Eine zentrale Herausforderung im Straßenverkehr ist die Gewährleistung von Sicherheit für alle Verkehrsteilnehmer. Insbesondere hochpreisigere Fahrzeuge werden daher häufig mit neuartigen Assistenzfunktionen ausgestattet, die neben fahrzeugeigenen Daten auch Informationen aus dem Fahrzeugumfeld in die Ausführung der Assistenzfunktion mit einbeziehen und so den Fahrer bei der Fahrzeugführung unterstützen. Hierzu müssen Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs erkannt und die Informationen über diese Objekte mithilfe von Objektverfolgungsmechanismen auf dem aktuellen Stand gehalten werden. In der Regel werden solche Fahrerassistenzsysteme (FAS) heute in Form proprietärer Systeme entwickelt die vollständig auf die jeweilige Assistenzfunktion und die eingesetzte Sensorik spezialisiert sind. Dies führt zwar zu einer sehr effizienten Ausführbarkeit der Assistenzfunktion, ist jedoch auch mit einem sehr hohen Wartungsaufwand bei sich ändernden Anforderungen wie bspw. dem Einsatz neuer Sensorik verbunden. Häufig muss in solchen Fällen der Systemcode mindestens in Teilen neu implementiert werden, um neue Technologien nutzen zu können. Umdieses Problem der Wartbarkeit, welches insbesondere bei der Erforschung neuartiger Assistenzsysteme auftritt, zu verringern Lind weitere Vorteile wie die Anpassbarkeit der Sensordatenverarbeitung an verschiedene Verkehrssituationen zu nutzen, wird in dieser Arbeit ein Datenstrommanagementsystem (DSMS) so erweitert, dass es zur Objektverfolgung als Basis eines FAS eingesetzt werden kann. Anders als in bisherigen Systemen wird mit dieser Arbeit dabei eine völlig neue Architektur für FAS entworfen. Die Informationen, die ein FAS zur Ausführung der Assistenzfunktion benötigt, werden mit dem in dieser Arbeit entwickelten Framework nicht mehr in einem fest vorgegebenen Prozess verarbeitet. Stattdessen werden kontinuierliche Anfragen an die Sensoren formuliert und ausgeführt und so ein Kontextmodell der Fahrzeugumgebung erstellt und laufend aktualisiert. Dieses Kontextmodell fungiert indes wiederum als Informationsquelle für unterschiedliche FAS. Auch hier werden Anfragen genutzt, um aus dem Kontextmodell die jeweils benötigten Informationen zu extrahieren. Benötigt ein FAS bspw. nur Informationen über vorausfahrende Fahrzeuge, so kann eine entsprechende Anfrage formuliert werden, die Informationen über genau diese Fahrzeuge an die Assistenzfunktion weiterleitet. Die Informationen für andere Assistenzfunktionen werden entsprechend über andere Anfragen aus dem Kontextmodell extrahiert.

    One of the main challenges in traffic is to assure safety for all road users. Hence, especially expensive vehicles are equipped with advanced driver assistance systems (ADAS) that use data about the own vehicle and information about objects in the proximity of the vehicle to execute the assistance function. For this, objects in the proximity have to be detected by sensors and they have to tracked over multiple scans to keep the object's state up-to-date. Usually such ADAS are developed as proprietary systems that are tailored for the specific assistance function and the specific sensors in use. Indeed, this leads to a very efficient system. However changing system properties, for example an exchange of one sensor by a different one, is very expensive. In this case, very often at least some parts of the system code have to be reimplemented. To solve this problem of bad maintainability, which raises especially during the development of new assistance functions, in this work a data stream management system (DSMS) is extended to allow object tracking. In contrast to other systems, in this work a completely new architecture for ADAS is developed. The information that is needed by the assistance function is no longer provided by hard coded, predefined processes but by flexible continuous queries. These queries build up a context model of the proximity of the vehicle. The context model is kept up-to-date by object tracking operators in these queries, and is then used as a data source to extract information for different assistance functions. This extraction is also done by continuous queries that only provide needed information and disregard other information.


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    Titel :

    Ein datenstrombasiertes Framework zur Objektverfolgung am Beispiel von Fahrerassistenzsystemen


    Beteiligte:
    Bolles, Andre (Autor:in)

    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    2011


    Format / Umfang :

    181 Seiten, Bilder, 104 Quellen



    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch