Aktuelle Fahrerassistenzsysteme zur Unterstützung der Querführung basieren auf optischen Systemen zur Erfassung des Fahrzeugumfeldes. Aufgrund unterschiedlicher Einflüsse, wie z.B. schlechter Sicht. oder fehlender Fahrstreifenmarkierungen, kann es zum Versagen der Fahrstreifendetektion des Kamerasystems kommen. Es wurde ein Fusionsmodell entwickelt. das während eines Versagens der kamerabasierten Fahrstreifendetektion ein nachgelagertes FAS zur Fahrzeugquerführung weiterhin mit den benötigten Informationen zum vorausliegenden Streckenverlauf versorgt. In einer theoretischen Fehleranalyse wurden Einflussfaktoren in Bezug auf die Präzision des Fusionsmodells untersucht und anschließend mit realen Messdaten in Simulationen validiert. Als Ergebnis ist festzuhalten, dass ein Offset des Gierratensignals den Haupteinflussfaktor für das vorgestellte Fusionsmodell darstellt. Wird ein Offset-bereinigtes Gierratensignal verwendet, verringert sich der mittlere quadratische Fehler für den relativen Spurwinkel nun 86 % bzw. um 78,09 % für die laterale Position. Der Einfluss des kostengünstigen GPS-Empfängers in Verbindung mit einer dem Stand der Technik entsprechenden digitalen Karte hat sich als gering herausgestellt. Es konnte lediglich eine Verbesserung von ca. 2 % erzielt werden. Zur Optimierung des vorgestellten Fusionsalgorithmus wäre eine Sensorik wünschenswert, die die laterale Bewegung des Fahrzeugs direkt misst. In weiteren Untersuchungen am Institut für Kraftfahrzeuge der RWTH Aachen University werden andere Fusionsansätze auf Basis Neuronaler Netze sowie Partikel-Filter-basierte Methoden im Hinblick auf die benötigte Ortungs- und Inertialsensorgenauigkeit analysiert.
Fehleranalyse für die modellbasierte Fusion von Kamerasystemen mit Navigationsdaten
2012
34 Seiten, 13 Bilder, 3 Tabellen, 27 Quellen
Conference paper
German
Fehleranalyse fuer die modellbasierte Fusion von Kamerasystemen mit Navigationsdaten
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