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LiDAR-Based Object Tracking and Shape Estimation

Krämer, Stefan

Abstract:
Umfeldwahrnehmung stellt eine Grundvoraussetzung für den sicheren und komfortablen Betrieb automatisierter Fahrzeuge dar. Insbesondere bewegte Verkehrsteilnehmer in der unmittelbaren Fahrzeugumgebung haben dabei große Auswirkungen auf die Wahl einer angemessenen Fahrstrategie. Dies macht ein System zur Objektwahrnehmung notwendig, welches eine robuste und präzise Zustandsschätzung der Fremdfahrzeugbewegung und -geometrie zur Verfügung stellt.

Im Kontext des automatisierten Fahrens hat sich das Box-Geometriemodell über die Zeit als Quasistandard durchgesetzt. Allerdings stellt die Box aufgrund der ständig steigenden Anforderungen an Wahrnehmungssysteme inzwischen häufig eine unerwünscht grobe Approximation der tatsächlichen Geometrie anderer Verkehrsteilnehmer dar. ... mehr

Abstract (englisch):
Environment perception is a primary prerequisite for the safe and comfortable operation of automated vehicles. In particular, moving traffic participants in the immediate proximity of an automated vehicle have significant influence on the inference of an appropriate driving policy. This motivates the demand for an object perception system that provides robust and accurate estimates of target object motion and geometry.

In the context of automated driving, the bounding box has traditionally been established as de-facto standard object model. Given the ever-increasing demands on perception systems, the box model often undesirably overapproximates the true geometry of other traffic participants, thus urging the transition to more detailed shape representations.
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000130358
Veröffentlicht am 16.03.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 16.03.2021
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000130358
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xii, 147 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdatum 18.12.2020
Referent/Betreuer Prof. C. Stiller
Schlagwörter Object Tracking, 3D Reconstruction, Surface Reconstruction, Tracking, Shape Estimation, Simultaneous Tracking And Shape Estimation, Automated Driving, Autonomous Driving, Self-Driving Cars
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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