Object contrast determination based on peripheral Vision undernight-time driving conditions

Schneider, Katharina (2018)
Object contrast determination based on peripheral Vision undernight-time driving conditions.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/8300

Kurzbeschreibung (Abstract)

The introduction of LED technologies into headlamp development has led to the systematic progress in headlamp design to improve visibility. Current LED light distributions consist of a speciﬁc number of horizontal and vertical segments, it tends to a spatially ﬁnely resolved adaptation of the light distribution, the so-called pixel light. This results in a much more precise light distribution, each segment can be individually controlled and dimmed. The aim of this technology is to be able to respond appropriately to the appearance of road users (pedestrians, wild animals or oncomingtraﬃc), ﬁrstly by reducing the light intensit yof the corresponding camera pixels in order to prevent glare and secondly to force it to the objects’ direction. The environment surrounding the traﬃc area element shall be illuminated in such a way as to achieve maximum visibility. The basis of this work is an investigation dealing with detection of objects in nighttime traﬃc in relation to vehicle lighting technology. The present study examines the foveal and peripheral vision by means of detection. The intention is to obtain an insight into the cognitive abilities and diﬀerent areas within the visual ﬁeld for diﬀerent visual conditions in night-time road traﬃc.

Typ des Eintrags:

Dissertation

Erschienen:

2018

Autor(en):

Schneider, Katharina

Art des Eintrags:

Erstveröffentlichung

Titel:

Object contrast determination based on peripheral Vision undernight-time driving conditions

Sprache:

Englisch

Referenten:

Khanh, Prof. Dr. Tran Quoc ; Schierz, Prof. Dr. Christoph

Publikationsjahr:

17 Dezember 2018

Ort:

Darmstadt

Datum der mündlichen Prüfung:

17 Januar 2018

URL / URN:

https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/8300

Kurzbeschreibung (Abstract):

Alternatives oder übersetztes Abstract:

Alternatives Abstract

Sprache

Die Einführung der LED-Technologie in die Kfz-Scheinwerferentwicklung führte zu einem systematischen Fortschritt hinsichtlich der Verbesserung der Sichtbarkeit. Aktuelle LED-basierte Scheinwerfer bestehen aus einer bestimmten Anzahl horizontaler und vertikaler Segmente, mit denen eine räumlich fein aufgelöste Anpassung der Lichtverteilung möglich ist. Da jedes Pixel individuell angesteuert und gedimmt werden kann, führt dies zu einer wesentlich präziseren und adaptiven Lichtverteilung. Ziel ist es, auf das plötzliche Erscheinen von Verkehrsteilnehmern (Fußgänger, Wildtiere oder Gegenverkehr) entsprechend reagieren zu können, indem einerseits die Lichtintensität der entsprechenden Pixel verringert wird, um eine mögliche Blendung zu vermeiden, andererseits, um das Licht gezielt in Richtung der vom Autofahrer wahrgenommenen „Objekte“ zu leiten. Dabei soll die Umgebung, die das Objekt umgibt, so ausgeleuchtet werden, dass eine maximale Sichtweite für den Fahrer ermöglicht wird. Grundlage dieser Arbeit sind Untersuchungen, die sich mit der Detektion von Objekten im nächtlichen Straßenverkehr in Bezug auf die Kfz-Lichttechnik befassen. Dabei wird die Detektionsaufgabe des Autofahrers sowohl für das foveale als auch das periphere Sichtbarkeitsfeld des Fahrers betrachtet.

Deutsch

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-83003

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):

600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

Fachbereich(e)/-gebiet(e):

18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Elektromechanische Konstruktionen (aufgelöst 18.12.2018)
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Lichttechnik (ab Okt. 2021 umbenannt in "Adaptive Lichttechnische Systeme und Visuelle Verarbeitung")

Hinterlegungsdatum:

23 Dez 2018 20:55

Letzte Änderung:

23 Dez 2018 20:55

PPN: