Filter for Car Tracking Based on Acceleration and Steering Angle

The motion of a car is described using a stochastic model in which the driving processes are the steering angle and the tangential acceleration. The model incorporates exactly the kinematic constraint that the wheels do not slip sideways. Two filters based on this model have been implemented, namely the standard EKF, and a new filter (the CUF) in which the expectation and the covariance of the system state are propagated accurately. Experiments show that i) the CUF is better than the EKF at predicting future positions of the car; and ii) the filter outputs can be used to control the measurement process, leading to improved ability to recover from errors in predictive tracking

Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene für zukünftige Fahrerassistenzsysteme

Die vorliegende Arbeit beschreibt eine neuartige Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene. In dieser Arbeit wird ein neues Assoziationsverfahren auf Basis der PDA-Methodik untersucht. Es wird ein Interacting Multiple Model Filter (IMMF) mit einer vollständigen, adaptiven Modellierung der Objektdynamik in Längs- und Querrichtung vorgestellt. Die Thematik Objektklassifikation sowie Gassenbreiteschätzung wird auch beleuchtet

Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene für zukünftige Fahrerassistenzsysteme

Die vorliegende Arbeit beschreibt eine neuartige Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene. Dabei werden zuerst die statistischen Fehlermodelle der Sensoren analysiert. Anschließend wird ein neues Assoziationsverfahren auf Basis der PDA-Methodik untersucht. Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist die Behandlung der Objektdynmaik mit Hilfe eines adaptiven IMM-Filters. Schließlich wird die Thematik Objektklassifikation sowie Gassenbreiteschätzung beleuchtet