Diese Arbeit beschreibt einen sensorbasierten Ansatz zur Führung von Fahrzeugen beim automatischen Einparken. Er basiert auf dem Transfer der Fähigkeiten eines menschlichen Fahrers auf eine automatische Einparkregelung. Hierzu werden zwei Regelungsarchitekturen eingeführt, die visuelle Information in geeignete Stellaktionen umsetzen. Die einzelnen Entwurfsschritte verzichten dabei sowohl auf geometrische Modelle der Umwelt und des Fahrzeugs, als auch auf ein analytisches Modell des verwendeten Videosensors. In der direkten Regelungsarchitektur werden Sensorbilder anhand von Perzeptronnetzen unmittelbar auf die Stellaktionen abgebildet. In der situationsbasierten Regelungsarchitektur hingegen wird zunächst die Lage des Fahrzeugs relativ zur Parklücke durch eine serielle Kombination von Perzeptronnetzen und Fuzzy-Netzen geschätzt, und mittels Fuzzy-Netzen auf die Stellaktionen abgebildet. Für die Netze in beiden Regelungsarchitekturen werden Bildvorverarbeitungs- und Trainingsalgorithmen entwickelt bzw. erweitert, die sowohl der hohen Dimensionalität der Eingangsbilder als auch der Vermeidung analytischer Modelle gerecht werden.
Automatische Einparkregelung durch Transfer menschlicher Fähigkeiten auf Neuro-Fuzzy-Systeme mit direkter Sensorankopplung
1999
158 Seiten, 75 Bilder, 13 Tabellen, 79 Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
Automatische Zugüberwachung durch Checkpoint-Systeme
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