In den letzten Jahren lässt sich bei Fahrerassistenzsystemen eine Evolution von Komfortsystemen wie z. B. Adaptive Cruise Control hin zu sicherheitskritischen Funktionen wie z. B. automatische Notbremse erkennen. Diese Funktionen müssen in kritischen Verkehrssituationen schnell und zuverlässig mit einer gegen null gehenden Fehlalarmrate eingreifen. Das stellt hohe Anforderungen an die Qualität der Umfeldwahrnehmung. Diese erhöhten Anforderungen können nur mit Sensorfusion erfüllt werden, d. h. mit der Zusammenführung der Informationen von mehreren, im Allgemeinen heterogenen Sensoren. Das Resultat ist ein Umfeldmodell mit z. B. höherer Integrität und besserer Klassifikation der Umfeldobjekte und mit höherer Genauigkeit der kinematischen Attribute wie z. B. Objektposition. Daher führt Sensorfusion zu einem Sicherheitsgewinn bei Fahrerassistenzsystemen, da es sicherheitskritische Funktionen wie z. B. die automatische Notbremse erst ermöglicht. Wir zeigen diesen Sicherheitsgewinn an einer prototypischen Implementierung eines automatischen Notbremssystems auf, dessen Umfeldwahrnehmung auf einem 24GHz Radarsensor und einer Monovideokamera basiert. Insbesondere demonstrieren wir die Erhöhung der Genauigkeit der lateralen Objektposition als auch die Erhöhung eines Objektqualitätsmaßes durch Sensorfusion.


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    Titel :

    Sicherheitsgewinn durch Datenfusion


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2010


    Format / Umfang :

    17 Seiten, 9 Bilder, 19 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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