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  • 标题:Kompensation von Sichteinschränkungen an Flurförderzeugen
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  • 作者:Lukas Jütte ; Alexander Poschke ; Ludger Overmeyer
  • 期刊名称:Logistics Journal : Referierte Veröffentlichungen
  • 印刷版ISSN:1860-7977
  • 出版年度:2020
  • 卷号:2020
  • 期号:12
  • 页码:1-8
  • DOI:10.2195/lj_Proc_juette_de_202012_01
  • 出版社:WGTL Wissenschaftliche Gesellschaft fuer technische Logistik
  • 摘要:In diesem Artikel wird ein Verfahren zur automatischen Sichteinschränkungsdetektion und maskenbasierten, deckungsgleichen Sichteinschränkungskompensation, basierend auf dem Prinzip der erweiterten Realität, vorgestellt. Das Verfahren beruht auf einer Überlagerung eines simulierten Bedienerblickfeldes mit Informationen aus einer von zwei RGB-Kameras rekonstruierten Szene. Die Kameras werden derart angeordnet, dass sie die Szeneninformationen hinter der Sichteinschränkung aufnehmen können. Neben der Vorstellung des Versuchsaufbaus, findet eine detaillierte Vorstellung der Bildverarbeitungssoftware statt. Im Hinblick auf den späteren Einsatz des Systems in einem Flurförderzeug, wird zudem die Echtzeitfähigkeit untersucht und Optimierungsmöglichkeiten diskutiert.
  • 其他摘要:In this article, a method for automatic visual obstruction detection and masktype congruent visual obstruction compensation, based on the principal of augmented reality, is presented. The method is based on the superposition of a simulated operator’s field of view with information from a scene reconstructed by two RGB-Cameras. These cameras are arranged in a way that they can record the scene information be-hind the view restriction. Besides the presentation of the test rig, a detailed presentation of the image pro-cessing software is given. With a view to the later use of the system in a forklift truck, the real-time capa-bility of the system will be tested and optimization possibilities will be discussed.
  • 关键词:Augmented Reality;Bildverarbeitung;Erweiterte Realität;Fahrerassistenzsysteme;Flurförderzeuge;Hinderniserkennung;driver assistance system;forklift trucks;image processing;obstacle detection
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