Die Funktionalität heutiger Fahrerassistenzsysteme wird zum großen Teil von der Qualität der Umgebungserfassung und damit von der dafür eingesetzten Sensorik bestimmt. Lidar- und Radarsensoren liefern eine gute Detektion der Positionen anderer Verkehrsteilnehmer. Zur Vermeidung der mit Mehrfachsensorik verbundenen technischen Probleme und Kosten gehen Forschungsarbeiten in die Richtung, Radar- bzw. Lidar-Sensoren funktional aufzuwerten. Ziel dabei ist, soviel Aufgaben wie möglich mit einem einzelnen Sensor abdecken zu können. In der vorliegenden Arbeit wird eine Möglichkeit aufgezeigt, den Verlauf des Fahrstreifens mit Hilfe eines mehrzeiligen Lidar-Sensors zu ermitteln. Ein Teil der vertikal versetzt angeordneten Messebenen wird dabei auf die Fahrbahn vor dem eigenen Fahrzeug gerichtet. Es wird ein Verfahren vorgestellt, das unter Auswertung der Intensitätsmessungen in diesen Ebenen die Markierung lokalisiert. Die Positionen der Markierung aus den einzelnen Messebenen werden zusammen in einem gemeinsamen Filter zur Ermittlung des Fahrstreifenverlaufs herangezogen. Ein erweitertes Kalman-Filter, ein rekursives Schätzverfahren, das für die Ermittlung des Zustandsvektors eines dynamischen Systems sowohl Messunsicherheiten als auch stochastische Störungen des Systems berücksichtigt, wird eingesetzt. Um die eigentliche Funktion eines Lidar-Sensors im Automobil weiterhin zu gewährleisten, wird eine Messebene des Sensors zur Detektion anderer Verkehrsteilnehmer verwendet. In einer Simulation wurde gezeigt, dass das gewählte Filter auch bei einer sehr geringen Anzahl von Messwerten realistische Ergebnisse liefert.
Erweiterte Umgebungserkennung auf der Basis von Lidar-Sensorik
Enhanced environment detection based on lidar
2004
10 Seiten, 5 Bilder, 7 Quellen
Conference paper
German
Erweiterte Umgebungserkennung auf der Basis von Lidar Sensorik
Automotive engineering | 2004
|Bildbasierte Umgebungserkennung für autonomes Fliegen
TIBKAT | 2011
|Springer Verlag | 2015
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