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Geometrie und Topologie von Trajektorienoptimierung für vollautomatisches Fahren

Ruf, Miriam

Abstract:
Zur Erschließung allgemeiner Prinzipien für das Themenfeld der Bewegungsplanung für vollautomatisches Fahren wird eine intuitive Problemformulierung als Euler-Lagrange-Modell aufgestellt und zur globalen Optimierung in ein korrespondierendes Hidden-Markov-Modell umgewandelt. Geometrische und topologische Betrachtungen führen zu einer probabilistischen Umgebungsmodellierung in Kombination mit dem C²-Modell und resultieren in universellen Schlussfolgerungen über die Struktur von Verkehrsgeschehen.

Abstract (englisch):
In order to establish general principles in the topic of motion planning for fully-automated driving, an intuitive problem statement in the form of an Euler–Lagrange Model is derived and transformed into a corresponding Hidden Markov Model for global optimization. Geometric and topologic considerations lead to a probabilistic environment modelling in combination with the C² model and result in general conclusions about the structure of traffic situations.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000085281
Veröffentlicht am 26.11.2018
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik (IFA)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0832-8
ISSN: 1863-6489
urn:nbn:de:0072-852813
KITopen-ID: 1000085281
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XVII, 253 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 38
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 08.02.2018
Referent/Betreuer Prof. J. Beyerer
Schlagwörter Manöverplanung, SPARC, probabilistische Umweltmodellierung, automatisiertes Fahren, Optimierung, maneuver planning, SPARC, probabilistic environment modelling, automated driving, optimization
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