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Originaltitel:
Fahrzeugeigenlokalisierung innerhalb bekannter Indoor-Umgebungen mittels Seriensensorik
Übersetzter Titel:
Vehicle self-localization within known indoor environments using series production sensors
Autor:
Stümper, Stefan
Jahr:
2015
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Knoll, Alois (Prof. Dr. habil.)
Gutachter:
Knoll, Alois (Prof. Dr. habil.); Lienkamp, Markus (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; VER Technik der Verkehrsmittel
Stichworte:
Fahrzeugeigenlokalisierung, autonomes Parken, Sensormodell, Ultraschall, Bildverarbeitung, Resampling, Partikel-Filter, Extended Kalman-Filter
Übersetzte Stichworte:
Vehicle self-localization, autonomous parking, sensor model, ultrasound sensor, image processing, resampling, particle-filter, extended kalman-filter
TU-Systematik:
DAT 260d; DAT 815d
Kurzfassung:
Diese Arbeit stellt Ansätze zur Fahrzeugeigenlokalisierung innerhalb bekannter Umgebungen wie Parkhäuser und Tiefgaragen vor. Sie sollen das autonome Parken ausschließlich auf Basis fahrzeugseitiger Seriensensorik ermöglichen. Es wurde einerseits ein Partikel-Filter-basierter Ansatz entwickelt, welcher auf Basis von Ultraschallsensoren, der Fahrzeugodometrie sowie einer a priori bekannten Umfeldkarte die Fahrzeugpose schätzt. Außerdem wurde ein bildbasierter Ansatz realisiert, welcher die Fahrze...     »
Übersetzte Kurzfassung:
This thesis presents methods for vehicle localization within known environments like car parks and underground car parks. These methods enable autonomous parking solely using the cars series production sensors. On the one hand, a particle-filter-based approach was developed, which estimates the vehicle’s pose using ultrasonic sensors, vehicle’s odometry and an a priori map of the environment. On the other hand, a camera-based approach was realized, which performs vehicle localization using image...     »
Serie / Reihe:
Audi-Dissertationsreihe
Bandnummer:
112
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1237405
Eingereicht am:
15.01.2015
Mündliche Prüfung:
13.10.2015
Letzte Änderung:
02.03.2016
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