Fahrerassistenzsysteme bilden derzeitig ein beliebtes Entwicklungsfeld von Automobilherstellern und Zulieferern. In Zukunft soll den FahrerInnen eine Reihe von anstrengenden Führungsaufgaben abgenommen werden, wie beispielsweise das Anfahren und Abbremsen in einer Stausituation. Hierfür wird eine neue Generation an Sensorsystemen benötigt, die das Umfeld des Fahrzeugs erfasst, analysiert und Assistenzfunktionen zur Verfügung stellt. Ein Sensor allein vermag diese Aufgaben nicht zu bewältigen. Zum Einsatz kommen Multi-Sensor-Netzwerke, welche die Daten verschiedener Sensoren miteinander verschmelzen, um Informationslücken zu schließen. Die vorliegende Arbeit führt in dieses Themengebiet ein, indem die Roadmap europäischer Fahrerassistenzsysteme beschrieben wird. Es werden die im Automobilbereich etablierten Sensorkomponenten vorgestellt und auf die Vor- und Nachteile einer Multi-Sensor-Architektur eingegangen. Der wissenschaftliche Beitrag betrifft die zentrale Funktion dieses Netzwerkes - die Sensordatenfusion heterogener Umfeldsensoren. Deterministische und probabilistische Verfahren werden vorgestellt und anhand von Gütekriterien miteinander verglichen. Das Ergebnis ist eine Entscheidungsmatrix, die es Entwicklern von Fahrerassistenzsystemen ermöglicht, direkt ein für ihre Anforderung optimales Datenzuordnungs- und -fusionsverfahren zu wählen. Darüber hinaus wird ein Überwachungskonzept zur Erkennung und Behebung von Umfeldsensordefekten präsentiert. Dessen Funktion und Nutzen wird anhand theoretischer und praktischer Untersuchungen belegt. Bei den betrachteten Sensordefekten wurde der Schwerpunkt auf die einflussreichste Größe, die Winkeldejustage um die Sensorhochachse, gelegt. Dieses Konzept wurde als echtzeitfähige Software umgesetzt und in einem Versuchsträger, ausgestattet mit Video- und Radar-Umfeldsensoren, validiert. So gelang der Nachweis, dass eine robuste Dejustageerkennung und Kalibrierung von Umfeldsensoren ohne zusätzliche Hardwareredundanz praktikabel ist.
Sensordatenfusion und Fehlerkalibrierung von umfelderkennenden Sensoren eines Straßenfahrzeuges
Sensor Data Fusion and Fault Calibration of Ambient Environment Sensors for Road Vehicles
2005
Sonstige
Elektronische Ressource
Deutsch
DDC: | 629.8 |
ERMITTLUNG EINES STRAßENZUSTANDES DURCH AUSWERTUNG VON SENSORDATEN EINES STRAßENFAHRZEUGES
Europäisches Patentamt | 2019
|Ermittlung eines Straßenzustandes durch Auswertung von Sensordaten eines Straßenfahrzeuges
Europäisches Patentamt | 2019
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