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Multi-Hypothesen-Ansatz zur Erkennung und Verfolgung von Objekten in Verkehrsszenen mit Laserscannern
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Neuartige Fahrerassistenzsysteme nutzen eine Vielzahl von Sensoren um die Fahrzeugumgebung und andere Verkehrsteilnehmer zu erfassen. Damit können kritische Situationen bereits frühzeitig erkannt werden. Die vorliegende Arbeit befasst sich daher mit der Erkennung und Verfolgung von Objekten in Verkehrsszenen mittels eines Multi-Hypothesen-Ansatzes, wobei ein Laserscanner zur Erfassung der Fahrzeugumgebung verwendet wird. Da die Messdaten des Laserscanners eine eindeutige Objektgenerierung und Klassifikation nicht immer zulassen, werden aus diesen Messdaten verschiedene Hypothesen generiert. ...
Neuartige Fahrerassistenzsysteme nutzen eine Vielzahl von Sensoren um die Fahrzeugumgebung und andere Verkehrsteilnehmer zu erfassen. Damit können kritische Situationen bereits frühzeitig erkannt werden. Die vorliegende Arbeit befasst sich daher mit der Erkennung und Verfolgung von Objekten in Verkehrsszenen mittels eines Multi-Hypothesen-Ansatzes, wobei ein Laserscanner zur Erfassung der Fahrzeugumgebung verwendet wird. Da die Messdaten des Laserscanners eine eindeutige Objektgenerierung und Klassifikation nicht immer zulassen, werden aus diesen Messdaten verschiedene Hypothesen generiert. Diese werden über die Zeit mit Hilfe eines Kalman-Filters verfolgt und mit Güten bewertet. Die Hypothesen mit den größten Güten werden als Objekt ausgegeben und stellen ein Modell des Umfelds dar, mit dessen Hilfe eine automatische Interpretation der Fahrzeugumgebung möglich ist.