Um die Sicherheit, Effizienz und den Komfort im Strassenverkehr zu steigern,werden in Zukunft vermehrt Fahrerassistenzsysteme und teil- oder vollautomatisierteFahrzeuge zum Einsatz kommen. Solche Systeme müssen durchvorausschauendes Fahren in der Lage sein, mit Fussgängern und Radfahrern umzugehen.Dazu bedarf es einer Erkennung ihrer Intention und einer Vorhersageihres Verhaltens in der unmittelbaren Zukunft mithilfe von fahrzeugeigenerSensorik. Diese Arbeit widmet sich der Intentionserkennung von Fussgängernund Radfahrern im Strassenverkehr aus einem Fahrzeug. Unter der Intentionserkennungwerden dabei sowohl die Detektion des Bewegungszustandes,wie beispielsweise Bewegen oder Warten, als auch die Vorhersage zukünftigerAufenthaltsorte verstanden. Es werden maschinelle Lernverfahren zur Intentionserkennungauf Grundlage beobachteter Körperbewegungen und der lokalenUmgebung entwickelt. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Untersuchungvon sog. Posen, eine Repräsentation der Körperhaltung von Fussgängern undRadfahrern, als Indikatoren für das (zukünftige) Verhalten. Dazu wird einVerfahren zur bildbasierten Schätzung der Posen aus einem fahrenden Fahrzeugvorgestellt und evaluiert
Posenbasierte Intentionserkennung von ungeschützten Verkehrsteilnehmern aus einem Fahrzeug
Intelligent embedded systems ; Band 23
2023
XVIII, 234 Seiten
Illustrationen, Diagramme
Literaturverzeichnis: Seite 215-234
Theses
German
Posenbasierte Intentionserkennung von ungeschützten Verkehrsteilnehmern aus einem Fahrzeug
DataCite | 2023
|Posenbasierte Intentionserkennung von ungeschützten Verkehrsteilnehmern aus einem Fahrzeug
TIBKAT | 2023
|European Patent Office | 2024
|VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR VERMEIDUNG VON UNFÄLLEN MIT UNGESCHÜTZTEN VERKEHRSTEILNEHMERN
European Patent Office | 2018
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