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Pre-Trained Driving in Localized Surroundings with Semantic Radar Information and Machine Learning

Isele, Simon T. 1,2,3
1 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 FZI Forschungszentrum Informatik (FZI)
3 Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Entlang der Signalverarbeitungskette von Radar Detektionen bis zur Fahrzeugansteuerung, diskutiert diese Arbeit eine semantischen Radar Segmentierung, einen darauf aufbauenden Radar SLAM, sowie eine im Verbund realisierte autonome Parkfunktion. Die Radarsegmentierung der (statischen) Umgebung wird durch ein Radar-spezifisches neuronales Netzwerk RadarNet erreicht. Diese Segmentierung ermöglicht die Entwicklung des semantischen Radar Graph-SLAM SERALOC. Auf der Grundlage der semantischen Radar SLAM Karte wird eine beispielhafte autonome Parkfunktionalität in einem realen Versuchsträger umgesetzt.
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Abstract (englisch):

This thesis covers the complete signal processing from raw radar perception to full autonomous vehicle control with special focus on radar segmentation, SLAM and autonomous parking. The semantic radar segmentation capability of the real-world (static) environment
is addressed by a radar specific neural network RadarNet. Achieving real-time semantic radar segmentation, the output of RadarNet is applied to enrich a semantic radar graph-SLAM SERALOC. The exemplary autonomous parking functionality parks a real-world vehicle along a recorded reference path with unprecedented robust absolute pose accuracy, solely based on radar data. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000158421
Veröffentlicht am 02.06.2023
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 02.06.2023
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000158421
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang x, 288 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Prüfungsdatum 02.12.2022
Bemerkung zur Veröffentlichung Deutscher Titel: Vortrainiertes Fahren in begrenzten Umgebungen mittels semantischer Radar Information und Maschinellem Lernen
Schlagwörter Radar, Semantic Segmentation, Point-Cloud Registration, SLAM, Graph-SLAM, Radar Localization, Autonomous Parking
Referent/Betreuer Zoellner, J. Marius
Sax, Eric
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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