Im Rahmen dieser Arbeit wurden Algorithmen und Verfahren eingeführt, die ein präzises Umfeldmodell der stationären Verkehrsinfrastruktur für heutige und zukünftige Assistenzsysteme bereit stellen. Die Eigenbewegungsschätzung stellt einen Basisalgorithmus dar, der quantitativ für ein Fahrzeug bewertet wurde. Die Algorithmen lassen sich mit den vorgestellten Verfahren mit recht geringem Aufwand auf weitere Fahrzeuge übertragen. Die Online-Karte zeigte sich im Laufe der Arbeit als weiteren unverzichtbaren Grundstein zur Realisierung der folgenden Applikationen. Herauszustellen ist die Möglichkeit der Erweiterung zur Einbringung weiterer Sensordaten auf Rohdatenebene und den hohen Praxisnutzen dieses robust arbeitenden Algorithmus. In weiteren aufbauenden Arbeiten wird die Online-Karte und weiterführende Formulierungen bereits genutzt. Zur relativen Positionierung zum Fahrbahnrand beziehungsweise zur Bestimmung des Fahrkorridors zeigte sich die Online-Karte als Schlüsselalgorithmus. Durch die Unterscheidung von stationären und sich bewegenden Gegenständen kann der Fahrbahnrand robust detektiert werden. Vorausfahrende Fahrzeuge können direkt aus der Online-Karte detektiert werden, was zu einem effizienten echtzeitfähigen Ansatz führte. Zukünftig wären hier die Anpassung an zukünftiger Applikationen an die Innenstadt denkbar, da der Ansatz auch in Szenarien ohne Fahrbahnmarkierungen und ohne Erweiterung der Infrastruktur arbeitet. Die Genauigkeit der Eigenbewegungsschätzung konnte durch den Einsatz von neuartigen SLAMAlgorithmen verbessert und der Funktionsbereich auf extreme Situationen wie Schleudern- oder Drift ausgeweitet werden. Hierbei stellte sich die Aufteilung in zwei SLAM-Ansätze für gemäßigte und extreme Fahrmanöver als zielführend heraus. Für gemäßigte Fahrsituationen werden Unsicherheiten der Schätzung der Orientierungsänderung des Fahrzeugs mit Hilfe des rasterbasierten Ansatzes gridSLAM verringert. Die gesonderten Rahmenbedingungen bei Schleuderszenarien werden mit Hilfe eines hybridSLAM-Ansatzes berücksichtigt. Die Einführung von Freiformlandmarken konnte die Verfügbarkeit des Ansatzes weiter erhöhen. In weiteren Arbeiten wären weitere Tests mit weiteren Fahrzeugen und Fahrzeugtypen wie LKW, Bus oder Van denkbar. Eine Applikation der Algorithmen könnten neuartige intelligente ESP-Systeme sein. Da die Online-Karte stationäre Gegenstände registriert hat und die Position des Fahrzeugs relativ zur Karte bekannt ist und weiterhin die dynamischen Zustände anderer Verkehrsteilnehmer geschätzt werden können, ist eine Steuerung des Fahrzeugs in einen ungefährlichen Bereich denkbar. Die automatische Erfassung einiger wichtiger Verkehrsinfrastrukturelemente erlaubt die Generierung von hochgenauen, detaillierten, digitalen Karten. Die Arbeit stellt die grundlegenden Koordinatensysteme und Vorgehensweisen zur Kartographie von großen Gebieten mit UTM vor. Weitere Elemente, die vom Laserscanner nicht klassifiziert werden können, werden in kurzer Zeit mit Hilfe eines semiautomatischen Verfahrens in eine digitale Kartenbasis eingetragen. Die Kartographie weiterer Elemente in Baustellen wurde von Wimmer gezeigt. Diese Algorithmen können in zukünfitgen Arbeiten durch intelligente weitere Sensorsysteme wie Videokameras erweitert werden. Videokameras können zur Erkennung von Verkehrsschildern, Ampeln, Sperrflächen, Fahrbahnlinien und vielen weiteren Objekten genutzt werden. Um dieses Karten nutzen zu können, sind neuartige Algorithmen zur Positionierung notwendig, die die Verkehrsinfrastrukturelemente in der Karte als Landmarken nutzen und verarbeiten können. Aufbauende Algorithmen könnten Kameradaten einbeziehen, um Landmarken wie Fahrbahnmarkierungen, die vom Laserscanner nicht einzusehen sind, zu nutzen.


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    Titel :

    Hochgenaue Positionierung und Kartographie mit Laserscannern für Fahrerassistenzsysteme


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2011


    Format / Umfang :

    229 Seiten, Bilder, Tabellen, 159 Quellen


    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch