Mensch-Maschine-Sehen als Grundlage der Entwicklung optomechatronischer Systeme für kamerabasierte Objekterkennung

In dieser Arbeit wird die Entwicklung von Fahrzeugscheinwerfern, die sowohl auf menschliche als auch auf maschinelle Wahrnehmung und damit auf Anforderungen von Fahrerassistenzsystemen und automatisierten Fahrzeugen ausgerichtet sind, behandelt. Die Entwicklung von automatisierten Fahrzeugen und den daraus resultierenden Anforderungen an die kamerabasierte Objekterkennung sind in der Auslegung von Strahlungsverteilungen von Fahrzeugscheinwerfern bisher nicht berücksichtigt. Die Vernachlässigung der Anforderungen von Fahrzeugkameras in der Scheinwerferentwicklung kann insbesondere bei Nacht oder Schlechtwetter zu Einschränkungen in der Funktionalität von automatisierten Fahrzeugen führen. Ziel dieser Arbeit ist folglich die Ermittlung der Anforderungen kamerabasierter Objekterkennung an Strahlungsverteilungen und die Ableitung von optischen Systemen die sowohl menschliches als auch maschinelles Sehen adressieren. Die Anforderungen werden mit einer Simulationsumgebung für kamerabasierte Objekterkennung ermittelt, die entwickelt und validiert wird. Unter Verwendung unterschiedlicher Optimierungsverfahren wird ein Algorithmus entwickelt, der innerhalb einer Simulationsumgebung die Strahlungsverteilung hinsichtlich maximaler Erkennungswahrscheinlichkeit optimiert. Abschließend wird eine Methodik zur automatisierten Auslegung von sichtbaren und nahinfraroten Scheinwerfern für die Anforderungen der menschlichen und maschinellen Wahrnehmung, dem Mensch-Maschine-Sehen, vorgestellt und auf ein ausgewähltes Szenario angewendet.