Asistencia al aparcamiento basado en una cámara de tiempo de vuelo

Abstract

[Resumen] En este artículo se propone un asistente de aparcamiento basado en la reconstrucción de objetos alrededor del vehículo, usando información obtenida de una cámara de Tiempo de Vuelo (ToF, del inglés Time-to-Flight). El método propuesto se centra en la detección de las matrículas de los vehículos de alrededor, para estimar su posición y determinar espacios libres de aparcamiento. Para ello, se fusiona una imagen 2D de intensidad de luz recibida, y una nube de puntos 3D creada a partir de la información de profundidad. Esta fusión permite relacional cada píxel de la imagen con una posición 3D, por lo que se obtiene una referencia 3D del entorno facilitando al conductor la maniobra de aparcamiento que está realizando. El algoritmo propuesto mejora la detección de los vehículos resolviendo dos de los principales problemas de trabajar con cámaras: 1) obtención de sombras y reflejos en las imágenes debido al brillo (principalmente en estacionamientos al aire libre), lo que dificulta su proceso para detectar objetos; y 2) la detección limitada de objetos de baja reflexión, como los coches oscuros. El sistema es evaluado a través de una plataforma Renault Twizy en condiciones reales.

[Abstract] This paper proposes a parking assistant base don the reconstruction of objects around the vehicle, using 2D and 3D data obtained from a Time-to-Flight camera (ToF). The proposed method is based on the fusion of the data obtained from the intensity image and the point cloud. It is mainly on the detection of the vehicle’s plate to estimate their position and determine free parking lots. This fusion allows to link each pixel of the image with a 3D position, so it gets a 3D reference of the environment and a clear visión during the parking maneuver. In addition, this methodology improves the vehicles detection solving two of the relevant problems found in cameras: 1) obtaining shadows and reflections in the images considering brightness (mainly in outdoor parking lots), which hinders the process to detect objects; and 2) limited detection of low reflection objects, such as dark cars. The system is evaluated in a Renault Twizy platform in real conditions.