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Fail-Safe Vehicle Pose Estimation in Lane-Level Maps Using Pose Graph Optimization

Harr, Maximilian

Abstract:
Die hochgenaue Posenschätzung autonomer Fahrzeuge sowohl in HD-Karten als auch spurrelativ ist unerlässlich um eine sichere Fahrzeugführung zu gewährleisten. Für die Serienfertigung wird aus Kosten- und Platzgründen bewusst auf hochgenaue, teure Einzelsensorik verzichtet und stattdessen auf eine Vielzahl von Sensoren, die neben der Posenschätzung auch von anderen Modulen verwendet werden können, zurückgegriffen. Im Fokus dieser Arbeit steht die Unsicherheitsschätzung, Bewertung und Fusion dieser Sensordaten.
Die Optimierung von Posengraphen zur Fusion von Sensordaten zeichnet sich, im Gegensatz zu klassischen Filterverfahren, wie Kalman oder Partikelfilter, durch seine Robustheit gegenüber Fehlmessungen und der Flexibilität in der Modellierung aus. ... mehr

Abstract (englisch):
Obtaining frequent and high-precision pose estimates of autonomous vehicles in HD maps as well as within lanes is essential to ensure reliable vehicle maneuvering. For reasons of cost and space, expensive high-precision sensors are deliberately avoided in series production. Instead, a large number of economic sensors are implemented that can be used by other modules as well. Estimating uncertainties, evaluation, and fusion of sensor measurements to guarantee fail-safe operation will be the focus of this thesis.
The use of pose graph optimization techniques to fuse sensor data is characterized, in contrast to classical filter methods such as Kalman or particle filtering, by its robustness against erroneous measurements and its modeling flexibility. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000098077
Veröffentlicht am 10.09.2019
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2019
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000098077
Verlag Karlsruhe
Umfang XV, 141 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdatum 28.06.2019
Referent/Betreuer Prof. C. Stiller
Schlagworte Vehicle Localization, Pose Graph Optimization, Covariance Estimation, Integrity Monitoring, Lane-Relative Pose Estimation, Mapping
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