Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene für zukünftige Fahrerassistenzsysteme
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.
| 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 |
| Schlagwörter | Objektverfolgung, Merkmalsfusion, Radar, Monokamera, IMMPDA |
| Relationen in KITopen | |
| Referent/Betreuer | Stiller, C. |