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Heterogene Sensordatenfusion für eine prädiktive Lichtsteuerung

Printausgabe
EUR 33,75 EUR 32,06

E-Book
EUR 23,63

Heterogene Sensordatenfusion für eine prädiktive Lichtsteuerung (Band 85)

Christian Funk (Autor)

Vorschau

Leseprobe, PDF (350 KB)
Inhaltsverzeichnis, PDF (47 KB)

ISBN-13 (Printausgabe) 9783954045204
ISBN-13 (E-Book) 9783736945203
Sprache Deutsch
Seitenanzahl 192
Umschlagkaschierung matt
Auflage 1. Aufl.
Buchreihe Audi Dissertationsreihe
Band 85
Erscheinungsort Göttingen
Promotionsort Hannover
Erscheinungsdatum 30.09.2013
Allgemeine Einordnung Dissertation
Fachbereiche Allgemeine Ingenieurwissenschaften
Elektrotechnik
Schlagwörter prädiktives Kurvenlicht, Kurvenlicht, Sensordatenfusion, Kalman-Filter
Beschreibung

Das entwickelte Lichtsystem steuert das dynamische Kurvenlicht prädiktiv an. Hierbei wird bereits in eine Kurve geschwenkt, obwohl sich das Fahrzeug noch auf einer Geraden befindet. Auch in S-Kurven, in denen das Fahrzeug sich noch vor dem Wendepunkt befindet, wird das Licht bereits auf die nachfolgende Kurve ausgerichtet, um dem Fahrer verbesserte Sichtverhältnisse zu bieten.
Die Eingangsdaten des Systems bestehen aus einer digitalen Karte eines Navigationssystems und der Fahrspurerkennung eines Kamerasystems. Auf Basis dieser Daten wird mittels einer Sensordatenfusion ein vorausliegender Streckenverlauf berechnet.
Hierfür wird die Transformation der Eingangsdaten beschrieben, so dass sie sich alle auf ein Koordinatensystem und einen Systemzeitpunkt beziehen. Mittels entwickelter Algorithmen wird die Güte der Einzelsensoren bestimmt. Es schließt sich die Sensordatenfusion an, welche aus den zwei Sensorinformationen über einen Kalman-Filter einen prädiktiven Streckenverlauf errechnet. Auf Basis dieses Streckenverlaufs wird dann der Schwenkwinkel für die Scheinwerfer bestimmt.
Anhand von Probandenstudien wird die Übertragungsfunktion zwischen Straßengeometrie und Schwenkwinkel ermittelt. Weiterhin wird die Gesamtsystemperformance unter realistischen Bedingungen evaluiert. Auf Basis der Erkennbarkeitsentfernungen wird der Sicherheitsgewinn des Systems abgeleitet.