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LiDAR-based Weather Detection: Automotive LiDAR Sensors in Adverse Weather Conditions

Heinzler, Robin Klaus ORCID iD icon 1
1 Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Technologische Verbesserungen erhöhen den Automatisierungsgrad von Fahrzeugen. Der natürliche Schritt ist dabei, den Fahrer dort zu unterstützen, wo er es am meisten wünscht: bei schlechtem Wetter. Das Wetter beeinflusst alle Sensoren, die zur Wahrnehmung der Umgebung verwendet werden, daher ist es entscheidend, diese Effekte zu berücksichtigen und abzuschwächen.

Die vorliegende Dissertation konzentriert sich auf die gerade entstehende Technologie der automobilen Light Detection and Ranging (LiDAR)-Sensoren und trägt zur Entwicklung von autonomen Fahrzeugen bei, die in der Lage sind, unter verschiedenen Wetterbedingungen zu fahren. ... mehr

Abstract (englisch):

Technological improvements are increasing the degree of automation of vehicles. The natural move is to support the driver where they most desire: adverse weather. Weather impacts all the sensors used to perceive the surroundings, so it is crucial to
factor in and mitigate these effects.
This dissertation focuses on the emerging technology of automotive Light Detection and Ranging (LiDAR) sensors and contributes to the development of autonomous vehicles capable of operating under different weather conditions.

The foundation is the first LiDAR point cloud dataset with an emphasis on adverse
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000143917
Veröffentlicht am 31.03.2022
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 31.03.2022
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000143917
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xvii, 151 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Prüfungsdatum 10.03.2022
Schlagwörter lidar, weather, adas, autonomous driving, adverse weather, weather detection, point cloud de-noising
Referent/Betreuer Stork, Wilhelm
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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