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Originaltitel:
Development of Vision-based Driving Strategies for Traffic Junction Scenarios
Übersetzter Titel:
Entwicklung von Vision-basierten Fahrstrategien für Straßenkreuzung Szenarien
Autor:
Chen, Ee Heng
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Burschka, Darius (Prof. Dr.)
Gutachter:
Burschka, Darius (Prof. Dr.); Tombari, Federico (Priv.-Doz. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Decision Making, Computer Vision, Autonomous Driving
Übersetzte Stichworte:
Bildverarbeitung, Entscheidungsfindung, Autonomes Fahren
TU-Systematik:
DAT 260; DAT 815
Kurzfassung:
Crossing a traffic junction is a challenging task for autonomous vehicle. It must first decide if the traffic junction is safe to be crossed, which depends on factors such as the presence of stop signs, the state of traffic lights, and the behavior of traffic participants approaching the traffic junction. In this thesis, a vision-based system is introduced to carry out the decision-making process. Experiments performed using synthetic and real-world data show the feasibility of the system in inf...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Das Überqueren einer Verkehrskreuzung ist eine anspruchsvolle Aufgabe für ein autonomes Fahrzeug. Das Fahrzeug muss zuerst entscheiden, ob die Kreuzung sicher überquert werden kann. Diese Entscheidung kann von verschiedenen Faktoren wie dem Vorhandensein von Stopp Schildern, dem Ampelzustand und dem Verhalten von Verkehrsteilnehmern, die sich der Kreuzung nähern, abhängt. In dieser Arbeit wird ein Vision-basiertes System vorgestellt, das den Entscheidungsprozess durchführt. Experimente, die mit...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1632364
Eingereicht am:
27.10.2021
Mündliche Prüfung:
25.07.2022
Dateigröße:
171501752 bytes
Seiten:
214
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220725-1632364-1-9
Letzte Änderung:
16.08.2022
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