Ablauf

Um die PosenP_nund LandmarkenL_npräzise und konsistent schätzen zu kön-nen, wird ein hoher Verknüpfungsgrad der KartenkorrespondenzenΘn ange-strebt, sodass möglichst viele Merkmale zu jeweils einer Landmarke korres-pondieren. Außerdem sollten die Merkmalskorrespondenzen möglichst frei von Ausreißern sein. Wie in Abschnitt 4 gezeigt, kann durch eine genauere Schätzung der KartenposenP_nwiederum der Verknüpfungsgrad von Θn ge-steigert und die Wahrscheinlichkeit für Ausreißer verringert werden, da die geometrischen Annahmen zur Merkmalsassoziation besser erfüllt sind. Der in diesem Abschnitt vorgestellte Prozessablauf stellt eine mehrschrittige, aufein-ander aufbauende Ausführung von Parameterschätzungs- und Merkmalsasso-ziationsschritten dar. Die dabei erzielten Zwischenergebnisse der zu schätzen-den Fahrzeugposen werschätzen-den zur gemometrischen Merkmalsassoziation gemäß Abschnitt 4.1.3 verwendet, wodurch der Verknüpfungsgrad der Merkmalskor-respondenzen gesteigert wird. Im nachfolgenden Schritt steigert dies

wieder-

Abbildung 6.2:Ablauf der Aktualisierung der KartendatenbankM_n durch die Integration von AufnahmesequenzS_n+1.

um die Genauigkeit der Parameterschätzung.

Die Generierung der Karte erfolgt vollautomatisch und skaliert für beliebig große Gebiete und beliebig viele Aufnahmesequenzen. Abbildung 6.2 zeigt die drei wesentlichen Schritte zur Integration einer neuen Aufnahmesequenz S_n+1in die bestehende KartendatenbankM_n.

Im ersten Schritt, der in Abschnitt 6.1.1 beschrieben ist, wird die neue Aufnah-mesequenzS_n+1unabhängig von der bestehenden DatenbankM_n vorverarbei-tet, woraus eine Schätzung der gefahrenen TrajektorieT_Sn+1und Merkmalskor-respondenzenΘSn+1 resultieren, die ausschließlich Merkmale zwischen aufge-zeichneten Bildern ausS_n+1verknüpfen.

Im zweiten Schritt wird die AufnahmesequenzSn+1zur bestehenden Karten-datenbankMnreferenziert. Das Ergebnis dieses Schrittes sind Merkmalskor-respondenzenΘs,k, welche die MerkmalskorrespondenzenΘS_n+1 zu den be-stehenden KartenmerkmalskorrespondenzenΘnassoziieren. Außerderm wer-den PosendifferenzenD_s,kberechnet, welche die Trajektorienposen ausT_Sn+1 präzise zu den KartenposenP_nreferenzieren. Abschnitt 6.1.2 erläutert diesen Prozessschritt.

Im letzten Schritt, der in Abschnitt 6.1.3 beschrieben ist, werden die finalen KartenposenPn+1 durch Lösen eines Posendifferenzenausgleichs unter Ver-wendung der zuvor bestimmten Posendifferenzen berechnet. Auf Basis der

Odometrie Bündel-Gefensterter

Optimierung

Ringschluss-Sn+1

M_n

Θseq

Θ_rs ausgleich

T_Sn+1

Abbildung 6.3:Prozessschritte der Sequenzaufbereitung.

aktualisierten Kartenposen P_n+1werden die finalen Kartenlandmarken L_n+1 trianguliert.

6.1.1 Sequenzaufbereitung

Abbildung 6.3 zeigt die Prozessschritte der kartenunabhängigen Vorverarbei-tung der neuen AufnahmesequenzSn+1. Durch Odometrie und einen darauf-folgenden gleitenden Bündelblockausgleich gemäß Abschnitt 5.1.1 wird eine initiale SchätzungTS_n+1 der gefahrenen Trajektorie berechnet. Dafür werden MerkmalskorrespondenzenΘseqzwischen konsekutiven Bildern jeder Kame-ra des MKS bestimmt. Umfasst das MKS mehrere KameKame-ras mit hinreichen-der Sichtfeldüberlappung, werden zusätzlich Merkmale zwischen Bilhinreichen-dern ver-schiedener Kameras zum gleichen Zeitpunkt assoziiert. Außerdem wird eine Ringschlusslokalisierung gemäß Abschnitt 5.2.2 durchgeführt und darauf ba-sierend Posendifferenzen zwischen benachbarten Ringschlussposen abgelei-tet.

Mit den Ringschlussposendifferenzen und den sequentiellen Posendifferen-zen, die sich aus der initialen TrajektorienschätzungT_Sn+1 ergeben, wird ein Posendifferenzenausgleich gelöst. Daraus resultiert eine verbesserte und in sich konsistente TrajektorienschätzungT_Sn+1, die zur robusten Bestimmung der Merkmalskorrespondenzen Θrs zwischen benachbarten Ringschlussbil-dern gemäß Abschnitt 4.1.3 verwendet wird. Die globale Verknüpfung aller in diesem Schritt berechneten Merkmalskorrespondenzen gemäß Abschnitt 4.3 ergibt die SequenzmerkmalskorrespondenzenΘ_Sn+1.

