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Originaltitel:
Set-based Prediction of Traffic Participants and its Applications to Safe Motion Planning
Übersetzter Titel:
Mengenbasierte Prädiktion von Verkehrsteilnehmern und ihre Anwendungen auf sichere Bewegungsplanung
Autor:
Koschi, Markus Matthias
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Althoff, Matthias (Prof. Dr.)
Gutachter:
Althoff, Matthias (Prof. Dr.); Lienkamp, Markus (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 500
Kurzfassung:
This dissertation presents methods for guaranteeing safety of autonomous vehicles. To cope with the unknown future evolution of prior unseen traffic situations that are usually only partially observable, we develop novel solutions for predicting detected and hidden traffic participants and for planning collision-free maneuvers in a fail-safe manner. Our methods can serve as a safety layer for existing planning frameworks and can drastically reduce the number of traffic accidents.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation präsentiert neuartige Methoden, um die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen zu garantieren. Dafür müssen zuvor unbekannte und nur teilweise einsehbare Verkehrsszenarien bewältigt werden, deren zukünftiger zeitlicher Verlauf sehr ungewiss ist. Die entwickelten Lösungen prädizieren sowohl erfasste als auch verdeckte Verkehrsteilnehmer und planen kollisionsfreie Manöver für das eigene Fahrzeug in einer ausfallsicheren Art und Weise. Für bestehende Systeme können diese Methoden als...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1575368
Eingereicht am:
09.10.2020
Mündliche Prüfung:
15.04.2021
Dateigröße:
23920296 bytes
Seiten:
124
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210519-1575368-1-7
Letzte Änderung:
05.07.2021
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