Probabilistic Lane Association

Lane association is the problem of determining in which lane a vehicle is currently driving, which is of interest for automated driving where the vehicle must understand its surroundings. Limited to highway scenarios, a method combining data from different sensors to extract information about the currently associated lane is presented. The suggested method splits the problem in two main parts, lane change identification and road edge detection. The lane change identification mainly uses information from the camera to model the lateral movement on the road and identifies the lane changes as a relative position on the road. This part is implemented with a particle filter. The road edge detection enters radar detections to an iterated Kalman filter and estimates the distances to the road edges. Finally, a combination of the filter outputs makes it possible to compute an absolute position on the road. Comparing the relative and absolute positioning then leads to the desired lane association estimate. The results produced are reliable and encourages to continue approaching this problem in a similar manner, but the current implementation is computationally heavy

Mehrobjekt-Zustandsschätzung mit verteilten Sensorträgern am Beispiel der Umfeldwahrnehmung im Straßenverkehr

Umfeldwahrnehmung im automobilen Kontext kann als Zustandsschätzproblem mit mengenwertigem Systemzustand betrachtet werden. Basierend auf FISST wird eine SLAM-ähnliche Methodik gewählt, welche explizit die Unsicherheit bei der Lokalisierung des Sensorträgers berücksichtigt. Diese wird auf die PHD-, JIPDA- und MEMBER-Filteransätze angewandt. Hierbei ist eine Modifikation des Standardmessmodells nötig, um zu implementierbaren Korrekturgleichungen zu gelangen

Mehrobjekt-Zustandsschätzung mit verteilten Sensorträgern am Beispiel der Umfeldwahrnehmung im Straßenverkehr

Umfeldwahrnehmung im automobilen Kontext kann als Zustandsschätzproblem mit mengenwertigem Systemzustand betrachtet werden. Basierend auf FISST wird eine SLAM-ähnliche Methodik gewählt, welche explizit die Unsicherheit bei der Lokalisierung des Sensorträgers berücksichtigt. Diese wird auf die PHD-, JIPDA- und MEMBER-Filteransätze angewandt. Hierbei ist eine Modifikation des Standardmessmodells nötig, um zu implementierbaren Korrekturgleichungen zu gelangen