Logo des Repositoriums
  • English
  • Deutsch
Anmelden
Keine TU-ID? Klicken Sie hier für mehr Informationen.
  1. Startseite
  2. Publikationen
  3. Publikationen der Technischen Universität Darmstadt
  4. Erstveröffentlichungen
  5. Stimulation eines Radar-Objekterkennungs- und Trackingverfahren mit synthetischen Daten
 
  • Details
2020
Erstveröffentlichung
Masterarbeit

Stimulation eines Radar-Objekterkennungs- und Trackingverfahren mit synthetischen Daten

File(s)
Download
Hauptpublikation
math_761-19_zahra_zaman_ho_tuprints.pdf
CC BY-NC-ND 4.0 International
Format: Adobe PDF
Size: 5.26 MB
TUDa URI
tuda/6110
URN
urn:nbn:de:tuda-tuprints-135025
DOI
10.25534/tuprints-00013502
Autor:innen
Zaman, Zahra
Kurzbeschreibung (Abstract)

Obwohl heute noch keine automatisierten Fahrzeuge flächendeckend im Straßenverkehr zu finden sind, werden moderne Fahrzeuge vermehrt mit Fahrerassistenzsystemen ausgestattet, um bereits so eine Steigerung der Sicherheit, aber auch des Komforts zu erreichen. Bis zu seiner Einführung trifft das automatisierte Fahren auf Hürden, welche insbesondere die Freigabe der automatisierten Fahrzeuge betreffen. Die Freigabe benötigt, ebenfalls zur Absicherung der Automobilhersteller, einen umfassenden Sicherheitsnachweis. Dieser Nachweis erfordert Feldversuche und deren anschließen- den Auswertung, sodass Aussagen zum Sicherheitspotenzial einer automatisierten Fahrt getroffen werden können. Um den Aufwand der Realfahrten, welcher durch Feldversuche verursacht wird, zu senken, wird ein Teil der Realfahrten durch Sicherheitsnachweise in Simulationsumgebungen ersetzt. Diese Simulationsumgebungen bilden nicht nur das Fahrzeug und die Umgebung virtuell ab, sondern modellieren auch die erforderlichen Sensoren. Aus diesem Grund wurde am Fachgebiet für Fahrzeugtechnik an der Technischen Universität Darmstadt ein Radarsensormodell entwickelt und in der Simulationssoftware Virtual Test Drive von Vires implementiert. Dieses Modell erzeugt mithilfe eines Raytracing-Verfahrens synthetische Rohdaten und extrahiert hieraus einzelne Detektionen. Die zeitliche Nachverfolgung dieser Einzeldetektionen, dem sogenannten Tracking, ermöglicht, Detektionen zu Objekten zusammenzufassen. Beim FZD steht der Radarsensor eines Automobilzulieferers zur Verfügung, welcher allerdings keinen Einblick in die genaue Funktionsweise des Tracking-Moduls erlaubt, sodass eine Anpassung dieses Moduls zur zusätzlichen Verarbeitung von synthetischen Rohdaten nicht möglich ist. Ziel dieser Masterthesis ist es daher, einen Algorithmus zur Radar-Objekterkennung und Tracking zu implementieren, welcher in der Lage ist sowohl Mess- als auch Simulationsdaten derart zu verarbeiten, dass eine Objektliste ausgegeben wird.

Sprache
Deutsch
Fachbereich/-gebiet
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD)
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD) > Fahrerassistenzssysteme
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD) > Testverfahren
DDC
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Institution
Technische Universität Darmstadt
Ort
Darmstadt
Gutachter:innen
Holder, MartinORCID 0000-0002-3147-1230
Winner, HermannORCID 0000-0002-9824-3195
Rosenberger, PhilippORCID 0000-0003-3309-0623
Linnhoff, ClemensORCID 0000-0001-7571-0734
Name der Gradverleihenden Institution
Technische Universität Darmstadt
Ort der Gradverleihenden Institution
Darmstadt
PPN
471005967

  • TUprints Leitlinien
  • Cookie-Einstellungen
  • Impressum
  • Datenschutzbestimmungen
  • Webseitenanalyse
Diese Webseite wird von der Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt (ULB) betrieben.