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Probabilistic Maneuver Recognition in Traffic Scenarios

Firl, Jonas

Abstract:
In this work an approach is presented to model and recognize traffic maneuvers in terms of interactions between different traffic participants on extra urban roads. Results of the recognition concept are presented and evaluated using different sensor setups and its benefit is outlined by an integration into a software framework in the field of Car-to-Car (C2C) communications. Furthermore, recognition results are used in this work to robustly predict vehicle’s trajectories while driving dynamic

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DOI: 10.5445/KSP/1000043680
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2014
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0287-6
ISSN: 1613-4214
urn:nbn:de:0072-436802
KITopen-ID: 1000043680
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang VI, 150 S.
Serie Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie ; 031
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdaten 07.08.2014
Referent/Betreuer Prof. C. Stiller
Schlagwörter Situationsanalyse, Fahrmanövererkennung, Probabilistische Modellierung, Nachrichtenverifizierung, Trajektorienprädiktion Situation Assessment, Maneuver Recognition, Probabilistic Models, Message Verification, Trajectory Prediction
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