Diese Dissertation stellt Methoden zur Realisierung von Fahrfunktionen für das automatische Fahren mit niederer Geschwindigkeit vor. Dabei wird vor allem auf die Problemstellung der Umfeldmodellierung und Lokalisierung eingegangen.
Aktualisiert: 2023-05-15
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In den letzten Jahren hat die Radartechnik im Automobilbereich große Fortschritte erzielt. Der hochauflösende Radarsensor ist aktuell in der Lage, die Fahrzeugumgebung mittels mehrerer tausend Detektionen innerhalb eines Messzyklus sehr präzise wahrzunehmen.
Diese Arbeit stellt ein neues Konzept der Umfeldmodellierung mit hochauflösenden Radardaten vor. Aus den statischen Detektionspunkten wird eine Belegungsgitterkarte anhand eines auf der Reflexionsamplitude beruhenden Radar-Sensormodells erstellt. Anschließend wird ein intervallbasiertes Freiraummodell entlang der prädizierten Fahrzeugtrajektorie definiert und in der Belegungsgitterkarte verortet. Zur Eigenlokalisierung werden verschiedene SLAM-Methoden implementiert, optimiert und dann verglichen, um ein leistungsfähiges Radar-SLAM zu realisieren. In der dynamischen Umgebungsrepräsentation ergibt sich eine modellbasierte Objektliste aus der Gruppierung der bewegten Detektionspunkte. Die effiziente Clustermethode verwendet ein 3D Gitter, um das Cluster-Fenster anhand der Zellindizes abzubilden. Darüber hinaus passt sich das Cluster-Fenster adaptiv an die verfolgte Objektkontur und -geschwindigkeit an.
Für die Aktionsplanung definiert eine Kostenfunktion unterschiedliche Bewertungsaspekte und -kriterien, um alle relevanten Informationen aus der Umfeldmodellierung, das potentielle Risiko und die Durchführbarkeit eines Manövers zu berücksichtigen. Nach diesen Kriterien werden die Kostenwerte berechnet, um mögliche Brems- oder Ausweichmanöver in einer kritischen Situation zu vergleichen und dann das geeignetste Manöver auszuwählen.
Bei der Auswertung mit Messdaten haben die entwickelten Ansätze der Umfeldmodellierung und der Aktionsplanung eine sehr gute Performance erzielt.
Aktualisiert: 2021-03-16
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Automatisiertes Fahren in urbaner Umgebung ist eines der großen Zukunftsthemen. Der Wahrnehmung des Fahrzeug-Umfelds kommt dabei eine Schlüsselrolle zu. Diese Arbeit beschreibt die Konzeption, Realisierung und anschließende Bewertung eines Systems zur Umfeldwahrnehmung unter Nutzung eines hochauflösenden Lasersensors. Dessen dichte Punktwolke ist in der Lage, das Umfeld detailliert zu erfassen, stellt jedoch zugleich hohe Anforderungen an die Effizienz der Algorithmen für einen Einsatz unter Echtzeitbedingungen. Ausgehend von einer effizienten Datenindizierung werden Algorithmen zur schrittweisen Abstraktion und Klassifikation der Punktdaten erläutert, beispielsweise zur Klassifikation der Bodenoberfläche, zur Segmentierung und zur Beweglichkeitsklassifikation. Die Ergebnisse dieses Prozesses bilden die Eingangsdaten für die Repräsentation des Umfelds durch ein hybrides Umfeldmodell. Ein gitterbasierter Ansatz beschreibt hierbei stationäre Anteile in Form einer semantischen Karte. Bewegliche Verkehrsteilnehmer werden durch einen objektbasierten Ansatz auf Grundlage rekursiver Schätzverfahren und unter spezieller Berücksichtigung von Verdeckungen modelliert. Eine abschließende szenarienbasierte Evaluation zeigt die Leistungsfähigkeit des Systems im Rahmen der vorgegebenen Anwendungsszenarien für innerstädtisches automatisiertes Fahren.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Diese Dissertation stellt Methoden zur Realisierung von Fahrfunktionen für das automatische Fahren mit niederer Geschwindigkeit vor. Dabei wird vor allem auf die Problemstellung der Umfeldmodellierung und Lokalisierung eingegangen.
Aktualisiert: 2018-11-01
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