Hochgenaue und robuste odometriebasierte Lokalisierung in einem Parkvorgang
Abstract:
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein spezielles Fahrzeugbewegungsmodell für zukünftige Parkanwendungen entwickelt. Es nutzt serienmäßige Sensorik und benötigt kaum zusätzliche Rechenleistung. Ein adaptiver Lokalisierungsfilter mit robuster Informationsfilterstruktur verarbeitet redundante Bewegungsdaten und schätzt Radschlupf sowie Sensorfehler zuverlässig. Die Methode steigert die Genauigkeit und Robustheit der Lokalisierung deutlich.
Abstract (englisch):
As part of this work, a special vehicle movement model is being developed for future parking applications. It uses standard sensor technology and requires hardly any additional computing power. An adaptive localization filter with a robust information filter structure processes redundant motion data and reliably estimates wheel slip and sensor errors. The method significantly increases the accuracy and robustness of localization.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2025 |
| Sprache | Deutsch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-7315-1383-4 ISSN: 1869-6058 KITopen-ID: 1000174155 |
| Verlag | KIT Scientific Publishing |
| Umfang | XI, 204 S. |
| Serie | Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik / Institut für Fahrzeugsystemtechnik ; 121 |
| Art der Arbeit | Dissertation |
| Fakultät | Fakultät für Maschinenbau (MACH) |
| Institut | Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) |
| Prüfungsdaten | 17.05.2024 |
| Prüfungsdatum | 17.05.2024 |
| Schlagwörter | Fahrzeugtechnik, Parksysteme, Filteralgorithmen, Multisensordatenfusion, Optimierung,, Vehicle technology, parking systems, filter algorithms, multi-sensor data fusion, optimization |
| Nachgewiesen in | OpenAlex |
| Relationen in KITopen | |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung | |
| Referent/Betreuer | Gauterin, Frank Zöllner, J. Marius |