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Traffic Scene Perception for Automated Driving with Top-View Grid Maps

Wirges, Sascha

Abstract:

Ein automatisiertes Fahrzeug muss sichere, sinnvolle und schnelle Entscheidungen auf Basis seiner Umgebung treffen.
Dies benötigt ein genaues und recheneffizientes Modell der Verkehrsumgebung.
Mit diesem Umfeldmodell sollen Messungen verschiedener Sensoren fusioniert, gefiltert und nachfolgenden Teilsysteme als kompakte, aber aussagekräftige Information bereitgestellt werden.

Diese Arbeit befasst sich mit der Modellierung der Verkehrsszene auf Basis von Top-View Grid Maps.
Im Vergleich zu anderen Umfeldmodellen ermöglichen sie eine frühe Fusion von Distanzmessungen aus verschiedenen Quellen mit geringem Rechenaufwand sowie eine explizite Modellierung von Freiraum.
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Abstract (englisch):

An automated driving system needs to make safe, reasonable and quick decisions based on its surroundings.
This requires an accurate and computationally inexpensive model of the traffic environment.
Using this model, measurements of multiple sensors are fused, filtered and forwarded to subsequent systems in a condensed but meaningful way.

This work concludes research on top-view grid maps as one way to model the traffic scene.
Compared to other environment models, top-view grid maps enable early-stage range sensor data fusion at low computational cost and an explicit modeling of free-space.
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000133783
Veröffentlicht am 14.06.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Karlsruhe School of Optics & Photonics (KSOP)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 14.06.2021
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000133783
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XI, 146 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdatum 26.03.2021
Schlagwörter Automated Driving, Grid Map, Perception, LiDAR, Machine Learning, Deep Learning
Referent/Betreuer Stiller, C.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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