In diesem Beitrag wird ein allgemeiner probabilistischer Ansatz vorgestellt, der die Güte einer multisensorischen Umfeldwahrnehmung eines Fahrerassistenzsystems kontinuierlich überwacht und bewertet. Die resultierenden Wahrscheinlichkeiten bilden eine einheitliche und konsistente Grundlage und reflektieren damit die Vertrauenswürdigkeit der Ergebnisse. Diese Kenntnis ist eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung von zukünftigen komplexen und gleichzeitig robusten Fahrerassistenzsystemen. Der hier vorgestellte Ansatz basiert auf sog. Bayes'schen Netzen (BN), einer besonders mächtigen und gleichzeitig intuitiven Form der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Methodik zur probabilistischen Selbstdiagnose der Umfeldwahrnehmung von Fahrerassistenzsystemen
Procedure for the probalistic self-diagnosis of the environment perception by driver assistance systems
2009
10 Seiten, 6 Bilder, 4 Quellen
Conference paper
German
Methodik zur probalistischen Selbstdiagnose der Umfeldwahrnehmung von Fahrerassistenzsystemen
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