As humans cause most severe car crashes, lawmakers have been enforcing mandatory driver assistance systems for vehicles such as electronic stability control. Advanced driver assistance requires reliable environmental perception through cameras, radar, and LiDAR sensors. When installed on road infrastructure, in addition to vehicles, these sensors facilitate autonomous transport because they allow foresight of traffic events from a more convenient perspective. Provided that vehicles receive complete environment information externally from road infrastructure via wireless communication, car manufacturers could save on some costly on-board sensors. To obtain complete environment information, the sensor data must be automatically analyzed by intelligent object detection software. This research work produces a modular unsupervised approach that does not require training on sample data and processes LiDAR data at near 50 Hz while extracting objects and their 3D information. The presented solution is a suitable code base, which can be further improved by related research works, examined in a comprehensive literature review.     «

As humans cause most severe car crashes, lawmakers have been enforcing mandatory driver assistance systems for vehicles such as electronic stability control. Advanced driver assistance requires reliable environmental perception through cameras, radar, and LiDAR sensors. When installed on road infrastructure, in addition to vehicles, these sensors facilitate autonomous transport because they allow foresight of traffic events from a more convenient perspective. Provided that vehicles receive compl...     »

Da der Mensch die meisten schweren Verkehrsunfälle verursacht, hat der Gesetzgeber Fahrerassistenzsysteme wie die elektronische Stabilitätskontrolle für Autos erzwungen. Fortgeschrittene Fahrerassistenz erfordert eine zuverlässige Umgebungswahrnehmung durch Kameras, Radar- und LiDAR-Sensoren. Wenn diese Sensoren nicht nur an Fahrzeugen, sondern auch an der Verkehrsinfrastruktur angebracht sind, erleichtern sie die Realisierung des autonomen Verkehrs, da sie aus einer geeigneteren Perspektive eine Vorausschau auf das Verkehrsgeschehen ermöglichen. Wenn Fahrzeuge vollständige Umgebungsinformationen extern von der Verkehrsinfrastruktur über drahtlose Kommunikation erhalten, können Automobilhersteller einzelne teure Bordsensoren einsparen. Um vollständige Umgebungsinformationen zu erlangen, müssen Sensordaten automatisch von einer intelligenten Objekterkennungssoftware ausgewertet werden. In dieser Forschungsarbeit wird ein modularer Ansatz entwickelt, der kein Training auf Beispieldaten erfordert und LiDAR-Daten mit nahezu 50Hz verarbeitet, wobei er Objekte und deren 3D-Informationen extrahiert. Die vorgestellte Lösung ist eine geeignete Codebasis, die durch verwandte Forschungsarbeiten, welche in einer umfassenden Literaturrecherche beleuchtet werden, weiter verbessert werden kann.     «

Da der Mensch die meisten schweren Verkehrsunfälle verursacht, hat der Gesetzgeber Fahrerassistenzsysteme wie die elektronische Stabilitätskontrolle für Autos erzwungen. Fortgeschrittene Fahrerassistenz erfordert eine zuverlässige Umgebungswahrnehmung durch Kameras, Radar- und LiDAR-Sensoren. Wenn diese Sensoren nicht nur an Fahrzeugen, sondern auch an der Verkehrsinfrastruktur angebracht sind, erleichtern sie die Realisierung des autonomen Verkehrs, da sie aus einer geeigneteren Perspektive ein...     »