エルンスト・ディックマン

エルンスト・ディーター・ディックマンは、動的コンピュータビジョンと自動運転車のドイツの先駆者です。ディックマンは、ドイツ連邦軍大学ミュンヘン校の教授（1975～2001年）であり、カリフォルニア工科大学とマサチューセッツ工科大学の客員教授として、「動的ビジョン」に関する講座を教えてきました。

ディックマンズは1936年生まれ。アーヘン工科大学（1956～1961年）で航空宇宙学と航空学を学び、プリンストン大学（1964～65年）で制御工学を学びました。1961年から1975年まではドイツ航空宇宙研究所（現DLR）オーバープファッフェンホーフェンに所属し、飛行力学と軌道最適化の分野で研究を行いました。1971～72年には、ハンツビルにあるNASAマーシャル宇宙飛行センター（軌道再突入）で博士研究員として研究を行いました。 1975 年から 2001 年まで、彼は UniBw ミュンヘンに在籍し、そこで「Institut fuer Flugmechanik und Systemdynamik」(IFS)、Institut fuer die「Technik Autonomer Systeme」(TAS)、および車両誘導のためのマシン ビジョンの研究活動を開始しました。

1980年代初頭、彼のチームはメルセデスベンツのバンにカメラやその他のセンサーを装備した。5トンのバンは、画像シーケンスのリアルタイム評価に基づくコンピュータコマンドでハンドル、スロットル、ブレーキを制御できるように再設計された。センサーデータを適切な運転コマンドに変換するソフトウェアが作成された。安全上の理由から、バイエルンでの最初の実験は交通のない道路で行われた。1986年にロボットカー「VaMoRs」は完全に自動運転に成功し、1987年には時速96キロメートル（60マイル）の速度で自動運転できるようになった。^[1]

高速自動運転における最大の課題の 1 つは、急速に変化する街頭の光景です。当時のコンピューターは今日よりもはるかに遅かったため (1% のうちの約 1%)、リアルタイムで反応するには高度なコンピューター ビジョン戦略が必要でした。Dickmanns のチームは、ダイナミックビジョンへの革新的なアプローチでこの問題を解決しました。当初から「4-D アプローチ」と呼ばれる時空間モデルが使用され、以前の画像を保存する必要がなく、すべての 3-D 位置および速度成分の推定値を生成することができました。カメラを搭載したプラットフォームの人工的なサッカード運動を含む注意制御により、システムは視覚入力の最も関連性の高い詳細に注意を集中することができました。カルマン フィルターは透視画像化に拡張され、ノイズや不確実性がある場合でも堅牢な自動運転を実現するために使用されました。予測誤差のフィードバックにより、最小二乗パラメーター適合による透視投影の (悪条件の) 反転を回避できました。

1986/87 年に、ヨーロッパの自動車製造業界 (数億ユーロ規模の資金提供) によってEUREKAプロジェクト「最高効率と前例のない安全性を備えたヨーロッパの交通のためのプログラム」( PROMETHEUS ) が開始されたとき、当初計画されていた埋設ケーブルによる自律横方向誘導は取り下げられ、Dickmanns が提案し、彼の成功に部分的に後押しされた、はるかに柔軟なマシン ビジョン アプローチに置き換えられました。大手自動車会社のほとんどが参加し、Dickmanns と彼のチームも Daimler-Benz AG と協力して参加しました。その後 7 年間で大幅な進歩がありました。特に、Dickmanns のロボット カーは、さまざまな状況下での交通走行を学習しました。「赤いボタン」を持った同行の人間の運転手は、ロボット カーが制御不能になって公衆に危険を及ぼすことがないようにしました。1992 年以降、公衆交通での走行は、実際のテストの最終ステップとして標準となりました。数十台のトランスピュータ（特殊な種類の並列コンピュータ）が、（1990 年代の基準では）膨大な計算需要に対応するために使用されました。

1994年から1995年にかけて、ディックマンズが再設計した メルセデス・ベンツの自動運転Sクラスが 国際デモンストレーションを実施し、2つの頂点が達成されました。最初は、1994年10月にパリのシャルル・ド・ゴール空港近くの高速道路1号線で行われたPROMETHEUSプロジェクトの最終プレゼンテーションでした。ダイムラー・ベンツ（VITA-2）とUniBwM（VaMP）の双子車両は、ゲストを乗せて、3車線の高速道路で標準的な渋滞の中、時速130キロメートル（81マイル）の速度で1,000キロメートル（620マイル）以上を走行しました。空いている車線での走行、速度に応じて距離を保つ隊列走行、自動追い越しによる左右の車線変更がデモンストレーションされました。最後の追い越しでは、後方半球でも道路の光景を解釈する必要がありました。

2 つ目の集大成は、1995 年秋にバイエルン州のミュンヘンからデンマークのオーデンセまでプロジェクト会議に出席し、戻ってくるまでの 1,758 キロメートル (1,092 マイル) の旅でした。縦方向と横方向の両方の誘導は、視覚によって自律的に行​​われました。高速道路では、ロボットは時速 175 キロメートル (109 マイル) を超える速度を達成しました (アウトバーンには一般的な速度制限はありません)。Dickmann の研究グループの発表^[2]によると、リセットなしの自律走行の平均距離は約 9 キロメートル (5.6 マイル) で、自律走行の最長距離は 158 キロメートル (98 マイル) に達しました。必要なリセットの半分以上は自律的に (人間の介入なしに) 達成されました。これは、システムが白黒ビデオ カメラを使用し、黄色の車線標示のある道路工事現場などの状況をモデル化していないことを考慮すると、特に印象的です。時速140キロメートル（87マイル）を超える車線変更や、相対速度が時速40キロメートル（25マイル）を超えるその他の交通にも対応しました。合計で、95％の自動運転（距離ベース）が達成されました。

1994年から2004年にかけて、旧型の5トンバン「VaMoRs」は、溝などの障害物を回避するなど、小規模な（未舗装の）道路網での運転やクロスカントリー運転に必要な機能の開発に使用されました。幅や交差点の角度が不明な交差点に曲がるには多大な労力が必要でしたが、「期待に基づく多焦点の衝動性視覚」（EMS視覚）によって実現されました。この脊椎動物型の視覚は、対象クラス（自律走行車自体を含む）と特定の状況での潜在的な動作に関する知識に基づくアニメーション機能を使用します。この豊富なバックグラウンドは、視線と注意の制御、および移動に使用されます。^[3]

地上車両誘導のほかに、無人航空機 (従来の航空機およびヘリコプター) のダイナミック ビジョンへの 4D アプローチの応用も研究されています。視覚/慣性データ融合によるハードウェア イン ザ ループ シミュレーションで、自律視覚着陸進入と着陸が実証されています。1992 年には、ブランズウィック大学の双発プロペラ機Dornier 128で、ブランズウィック空港で、着陸直前までの現実世界の自律視覚着陸進入が実行されました。

このマシン ビジョン テクノロジーのもう 1 つの成功は、1993 年に DLR の「Rotex」実験の一環として、スペース シャトル コロンビア D2 ミッションに搭載された、無重力状態で自由浮遊する物体を視覚的に制御して掴む初めての実験でした。

• 自動運転車

• エルンスト・ディックマンの多数の研究論文（Google Scholar）
• ダイナミックビジョン エルンスト・D・ディックマンズ著