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The main contribution of this thesis is the development, analysis and evaluation of an approach which detects the free-space in the immediate maneuvering area in front of the vehicle and explicitly models the free-space boundary by means of a spline curve.

The approach considers in particular obstacles of low height higher than 10 cm without limitation on particular object classes.

Furthermore, the approach has the ability to cope with various slope and curvature characteristics of the observed street surface and is able to reconstruct this surface by means of a flexible spline model.

In order to allow for robust results despite the flexibility of the model and the high measurement noise, the approach employs probabilistic models for the preprocessing of the depth map data as well as for the detection of the drivable free-space.

An elevation model is computed from the depth map considering the paths of the optical rays and the uncertainty of the depth measurements.

Based on this elevation model, an iterative two step approach is performed which determines the drivable free-space by means of a Markov Random Field and estimates the spline parameters of the free-space boundary curve and the street surface.

Outliers in the elevation data are explicitly modeled. The performance of the overall approach and the influence of key components are systematically evaluated within experiments on synthetic and real world test scenarios.

The results demonstrate the ability of the approach to accurately model the boundary of the drivable free-space as well as the street surface even in complex scenarios with multiple obstacles or strong curvature of the street surface.

The experiments further reveal the limitations of the approach, which are discussed in detail.

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Author: Malrajas

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