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Originaltitel:
Goal-Oriented Pedestrian Motion Prediction for Automated Driving
Übersetzter Titel:
Zielorientierte Bewegungsvorhersage von Fußgängern für automatisiertes Fahren
Autor:
Wu, Jingyuan
Jahr:
2025
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 6 - Professur für Cyber Physical Systems (Prof. Althoff)
Betreuer:
Althoff, Matthias (Prof. Dr.)
Gutachter:
Althoff, Matthias (Prof. Dr.); Liu, Steven (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 260; DAT 815
Kurzfassung:
This dissertation proposes a novel solution for probabilistic pedestrian motion prediction. We model the interaction between pedestrians and their surrounding environment by integrating various contextual cues into Markov chains. We demonstrate the effectiveness of our approach, including its interpretable prediction results and improved robustness against realistic, noisy measurements.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Dissertation wird ein neuartiger Ansatz zur Vorhersage von Fußgängerbewegungen vorgestellt. Wir modellieren die Interaktion zwischen Fußgängern und ihrer Umgebung, indem wir verschiedene Kontextinformationen in Markov-Ketten integrieren. Wir demonstrieren die Effektivität unseres Ansatzes, einschließlich interpretierbarer Vorhersageergebnisse und verbesserter Robustheit gegenüber realistischen, verrauschten Messungen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1753359
Eingereicht am:
11.09.2024
Mündliche Prüfung:
18.03.2025
Dateigröße:
6065352 bytes
Seiten:
92
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250318-1753359-0-4
Letzte Änderung:
14.04.2025
 BibTeX