Road Surface Reconstruction by Stereo Vision
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ORIGINAL ARTICLE
Road Surface Reconstruction by Stereo Vision Hauke Brunken1 · Clemens Gühmann1 Received: 8 January 2019 / Accepted: 25 September 2020 / Published online: 18 November 2020 © The Author(s) 2020
Abstract This paper covers the problem of road surface reconstruction by stereo vision with cameras placed behind the windshield of a moving vehicle. An algorithm was developed that employs a plane-sweep approach and uses semi-global matching for optimization. Different similarity measures were evaluated for the task of matching pixels, namely mutual information, background subtraction by bilateral filtering, and Census. The chosen sweeping direction is the plane normal of the mean road surface. Since the cameras’ position in relation to the base plane is continuously changing due to the suspension of the vehicle, the search for the base plane was integrated into the stereo algorithm. Experiments were conducted for different types of pavement and different lighting conditions. Results are presented for the target application of road surface reconstruction, and they show high correspondence to laser scan reference measurements. The method handles motion blur well, and elevation maps are reconstructed on a millimeter-scale, while images are captured at driving speed. Keywords Stereo vision · Semi-global matching · Plane-sweep · Pavement distress · Surface reconstruction Zusammenfassung Rekonstruktion von Straßenoberflächen aus stereoskopischen Bildern. Diese Arbeit behandelt die Rekonstruktion von Straßenoberflächen aus stereoskopischen Bildern, welche von hinter der Windschutzscheibe eines Fahrzeugs montierten Kameras während der Fahrt aufgenommen wurden. Basierend auf dem Plane-Sweep-Ansatz und Semi-global Matching wurde dazu ein spezieller Algorithmus entwickelt. Für den Vergleich von Pixeln wurden drei verschiedene Ähnlichkeitsmaße ausgewertet: Mutual Information, Hintergrundsubtraktion durch bilaterale Filterung und die Census-Transformation. Der Plane-Sweep wird in Richtung der Flächennormale der mittleren Straßenoberfläche durchgeführt. Da sich die Position der Kameras in Bezug zu dieser aufgrund der gefederten Radaufhängung des Fahrzeugs ständig ändert, wurde deren Suche in den Algorithmus integriert. Zur Evaluation wurden Experimente mit unterschiedlichen Straßenbelägen unter variierenden Lichtverhältnissen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen ein hohes Maß an Übereinstimmung mit Laserscan-Referenzmessungen. Höhenunterschiede der Straßenoberfläche werden bei normaler Fahrgeschwindigkeit im Millimetermaßstab aufgelöst.
1 Introduction For road maintenance, it is important to have current information about road conditions. A common approach to acquire such information is to employ mobile mapping vehicles, which are equipped with LIDAR and laser triangulation * Hauke Brunken hauke.brunken@tu‑berlin.de Clemens Gühmann clemens.guehmann@tu‑berlin.de 1
Chair of Electronic Measurement and Diagnostic Technology, Technische Universität Berlin, Straße des 17. Juni 135, 10623 Berlin, Germany
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