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Originaltitel:
Safe and Non-Conservative Handling of Multi-Modal and Unmodeled Uncertainty in Autonomous Driving with Stochastic Model Predictive Control
Übersetzter Titel:
Sicherer und nicht-konservativer Umgang mit multimodaler und nicht modellierter Unsicherheit beim autonomen Fahren mit stochastischer modellprädiktiver Regelung
Autor:
Benciolini, Tommaso
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Steuerungs- und Regelungstechnik (Prof. Buss)
Betreuer:
Leibold, Marion (Priv.-Doz. Dr. habil.)
Gutachter:
Leibold, Marion (Priv.-Doz. Dr. habil.); Wahlberg, Bo (Prof.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
TU-Systematik:
MSR 600
Kurzfassung:
This thesis proposes novel algorithms for safely managing uncertainty in autonomous driving. We derive an effective description of multi-modal uncertainty from the unknown behavior of traffic participants and propose control strategies to handle this uncertainty efficiently. We also explore using machine learning to improve the prediction of the uncertainty components that are difficult to model. All algorithms are validated in various challenging scenarios.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit werden neuartige Algorithmen zum sicheren Umgang mit Unsicherheit im autonomen Fahren vorgeschlagen. Wir leiten eine effektive Beschreibung der multimodalen Unsicherheit aus dem unbekannten Verhalten der Verkehrsteilnehmer her und schlagen entsprechende Kontrollstrategien vor. Zudem erforschen wir den Einsatz von maschinellem Lernen zur verbesserten Vorhersage schwer modellierbarer Unsicherheit. Alle Algorithmen werden in verschiedenen anspruchsvollen Szenarien validiert.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1745132
Eingereicht am:
13.06.2024
Mündliche Prüfung:
19.11.2024
Dateigröße:
6833512 bytes
Seiten:
195
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241119-1745132-0-4
Letzte Änderung:
02.01.2025
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