User: Guest  Login
If you experience problems opening the document, please try this link.
Original title:
Grid-based sensor data fusion for static and dynamic environment perception
Translated title:
Gridbasierte Sensordatenfusion für statische und dynamische Umfeldwahrnehmung
Author:
Wessner, Joseph
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Utschick, Wolfgang (Prof. Dr.)
Referee:
Utschick, Wolfgang (Prof. Dr.); Wollher, Dirk (Priv.-Doz. Dr. habil.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ELT Elektrotechnik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation; VER Technik der Verkehrsmittel
TUM classification:
ELT 515
Abstract:
Environment perception plays a crucial role in autonomous driving applications. We propose a grid-based sensor data fusion approach to generate an environment representation taking advantages of multiple sensors. In addition, we propose the usage of an online generated orientation prior, leading to a faster estimation of the cells’ velocities. Furthermore, we show how freespace and object lists can be extracted from the grid and validate the algorithm on an automotive ECU.
Translated abstract:
Die Umfeldwahrnehmung spielt eine entscheidende Rolle für autonomes Fahren. In dieser Arbeit stellen wir eine gridbasierte Sensordatenfusion vor, die die Vorteile mehrerer Sensoren nutzt. Des Weiteren schlagen wir die Verwendung einer online generierten a priori Orientierungsinformation vor, um die Geschwindigkeitsschätzung der Zellen zu beschleunigen. Außerdem zeigen wir die Extraktion von Freiraum und dynamischen Objekten aus der Karte und validieren unseren Algorithmus auf einem Steuergerät.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1660654
Date of submission:
08.06.2022
Oral examination:
14.03.2023
File size:
16072425 bytes
Pages:
163
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230314-1660654-1-0
Last change:
04.05.2023
 BibTeX