Ableitung einer Solltrajektorie aus einem neuronalen Netz zur Fahrspurerkennung

  • Diese Arbeit beschreibt die Aufstellung einer Trajektorie für ein autonomes Fahrzeug. Als Basis dient eine Vorarbeit, bei der ein neuronales Netz das Bild einer Frontkamera eines Autos in Fahrspur und Nicht-Fahrspur segmentiert. Darauf aufbauend wird das Bild zunächst in die Vogelperspektive transformiert. Anschließend folgen eine Detektion der Fahrspurkanten sowie ein Clustering-Verfahren, um linke und rechte Kantenabschnitte zu separieren. Weiter wird die Trajektorie diskret in Form von Parametern des Kreisbogenmodells aufgenommen. Die Prädiktion dieser Parameter erfolgt mittels eines Extended Kalman-Filters. Die abschließende Validierung der Algorithmen erfolgt durch eine synthetisch generierte Fahrspur.

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Metadaten
Author:Ralph Knodel, Manuel Künkele, Gunther Schaaf, Reiner Marchthaler
URN:urn:nbn:de:bsz:753-opus4-8594
Document Type:Article
Language:German
Year of Completion:2020
Publishing Institution:Hochschule Esslingen
Release Date:2020/05/19
Tag:Ableitung Solltrajektorie; Extended Kalman-Filter; Fahrspurerkennung; Kreisbogenmodell; neuronales Netz
GND Keyword:Trajektorie; Kalman-Filter; Fahrspur; Kreisbogen; Neuronales Netz
First Page:1
Last Page:7
Institutes:Fakultäten / Informationstechnik
DDC class:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik
Open Access:frei verfügbar
Licence (German):License LogoVeröffentlichungsvertrag ohne Print-on-Demand