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Lane and Road Marking Detection with a High Resolution Automotive Radar for Automated Driving

Feng, Zhaofei

Abstract:
Die Automobilindustrie erlebt gerade einen beispiellosen Wandel, und die Fahrerassistenz und das automatisierte Fahren spielen dabei eine entscheidende Rolle. Automatisiertes Fahren System umfasst haupts\"achlich drei Schritte: Wahrnehmung und Modellierung der Umgebung, Fahrtrichtungsplanung, und Fahrzeugsteuerung. Mit einer guten Wahrnehmung und Modellierung der Umgebung kann ein Fahrzeug Funktionen wie intelligenter Tempomat, Notbremsassistent, Spurwechselassistent, usw. erfolgreich durchf\"uhren. F\"ur Fahrfunktionen, die die Fahrpuren erkennen m\"ussen, werden gegenw\"artig ausnahmslos Kamerasensoren eingesetzt. ... mehr

Abstract (englisch):
The automotive industry is currently undergoing an unprecedented revolution, and the advanced driver assistance and automated driving technologies are the most influencing factors that are pushing this transformation forward. Automated driving system consists mainly of three steps: environmental perception, route planning, and driving action. As the first stage of the whole system, the perception step that extracts relevant information from the driving environment, plays an essential role for the subsequent stages and the whole system performance. With a good perception, the vehicle is able to accomplish functions like Adaptive Cruise Control, Automatic Emergency Braking, Lane Change Assist, etc. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000097528
Veröffentlicht am 22.08.2019
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Hochfrequenztechnik und Elektronik (IHE)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2019
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000097528
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XVI, 140 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Hochfrequenztechnik und Elektronik (IHE)
Prüfungsdatum 30.07.2019
Referent/Betreuer Prof. W. Wiesbeck
Schlagwörter Lane Detection, Automotive Radar, Machine Learning, Segmentation, Reflector, Road Marking
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