Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene für zukünftige Fahrerassistenzsysteme
Die vorliegende Arbeit beschreibt eine neuartige Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene. In dieser Arbeit wird ein neues Assoziationsverfahren auf Basis der PDA-Methodik untersucht. Es wird ein Interacting Multiple Model Filter (IMMF) mit einer vollständigen,...
Guardat en:
| Autor principal: | |
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| Format: | Online |
| Idioma: | alemany |
| Publicat: |
KIT Scientific Publishing
2021
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | 35457 |
| Etiquetes: |
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| Sumari: | Die vorliegende Arbeit beschreibt eine neuartige Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene. In dieser Arbeit wird ein neues Assoziationsverfahren auf Basis der PDA-Methodik untersucht. Es wird ein Interacting Multiple Model Filter (IMMF) mit einer vollständigen, adaptiven Modellierung der Objektdynamik in Längs- und Querrichtung vorgestellt. Die Thematik Objektklassifikation sowie Gassenbreiteschätzung wird auch beleuchtet. |
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