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Originaltitel:
A Generic Framework for Motion Prediction in Autonomous Driving
Übersetzter Titel:
Ein generisches Framework zur Bewegungsprädiktion für Autonomes Fahren
Autor:
Karle, Phillip Jonathan
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (Prof. Lienkamp)
Betreuer:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.)
Gutachter:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.); Peters, Steven (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
Stichworte:
Motion Prediction, Autonomous Driving, Autonomous Racing, Hybrid Methods, Self-Evaluation
Übersetzte Stichworte:
Bewegungsprädiktion, Autonomes Fahren, Autonomer Rennsport, Hybride Methoden, Selbstevaluation
TU-Systematik:
VER 020
Kurzfassung:
This thesis investigates the development of reliable and adaptive prediction methods and their combination in a generic framework for motion prediction in autonomous driving. Reliability is investigated in autonomous racing with the validation of the developed methods in high-speed real-world applications. Adaptivity is approached by the hybrid combination of physics-based and neural-network-based methods to cover diverse object behavior and an algorithmic scene-dependent self-evaluation.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit untersucht die Entwicklung von zuverlässigen und adaptiven Prädiktionsmethoden und deren Kombination in einem generischen Framework für die Bewegungsprädiktion für autonomes Fahren. Die Zuverlässigkeit wird im autonomen Rennsport mit der Validierung der entwickelten Methoden in der Realfahrzeuganwendung untersucht. Adaptivität wird durch die hybride Kombination von physikbasierten und neuronalnetzbasierten Methoden und einer szenenabhängigen Selbstevaluierung erreicht.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1739133
Eingereicht am:
09.04.2024
Mündliche Prüfung:
10.09.2024
Dateigröße:
38507137 bytes
Seiten:
150
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240910-1739133-1-9
Letzte Änderung:
19.09.2024
 BibTeX