Es werden Methoden zu Hindernisklassifikation von stationären Objekten vorgestellt. Als Basis dient der Long-Range-Radar-Sensor LRR2 von Bosch, der auf Grund des Messprinzips eine hohe Fehlmessrate bei stehenden Objekten aufweist. Durch Klassifikation von Interferenz-Situationen können Scheinziele sehr zuverlässig unterdrückt werden. Mit Hilfe eines Ansatzes, der auf der Evidenztheorie von Dempster und Shafer basiert, können die Basisklassen 'Schmales Hindernis', 'Breites Hindernis', 'Überfahrbares Objekt', 'Unterfahrbares Objekt' und 'Undefiniertes Objekt' mit hohen Erkennungsraten klassifiziert werden. Durch Einführung dieser effektiven Hindernis- und Interferenzklassifikation wird es möglich, auf Basis eines einzelnen low-cost Radar-Sensors eine Sicherheitsfunktion auf stationäre Objekte zu realisieren.
Hindernisklassifikation von stationären Objekten auf Basis eines Long-Range-Radar-Sensors
FAS, Workshop Fahrerassistenzsysteme, 4 ; 153-160
2006
8 Seiten, 3 Bilder, 4 Tabellen, 5 Quellen
Conference paper
German
VERFAHREN ZUR WARNUNG VOR STATIONÄREN OBJEKTEN FÜR FAHRZEUGE
European Patent Office | 2024
|FAHRZEUGORTUNG AN KREUZUNGEN ANHAND VON VISUELLEN ANHALTSPUNKTE, STATIONÄREN OBJEKTEN UND DURCH GPS
European Patent Office | 2017
|Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung eines Sichtfeldes eines stationären Sensors
European Patent Office | 2024
|Objekthypothesen für Sicherheitsfunktionen auf Basis eines Radar-Sensors
Tema Archive | 2006
|