Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Dienste. Durch die Nutzung unserer Dienste erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies setzen.
De En Es
Kundenservice: +49 (0) 551 - 547 24 0

Cuvillier Verlag

30 Jahre Kompetenz im wissenschaftlichen Publizieren
Internationaler Fachverlag für Wissenschaft und Wirtschaft

Cuvillier Verlag

Premiumpartner
De En Es
Titelbild-leitlinien
Erkennung der Querungsintention von Fußgängern für das automatisierte Fahren im städtischen Umfeld

Printausgabe
EUR 73,90

E-Book
EUR 51,70

Erkennung der Querungsintention von Fußgängern für das automatisierte Fahren im städtischen Umfeld (Band 134)

Friederike Schneemann (Autor)

Vorschau

Leseprobe, PDF (650 KB)
Inhaltsverzeichnis, PDF (530 KB)

ISBN-13 (Printausgabe) 9783736999169
ISBN-13 (E-Book) 9783736989160
Sprache Deutsch
Seitenanzahl 264
Umschlagkaschierung matt
Auflage 1.
Buchreihe Audi Dissertationsreihe
Band 134
Erscheinungsort Göttingen
Promotionsort Bochum
Erscheinungsdatum 07.12.2018
Allgemeine Einordnung Dissertation
Fachbereiche Ingenieurwissenschaften
Schlagwörter Intentionserkennung, Fußgängersicherheit, Intention, Intentionales Handeln, Fußgängerintention, Querungsintention, Verhaltensprädiktion, Autonomes Fahren, Autonomes Fahrzeug, Maschinelles Lernen, Maschinelles Sehen
Beschreibung

Diese Arbeit befasst sich mit der Erkennung der Querungsintention von Fußgängern, um das Situationsbewusstsein zukünftig automatisiert fahrender Fahrzeuge zu verbessern. Auf Basis einer umfassenden Analyse bestehender Definitionen und Modelle zur menschlichen Intention wird der Begriff Fußgängerintention hierzu eindeutig definiert und ein Modell zur formalen Beschreibung der Erkennung der Querungsintention entwickelt. Dieses Modell bildet die Basis für den Entwurf eines Erkennungssystems, bei dem merkmalsbasierte Methoden des maschinellen Lernens unter Verwendung der Support Vector Regression eingesetzt werden. Dabei wird der nicht direkten Beobachtbarkeit der Intention mit dem Einsatz einer beobachterbasierten Videoannotationsmethode zur Bildung der Referenz begegnet. Die Leistungsfähigkeit des entwickelten Systems wird schließlich unter Verwendung realer Videodaten evaluiert.