Damit Fahrerassistenzsysteme den Fahrer effizient unterstützen können, müssen diese in der Lage sein, die angebotene Assistenz an den Bedarf des Fahrers anzupassen. Mit zunehmender Anzahl und Vielfalt dieser Assistenzsysteme wächst die Menge der Sensordaten über das Fahrzeug, die Fahrumgebung und den Fahrer. Eine Fusion dieser Daten kann den Systemen eine Übersicht über die Fahrsituation zur Verfügung stellen, welche für die situationsabhängige Abstimmung der Assistenz nutzbar ist. Die Rohdaten vieler dieser Sensoren sind intrinsisch unsicher. Statt regelbasierte Datenauswertungen zu benutzen werden deshalb Berechnungen auf Basis der Wahrscheinlichkeitstheorie verwendet, um Schlussfolgerungen aus den unsicheren Daten ziehen zu können. Ein daraus berechneter Wahrscheinlichkeitswert gibt dem Fahrerassistenzsystem einen Hinweis auf die Verlässlichkeit der erhaltenen Informationen.
In order to efficiently assist the driver, assistance systems need to be able to tune the offered assistance to the driver's needs. As the number and variety of assistance systems in the automobile increase, we are increasingly supplied with data from various sensors about the state of the vehicle, the driver and the driving environment. A fusion of the available data can provide the systems with a valuable overview of the driving situation, which can be used for situation-based tuning of the assistance offered. The raw data returned by several of the sensors is, however, intrinsically uncertain, making a simple, rule-based evaluation of the data impractical. Computations based on probability theory are therefore used to draw inferences from the uncertain data available. The probability value assigned to the inference drawn offers an assistance system an indication of the level of confidence that may be associated with the information received.
From Data to Information: Die Wahrscheinlichkeitsbasierte Verarbeitung von ungenauen Sensordaten
From data to information: Probabilistic methods for dealing with sensor inaccuraty
Integrierte Sicherheit und Fahrerassistenzsysteme, Internationale VDI/VW-Gemeinschaftstagung, 22 ; 543-552
VDI-Berichte ; 1960
2006
10 Seiten, 6 Bilder, 12 Quellen
Conference paper
German
Verarbeitung von Sensordaten mit paralleler neuronaler Verarbeitung
European Patent Office | 2022
|Verarbeitung verlustbehaftet komprimierten ADAS-Sensordaten für Fahrerassistenzsysteme
European Patent Office | 2022
|VERARBEITUNG VERLUSTBEHAFTET KOMPRIMIERTEN ADAS-SENSORDATEN FÜR FAHRERASSISTENZSYSTEME
European Patent Office | 2022
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