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Statistical modelling of algorithms for signal processing in systems based on environment perception

Stellet, Jan Erik

Abstract (englisch): One cornerstone for realising automated driving systems is an appropriate handling of uncertainties in the environment perception and situation interpretation. Uncertainties arise due to noisy sensor measurements or the unknown future evolution of a traffic situation. This work contributes to the understanding of these uncertainties by modelling and propagating them with parametric probability distributions.

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator DOI(KIT): 10.5445/IR/1000056749
URN: urn:nbn:de:swb:90-567492
KITopen ID: 1000056749
Verlag Karlsruhe
Umfang XII, 234 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdaten 09.06.2016
Referent/Betreuer Prof. J. M. Zöllner
Schlagworte automated driving, advanced driver assistance systems, probabilistic modelling, uncertainty propagation
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