In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, der in der Lage ist, auch auf nichtmarkierten Straßen den Fahrspurverlauf zu schätzen und Kreuzungen zu detektieren, um ein Fahrzeug autonom zu führen. Zur Fahrspurerkennung wird ein Partikel-Filter verwendet, das verschiedene Merkmale im Kamerabild auswertet und daraus die beste Schätzung ableitet. Kreuzungen werden ebenfalls mit einem Partikelfilter vorsegmentiert. Anschließend werden die Begrenzungen der Einmündung durch Bezier-Kurven approximiert. Zur Evaluation des Verfahrens wurden Testfahrten mit dem autonomen Fahrzeug Smart Roadster' durchgeführt.


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    Titel :

    Detektion von Fahrspuren und Kreuzungen auf nichtmarkierten Straßen zum autonomen Führen von Fahrzeugen


    Weitere Titelangaben:

    Detection of lanes and cross sections within a system of not marked roads for driving autonomous vehicles


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2007


    Format / Umfang :

    7 Seiten, 8 Bilder, 5 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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