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Original title:
A Generic Framework for Motion Prediction in Autonomous Driving
Translated title:
Ein generisches Framework zur Bewegungsprädiktion für Autonomes Fahren
Author:
Karle, Phillip Jonathan
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (Prof. Lienkamp)
Advisor:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.)
Referee:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.); Peters, Steven (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAS Maschinenbau
Keywords:
Motion Prediction, Autonomous Driving, Autonomous Racing, Hybrid Methods, Self-Evaluation
Translated keywords:
Bewegungsprädiktion, Autonomes Fahren, Autonomer Rennsport, Hybride Methoden, Selbstevaluation
TUM classification:
VER 020
Abstract:
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.
Translated abstract:
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
Date of submission:
09.04.2024
Oral examination:
10.09.2024
File size:
38507137 bytes
Pages:
150
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240910-1739133-1-9
Last change:
19.09.2024
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