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In dieser Arbeit wird eine effiziente Methode zur Schätzung der Ego-Fahrstreifen vorgestellt. Das System ist ausgelegt auf die Anwendung für Mikromobilitätssysteme wie E-Fahrräder, E-Scooter oder E-Dreiräder und basiert auf Sequenzen von RGB-Bildern, die aus der Fahrerperspektive aufgenommen werden. Um die Grenzen verschiedener Fahrbahntypen, insbesondere Fußwegen, Radwegen und Straßen, robust zu detektieren, wird ein gradientenbasierter Kantendetektor mit einem Farbsegmentierungansatz kombiniert. Sowohl geometrische Gegebenheiten als auch zeitliche Inferenz werden genutzt, um die Schätzung zu optimieren, insbesondere in schwierigen Fällen wie Kurven. Dabei ist insbesondere die dynamische Schätzung des Fluchtpunkts mithilfe des Optischen Flusses zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern von Bedeutung. Tests mit zwei Aufnahmesetups und drei verschiedenen Aufrahmeraten zeigen, dass der Ego-Fahrstreifen in den meisten Fällen mit hoher Genauigkeit detektiert und in Kurven passend approximiert wird. Dies wird von der quantitative Evaluation anhand von über 2000 Testbildern bestätigt, die eine IoU von 75,28 % ergibt. Eine Performanz von 12 fps auf einem Raspberry Pi 3 zeigt zudem, dass die Methode wenig rechenintensiv ist, was als Vorraussetzung für die Anwendung in der Mikromobilität gilt.

Effiziente Schätzung des Ego-Fahrstreifens auf RGB-Sequenzen für Mikromobilitätssysteme