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Originaltitel:
Entwicklung einer semi-parametrischen Methode zur probabilistischen Prädiktion von Fahrzeugtrajektorien auf Basis von Flottendaten
Übersetzter Titel:
Development of a Semi-Parametric Method for Probabilistic Prediction of Vehicle Trajectories Based on Fleet Data
Autor:
Jordan, Justus Wilhelm
Jahr:
2018
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Kleinsteuber, Martin (Priv.-Doz. Dr.)
Gutachter:
Kleinsteuber, Martin (Priv.-Doz. Dr.); Rigoll, Gerhard (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik; VER Technik der Verkehrsmittel
TU-Systematik:
DAT 570d
Kurzfassung:
Bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge ist die probabilistische Trajektorienprädiktion von Verkehrsteilnehmern eine zentrale Herausforderung. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine rekursive, bayessche Filter-Architektur um Gauß-Prozesse erweitert: Verglichen mit dem Stand der Technik besteht der Vorteil der vorgestellten Methode darin, formal-parametrische Beschreibungen und gelernte Zusammenhänge zu kombinieren. Komplexes Fahrverhalten wird so auf Basis analysierter Fahrzeugflottendaten modelliert...     »
Übersetzte Kurzfassung:
For the development of autonomous driving systems, probabilistic trajectory prediction of traffic participants is a major challenge. Within the scope of this work, a recursive, Bayesian filter architecture is enhanced by Gaussian processes: Compared to the state of the art, the advantage of the introduced method emerges from combining formal parametric descriptions and learned relationships. Thus, complex driving behavior is modelled on the basis of analyzed vehicle fleet data.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1356923
Eingereicht am:
19.07.2017
Mündliche Prüfung:
19.02.2018
Dateigröße:
4663384 bytes
Seiten:
125
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20180219-1356923-1-1
Letzte Änderung:
06.06.2018
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