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45,80 €ISBN 978-3-8440-7791-9Paperback130 Seiten42 Abbildungen192 g21 x 14,8 cmDeutschDissertation
Januar 2021
Waldemar Jarisa
Klassifikation von Fahrbahnzuständen mittels Datenfusion
Das Ziel dieser Arbeit ist, einen Fahrbahnzustandsklassifikator zu entwickeln, welcher sowohl heute zur Verfügung stehende Signale im Fahrzeug als auch Wetterdienstinformationen sowie maschinelle Lernverfahren innerhalb der digitalen Bildverarbeitung verwendet. Mit einer gezielten Informationsfusion wird eine probabilistische Differenzierung innerhalb der Fahrbahnzustandsklassen trocken, nass und winterlich ermöglicht. In Abhängigkeit der einzelnen Wahrscheinlichkeiten kann dann nicht nur auf einen repräsentativen Reibbeiwert für die drei eingangs erwähnten Hauptklassen, sondern auch auf etwaige Mischzustände geschlossen werden. Im Rahmen dessen werden Messdaten unter anderem auf öffentlichen Straßen erhoben um zunächst unterschiedliche Fahrbahnzustandsklassifikatoren innerhalb unterschiedlicher Domänen aufzubauen und anschließend zu validieren. Aus den Klassifikationsebenen geht hervor, dass diese alleine nicht ausreichen, um eine hinreichende Verfügbarkeit und Robustheit zu realisieren. Aus diesem Grund erfolgt eine gewichtete Fusion auf Basis der individuellen Richtigerkennungsraten je Fahrbahnzustand, sodass eine durchschnittliche Erkennungsrate von 99,6% erzielt wird.
Schlagwörter: Fahrbahnzustand; Reibwert; maschinelles Lernen
Schriftenreihe des Instituts für Fahrzeugtechnik TU Braunschweig
Herausgegeben von Prof. Dr.-Ing. Ferit Küçükay, Braunschweig
Band 68
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Am Langen Graben 15a
52353 Düren
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