks for student projects, or a small group of students:
Implementation of lane detection and estimation of position or variation
of position within the lane
Implementation of distance estimation between camera (on dashboard)
and car in front
Fusion of lane detection and distance estimation
Enhancement of image based data by incorporation of e.g. acceleration
data (pitch)
Evaluation
Keywords: android, mono camera, openCV
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