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

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,...

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Liu, Feng
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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.
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