Pre- Karte-

Abbildung 6.4:Ablauf der Sequenz-Karte-Assoziation.

6.1.2 Sequenz-Karte-Assoziation

In diesem Prozessschritt werden die Posen der SequenztrajektorieT_Sn+1 hoch genau zu den KartenposenP_nreferenziert. Dazu werden die Merkmalskorre-spondenzenΘs,kberechnet, die einen Teil der SequenzkorrespondenzenΘSn+1

zu den Kartenkorrespondenzen Θn assoziiert. Abbildung 6.4 zeigt die dazu durchgeführten Prozessschritte, die im Folgenden beschrieben werden:

1. Prereferenzierung

Im ersten Schritt wird die AufnahmesequenzSn+1in die bestehende Lo-kalisierungskarte M_n^L gemäß Abschnitt 5.2.2 lokalisiert, wodurch sich die LokalisierungstrajektorieT_S^loc

n+1 ergibt. Die TrajektorieT_S^loc

n+1 umfasst somit kartenrelative Lokalisierungsposen zu allen Aufnahmezeitpunk-ten ausSn+1, die erfolgreich mit der LokalisierungskarteM_n^Llokalisiert werden konnten. In der Regel sind das Abschnitte der Aufnahmese-quenzS_n+1, in denen bereits kartiertes Gebiet befahren wurde. In diesen Bereichen werden PosendifferenzenD^loc_nn zwischen benachbarten Fahr-zeugposen aus den Kartenposen P_n und der Lokalisierungstrajektorie T_S^loc

n+1 berechnet. Diese werden daraufhin in einem Posendifferenzenaus-gleich verwendet, dessen Lösung die TrajektorieT_S^preref

n+1 ergibt, die initial alle Posen ausS_n+1konsistent zu den KartenposenP_nreferenziert.

2. Sequenz-Karte-Merkmalsassoziation

Auf Basis der initial referenzierten Trajektorienposen T_S^preref

n+1 werden die Merkmalskorrespondenzen Θ_s,k durch die geometrische Assozia-tion gemäß Abschnitt 4.1.3 berechnet. Die Merkmalskorrespondenzen Θ_s,k assoziieren Merkmale aus den Kartenmerkmalskorrespondenzen Θn zu den Merkmalen aus den zuvor berechneten Sequenzmerkmals-korrespondenzen ΘS_n+1, wodurch der Verknüpfungsgrad im Vergleich zur Merkmalsassoziation ausschließlich auf Basis der Lokalisierung ge-steigert wird.

3. Cluster-Optimierung

Zur Verbesserung der Konsistenz der ReferenzierungT_S^preref

n+1 durch die Lokalisierung werden Trajektoriencluster aus der Sequenztrajektorie T_Sn+1 mit benachbarten Trajektorienclustern aus den Kartenposen P_n gepaart. Durch Lösen lokaler Clusterausgleichsprobleme gemäß Ab-schnitt 5.1.2 werden die gepaarten Trajektoriencluster präzise aneinan-der angepasst. Die aktualisierten KartenkorrespondenzenΘn+1, die sich aus der Verknüpfung der bestehenden Kartenkorrespondenzen Θnmit den Sequenzmerkmalskorrespondenzen ΘS_n+1 und den Merkmalskor-respondenzen Θs,k ergeben, werden dabei als Messungen verwendet.

Das Ergebnis der Clusteroptimierung sind aus den optimierten Clustern abgeleitete PosendifferenzenD_s,k.

6.1.3 Finale Parameterschätzung

Die letzten beiden Schritte der Kartengenerierung sind in Abbildung 6.5 dar-gestellt. Die finalen KartenposenP_n+1werden durch Lösen eines Posendiffe-renzenausgleich bestimmt. Als Messungen werden die Posendifferenzen aus der SequenztrajektorieT_Sn+1 und die PosendifferenzenD_s,kverwendet, die die Posen der Sequenztrajektorie zu den bestehenden KartenposenP_n referenzie-ren. Die KartenposenP_nwerden dem Ausgleichsproblem als fixe Parameter hinzugefügt, sodass sich die Trajektorienposen ausSn+1an die Kartenposen anpassen. Liegen zusätzlich GNSS-Messungen vor, können diese ebenfalls im Posendifferenzenausgleich berücksichtigt werden, wodurch die Kartenposen georeferenziert werden können. Schlussendlich werden die LandmarkenLn+1

auf Basis der MerkmalskorrespondenzenΘn+1und KartenposenPn+1gemäß Abschnitt 5.2.4 trianguliert.

ausgleich

Posendifferenzen-triangulation

Landmarken-S_n+1

Θn+1

L_n+1 P_n

P_n+1

P_n+1 T_Sn+1

Ds,k

M_n

Abbildung 6.5:Ablauf der finalen Parameterschätzung.