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978-3-8440-3034-1
49,80 €
ISBN 978-3-8440-3034-1
Paperback
228 Seiten
124 Abbildungen
339 g
21 x 14,8 cm
Deutsch
Dissertation
September 2014
Sebastian Ohl
Fusion von Umfeld wahrnehmenden Sensoren in städtischer Umgebung
In den letzten Jahren haben sich moderne Fahrerassistenzsysteme immer mehr zu Alleinstellungsmerkmalen von Automobilen entwickelt. Einem Großteil der Systeme ist gemein, dass sie zur Erfüllung ihrer Aufgabe die Fahrzeugumgebung wahrnehmen müssen. Durch den Einsatz von Sensordatenfusionssystemen lassen sich Sensoren unterschiedlicher Systeme kombinieren und so Schwächen in den Messdaten ausgleichen. Im Rahmen dieser Dissertation wird eine Softwarearchitektur vorgestellt welche aus einer Domänenarchitektur und projektunabhängigen Anforderungen abgeleitet wurde. Diese wird im Folgenden aus statischer und dynamischer Sicht beschrieben und dient als Grundlage für eine Realisierung im Projekt Stadtpilot. Das Projekt Stadtpilot an der TU Braunschweig hat sich zum Ziel gesetzt, teilautomatisches Fahren im innerstädtischen Bereich auf dem Braunschweiger Stadtring mit realem Verkehr umzusetzen. Die eingesetzte Sensordatenfusion teilt sich in die Bereiche objekthypothesenbasierte und gitterbasierte Fusion. Die objekthypothesenbasierte Fusion setzt ein neuartiges konturschätzendes Kalman Filter um. Dabei passt sich das Objekthypothesenmodell den aktuellen Messungen der Sensoren an und beschreibt eine Objekthypothese immer mit der minimal notwendigen Anzahl an Stützpunkten. Der gitterbasierte Fusionsteil bildet eine Fusion mithilfe des binären Bayes Filters ab. Dabei werden die Daten auf drei Arten ausgewertet. Zunächst werden die aktuellen Messbereiche der Sensoren bestimmt. Das zweite Verfahren bestimmt Fahrbahnverengungen wie sie durch parkende Fahrzeuge vorkommen. Der letzte Algorithmus konstruiert Objekthypothesen aus der Gitterdatenstruktur. Hierzu kommt ein innovatives 2D-Split&Merge-Verfahren zum Einsatz. Abgeschlossen wird die Dissertation durch Auswertungen von Messdaten.
Schlagwörter: Sensordatenfusion; Autonomes Fahren; Stadtpilot
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