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. In dieser Arbeit wird ein neues Assoziationsverfahren auf Basis der PDA-Methodik untersucht. Es wird ein Interacting Multiple Model Filter (IMMF) mit einer vollständigen, adaptiven Modellierung der Objektdynamik in Längs- und Querrichtung vorgestellt. Die Thematik Objektklassifikation sowie Gassenbreiteschätzung wird auch beleuchtet.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT) Karlsruher Institut für Technologie (KIT) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2010 |
| Sprache | Deutsch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-86644-577-2 urn:nbn:de:0072-202199 KITopen-ID: 1000020219 |
| Verlag | KIT Scientific Publishing |
| 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, Fahrerassistenzsysteme, Merkmalsfusion, Radar, Monokamera |
| Relationen in KITopen | |
| Referent/Betreuer | Stiller, C. |