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Video-Based Environment Perception for Automated Driving using Deep Neural Networks

Salscheider, Niels Ole

Abstract:

Automatisierte Fahrzeuge benötigen eine hochgenaue Umfeldwahrnehmung, um sicher und komfortabel zu fahren.
Gleichzeitig müssen die Perzeptionsalgorithmen mit der verfügbaren Rechenleistung die Echtzeitanforderungen der Anwendung erfüllen.
Kamerabilder stellen eine sehr wichtige Informationsquelle für automatisierte Fahrzeuge dar.
Sie beinhalten mehr Details als Daten von anderen Sensoren wie Lidar oder Radar und sind oft vergleichsweise günstig.
Damit ist es möglich, ein automatisiertes Fahrzeug mit einem Surround-View Sensor-Setup auszustatten, ohne die Gesamtkosten zu stark zu erhöhen.
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Abstract (englisch):

Self-driving cars require a highly accurate environment perception to drive safely and comfortably.
At the same time, the perception algorithms must fulfill the real-time requirements of this application with limited computational resources.
Camera images provide a very important source of information for self-driving cars.
They contain more details than the data from other sensors like lidar or radar.
Camera sensors also tend to be cheap in comparison.
This allows to equip a self-driving car with a surround-view sensor setup without increasing the total cost too much.
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000137277
Veröffentlicht am 13.09.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 13.09.2021
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000137277
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xii, 154 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdatum 07.07.2021
Referent/Betreuer Stiller, C.
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