Robuste Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen mittels Landmarken - Grünwedel, Sebastian
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Die Fahrzeuglokalisierung ist im Bereich der Fahrerassistenzsysteme von entscheidender Bedeutung und Voraussetzung für verschiedene Anwendungen der Robotik, wie z.B. Navigation oder Kollisionsvermeidung für fahrerlose Transportsysteme (FTS). In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Lokalisierung mittels Landmarken vorgestellt, die eine Orientierung bezüglich einer Karte ermöglichen. Dabei werden der Erweiterte-Kalman-Filter und der Partikel-Filter für diese Aufgabe untersucht und verglichen. Ein Schwerpunkt dieser Betrachtungen stellt dabei der Partikel-Filter dar. Die besondere Problematik der…mehr

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Produktbeschreibung
Die Fahrzeuglokalisierung ist im Bereich der Fahrerassistenzsysteme von entscheidender Bedeutung und Voraussetzung für verschiedene Anwendungen der Robotik, wie z.B. Navigation oder Kollisionsvermeidung für fahrerlose Transportsysteme (FTS). In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Lokalisierung mittels Landmarken vorgestellt, die eine Orientierung bezüglich einer Karte ermöglichen. Dabei werden der Erweiterte-Kalman-Filter und der Partikel-Filter für diese Aufgabe untersucht und verglichen. Ein Schwerpunkt dieser Betrachtungen stellt dabei der Partikel-Filter dar. Die besondere Problematik der Initialisierung wird ausführlich für beide Filter dargestellt. Simulationen und Versuche zeigen, dass sich der Partikel-Filter für eine robuste Lokalisierung der Fahrzeugposition verwenden lässt. Im Vergleich dazu kann der Erweiterte-Kalman-Filter nur im begrenzten Maße eingesetzt werden.
Autorenporträt
Sebastian Grünwedel, Dipl.-Ing.: Studium der Informations- und Kommunikationstechnik an der Technischen Universität Chemnitz. PhD im Bereich der Bildverarbeitung an der Universität in Gent, Belgien.