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Original title:
Grid-based object tracking
Translated title:
Grid-basiertes Objekt-Tracking
Author:
Steyer, Sascha Jannik
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Wollherr, Dirk (Priv.-Doz. Dr. habil.)
Referee:
Wollherr, Dirk (Priv.-Doz. Dr. habil.); Baum, Markus (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Keywords:
environment estimation, object tracking, object state estimation, sensor fusion, data association, dynamic grid mapping, autonomous driving
Translated keywords:
Umgebungsschätzung, Umfeldmodellierung, Objekt-Tracking, Objektzustandsschätzung, Sensordatenfusion, Datenassoziation, Dynamic Grid Mapping, Autonomes Fahren
TUM classification:
MSR 600
Abstract:
Mobile robots require an accurate environment perception to plan intelligent maneuvers and avoid collisions. This thesis presents a novel multi-sensor environment estimation strategy that fully combines tracking moving objects and mapping the static environment. The basic idea is to fuse and accumulate measurement data by a dynamic occupancy grid model, whereas moving objects are extracted subsequently based on that generic low-level grid representation. Overall, this work results in a robust an...     »
Translated abstract:
Mobile Roboter benötigen eine genaue Umgebungswahrnehmung zur intelligenten Fahrmanöverplanung und Kollisionsvermeidung. Diese Thesis stellt eine neuartige Strategie zur Multi-Sensor Umgebungsschätzung vor, die das Objekt-Tracking mit der Kartierung der statischen Umgebung kombiniert. Die Grundidee besteht darin, Messdaten in einem Dynamic-Occupancy-Grid Modell zu fusionieren und zu akkumulieren, wobei bewegte Objekte erst aufbauend auf dieser generischen Low-Level Grid-Repräsentation extrahiert...     »
Series:
Fortschritt-Berichte VDI / Reihe 08 Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik
Series volume:
1272
ISBN:
978-3-18-527208-0
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1577227
Date of submission:
02.11.2020
Oral examination:
18.06.2021
File size:
77368498 bytes
Pages:
202
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210618-1577227-1-9
Last change:
23.11.2021
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