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Original title:
Development of Vision-based Driving Strategies for Traffic Junction Scenarios
Translated title:
Entwicklung von Vision-basierten Fahrstrategien für Straßenkreuzung Szenarien
Author:
Chen, Ee Heng
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Burschka, Darius (Prof. Dr.)
Referee:
Burschka, Darius (Prof. Dr.); Tombari, Federico (Priv.-Doz. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
Decision Making, Computer Vision, Autonomous Driving
Translated keywords:
Bildverarbeitung, Entscheidungsfindung, Autonomes Fahren
TUM classification:
DAT 260; DAT 815
Abstract:
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...     »
Translated abstract:
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
Date of submission:
27.10.2021
Oral examination:
25.07.2022
File size:
171501752 bytes
Pages:
214
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220725-1632364-1-9
Last change:
16.08.2022
 BibTeX