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Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene für zukünftige Fahrerassistenzsysteme

Liu, Feng

Abstract:
Die vorliegende Arbeit beschreibt eine neuartige Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene. Dabei werden zuerst die statistischen Fehlermodelle der Sensoren analysiert. Anschließend wird ein neues Assoziationsverfahren auf Basis der PDA-Methodik untersucht. Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist die Behandlung der Objektdynmaik mit Hilfe eines adaptiven IMM-Filters. Schließlich wird die Thematik Objektklassifikation sowie Gassenbreiteschätzung beleuchtet.

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DOI: 10.5445/IR/1000019589
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2010
Sprache Deutsch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-195895
KITopen-ID: 1000019589
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XII, 149 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdaten 16.12.2009
Referent/Betreuer Prof. C. Stiller
Schlagwörter Objektverfolgung, Merkmalsfusion, Radar, Monokamera, IMMPDA
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