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Originaltitel:
Entwicklung einer semi-parametrischen Methode zur probabilistischen Prädiktion von Fahrzeugtrajektorien auf Basis von Flottendaten 
Übersetzter Titel:
Development of a Semi-Parametric Method for Probabilistic Prediction of Vehicle Trajectories Based on Fleet Data 
Jahr:
2018 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Kleinsteuber, Martin (Priv.-Doz. Dr.) 
Gutachter:
Kleinsteuber, Martin (Priv.-Doz. Dr.); Rigoll, Gerhard (Prof. Dr.) 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik; VER Technik der Verkehrsmittel 
TU-Systematik:
DAT 570d 
Kurzfassung:
Bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge ist die probabilistische Trajektorienprädiktion von Verkehrsteilnehmern eine zentrale Herausforderung. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine rekursive, bayessche Filter-Architektur um Gauß-Prozesse erweitert: Verglichen mit dem Stand der Technik besteht der Vorteil der vorgestellten Methode darin, formal-parametrische Beschreibungen und gelernte Zusammenhänge zu kombinieren. Komplexes Fahrverhalten wird so auf Basis analysierter Fahrzeugflottendaten modelliert...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
For the development of autonomous driving systems, probabilistic trajectory prediction of traffic participants is a major challenge. Within the scope of this work, a recursive, Bayesian filter architecture is enhanced by Gaussian processes: Compared to the state of the art, the advantage of the introduced method emerges from combining formal parametric descriptions and learned relationships. Thus, complex driving behavior is modelled on the basis of analyzed vehicle fleet data. 
Mündliche Prüfung:
19.02.2018 
Dateigröße:
4663384 bytes 
Seiten:
125 
Letzte Änderung:
06.06.2018