Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Dienste. Durch die Nutzung unserer Dienste erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies setzen.

Cuvillier Verlag

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

Cuvillier Verlag

De En Es
Ein Beitrag zur 3D-Umfeldwahrnehmung für automatisierte Straßenfahrzeuge im urbanen Raum

Printausgabe
EUR 92,10

E-Book
EUR 55,26

Ein Beitrag zur 3D-Umfeldwahrnehmung für automatisierte Straßenfahrzeuge im urbanen Raum

Jens Rieken (Autor)

Vorschau

Leseprobe, PDF (85 KB)
Inhaltsverzeichnis, PDF (32 KB)

ISBN-13 (Printausgabe) 9783736973060
ISBN-13 (E-Book) 9783736963061
Sprache Deutsch
Seitenanzahl 346
Umschlagkaschierung matt
Auflage 01
Erscheinungsort Göttingen
Promotionsort Braunschweig
Erscheinungsdatum 04.11.2020
Allgemeine Einordnung Dissertation
Fachbereiche Informatik
Meß- und Regelungstechnik
Elektrotechnik
Nachrichten- und Kommunikationstechnik
Schlagwörter Automatisiertes Fahren, automated driving, Automatisierte Straßenfahrzeuge, automated road vehicles, Urbanes Fahren, urban driving, Umfeldwahrnehmung, environment perception, Umfeldmodellierung, environment modelling, 3D-Modellierung, 3D modelling, Hybrides Umfeldmodell, hybrid environment model, LiDAR, Rotierende Lasersensorik, rotating laser sensors, Echtzeit, real-time, Punktwolkenverarbeitung, pointcloud processing, Punktwolkenklassifikation, pointcloud classification, Bodenoberflächenklassifikation, ground surface classification, Bordsteindetektion, curb detection, Datenindizierung, data indexing, Datenkompression, data compression, Segmentierung, clustering, Beweglichkeitsschätzung, motion estimation, Merkmals-Extraktion, feature extraction, Objektverfolgung, object tracking, Objektdetektion, object detection, Objektklassifikation, object classification, Konturschätzung, contour estimation, Referenzpunkt-Modell, reference point model, Verdeckungsanalyse, occlusion reasoning, Kalman-Filter, Kalman filter, Mehrmodell-Filter, Multi-model filter, Rekursive Zustandsschätzung, recursive state estimation, Bewegungskorrektur, motion correction, Szenarienbasierte Evaluation, scenario-based evaluation, Referenzdaten, Ground truth data, Systembewertung, system evaluation, Gittermodell, grid-based model, Gitterfusion, grid fusion, semantische Karte, semantic map, semantic grid, Freibereichsschätzung, freespace estimation, Belegungsgitter, occupancy grid, Bayes-Filter, Bayesian filtering, gitterbasierte Modellierung, grid-based modelling, objektbasierte Modellierung, object-based modelling, Streckenerweiterung, route extension
Beschreibung

Automatisiertes Fahren in urbaner Umgebung ist eines der großen Zukunftsthemen. Der Wahrnehmung des Fahrzeug-Umfelds kommt dabei eine Schlüsselrolle zu. Diese Arbeit beschreibt die Konzeption, Realisierung und anschließende Bewertung eines Systems zur Umfeldwahrnehmung unter Nutzung eines hochauflösenden Lasersensors. Dessen dichte Punktwolke ist in der Lage, das Umfeld detailliert zu erfassen, stellt jedoch zugleich hohe Anforderungen an die Effizienz der Algorithmen für einen Einsatz unter Echtzeitbedingungen. Ausgehend von einer effizienten Datenindizierung werden Algorithmen zur schrittweisen Abstraktion und Klassifikation der Punktdaten erläutert, beispielsweise zur Klassifikation der Bodenoberfläche, zur Segmentierung und zur Beweglichkeitsklassifikation. Die Ergebnisse dieses Prozesses bilden die Eingangsdaten für die Repräsentation des Umfelds durch ein hybrides Umfeldmodell. Ein gitterbasierter Ansatz beschreibt hierbei stationäre Anteile in Form einer semantischen Karte. Bewegliche Verkehrsteilnehmer werden durch einen objektbasierten Ansatz auf Grundlage rekursiver Schätzverfahren und unter spezieller Berücksichtigung von Verdeckungen modelliert. Eine abschließende szenarienbasierte Evaluation zeigt die Leistungsfähigkeit des Systems im Rahmen der vorgegebenen Anwendungsszenarien für innerstädtisches automatisiertes Fahren.