Objekthypothesen für Sicherheitsfunktionen auf Basis eines Radar-Sensors:
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2006
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adam_text | OBJEKTHYPOTHESEN FUER SICHERHEITSFUNKTIONEN AUF BASIS EINES RADAR-SENSORS
ZUR ERLANGUNG DES AKADEMISCHEN GRADES EINES DOKTOR-INGENIEURS VON DER
FAKULTAET FUER ELEKTROTECHNIK UND INFORMATIONSTECHNIK DER UNIVERSITAET
FRIDERICIANA KARLSRUHE GENEHMIGTE DISSERTATION VON DIPL.-ING. RUEDIGER
JORDAN AUS FULDA TAG DER MUENDLICHEN PRUEFUNG: 14.11.2006 HAUPTREFERENT:
PROF. DR.-ING. PETER M. KNOLL KORREFERENT: PROF. DR.-ING. GERT F.
TROMMER KARLSRUHE: 2006 INHALTSVERZEICHNIS 1. EINLEITUNG 1 1.1.
FAHRERASSISTENZSYSTEME IM AUTOMOBIL 1 1.2. MOTIVATION UND ZIELE 2 1.3.
BEITRAG DER ARBEIT 4 1.4. INHALTLICHER AUFBAU 6 2. GRUNDLAGEN DER
OBJEKTVERFOLGUNG 8 2.1. UMFELD-SENSORIK 8 2.1.1. SENSORTYPEN 8 2.1.2.
RECHENLEISTUNG VON STEUERGERAETEN 9 2.1.3. RADAR-TECHNIKEN 10 2.2.
TRACKING-FILTER ., 15 2.2.1. BAYES SCHES FILTER 15 2.2.2. KAIMAN F.ILTER
16 2.2.3. EXTENDED KAIMAN FILTER 18 2.2.4. UNSCENTED KAIMAN FILTER 19
2.2.5. GRID-BASIERTER FILTER 19 2.2.6. PARTIKEL-FILTER 19 2.2.7.
ADAPTIVER KAIMAN-FILTER 20 2.2.8. INTERACTING MULTIPLE MODEL FILTER 21
2.3. SMOOTHING FILTER 24 2.4. ASSOZIATION 25 2.4.1. VORAUSWAHL DER
MESSWERTE 25 2.4.2. NEAREST NEIGHBOR VERFAHREN 26 2.4.3. MULTI
HYPOTHESIS TRACKING : . 27 2.4.4. PROBABILISTIC DATA ASSOCIATION 27
2.4.5. JOINT PROBABILISTIC DATA ASSOCIATION 29 2.4.6. INTEGRATED
PROBABILISTIC DATA ASSOCIATION 30 2.4.7. VITERBI DATA ASSOZIATION 30
2.4.8. ASSOZIATION AUF BASIS DER FUZZY-LOGIK UND EVIDENZTHEORIE . 31
2.5. EVIDENZTHEORIE VON DEMPSTER-SHAFER 31 INHALTSVERZEICHNIS 3.
OBJEKTHYPOTHESEN FUER SICHERHEITSFUNKTIONEN 35 3.1. AUFGABE DER
OBJEKTHYPOTHESE 35 3.1.1. INFORMATIONSGEHALT UND ZUVERLAESSIGKEIT 36
3.1.2. VOLLSTAENDIGE OBJEKTBESCHREIBUNG 41 3.1.3. PERFORMANCE VON
TRACKING-ALGORITHMEN 43 3.2. UEBERBLICK TRACKING-SCHLEIFE 44 3.3. WAHL
DES KOORDINATENSYSTEMS UND DER ZUSTANDSGROESSEN 46 3.4.
OBJEKTAUSDEHNUNGSMODELL 48 3.4.1. OBJEKTAUSDEHNUNGSMODELL IN
LAENGSRICHTUNG 50 3.4.2. OBJEKTAUSDEHNUNGSMODELL IN QUERRICHTUNG 51 3.5.
ASSOZIATION 55 3.5.1. PRE-ASSOZIATION 57 3.5.2. EXTENDED PDA (EPDA) 58
3.6. OBJEKT-EXISTENZWAHRSCHEINLICHKEIT 62 3.7. FILTERUNG 66 3.7.1.
ADAPTIVER KALMAH-FILTER 67 3.8. PRAEDIKTION 70 3.8.1. MODELLIERUNG DER
OBJEKTBEWEGUNG 70 3.8.2. KOMPENSATION DER EIGENEN LAENGSBEWEGUNG 72
3.8.3. KOMPENSATION DER EIGENEN DREHBEWEGUNG 73 3.8.4. SCHAETZUNG DER
OBJEKTGIERRATE 80 3.9. MODELLIERUNG VON SENSORFEHLERN 84 3.9.1.
SITUATIONSADAPTIVES FEHLERMODELL 84 3.9.2. INTERFERENZEN 84 3.9.3.
MESSFEHLER IM SENSOR-RANDBEREICH 87 3.9.4. BLINDE BEREICHE DES SENSORS
88 3.9.5. VERDECKUNGEN 89 3.9.6. LEITPLANKENSPIEGELUNGEN 91 3.10.
OBJEKT-HANDLING 98 3.10.1. ERZEUGUNG NEUER OBJEKTHYPOTHESEN 98 3.10.2.
OBJEKT-INDIVIDUALITAET 100 3.10.3. VERSCHMELZUNG VON OBJEKTHYPOTHESEN 101
3.10.4. LOESCHEN VON OBJEKTHYPOTHESEN 102 3.11. RESUEMEE 102 4. BEHANDLUNG
VON STATIONAEREN OBJEKTEN 104 4.1. KLASSIFIKATION DER BEWEGLICHKEIT 104
4.2. OBJEKT- UND MESSMODELL VON STATIONAEREN OBJEKTEN 106 4.3.
INTERFERENZ-KLASSIFIKATION 107 4.4. KLASSIFIKATION VON HINDERNISSEN 112
4.4.1. OBJEKTKLASSEN 113 4.4.2. CHARAKTERISTISCHE MERKMALE 113 4.4.3.
KLASSIFIKATIONSALGORITHMUS 119 4.5. RESUEMEE 126 INHALTSVERZEICHNIS 5.
ANSAETZE ZUR SITUATIONSANALYSE 127 5.1. KURSWAHRSCHEINLICHKEIT 127 5.2.
SPURWAHRSCHEINLICHKEIT 129 5.3. KOLLISIONSWAHRSCHEINLICHKEIT 130 5.4.
RESUEMEE 132 6. EXPERIMENTELLE ERGEBNISSE 133 6.1. MESS- UND
SIMULATIONSWERKZEUGE 133 6.2. DATENBASIS 133 6.3. KRITISCHE MANOEVER 134
6.3.1. VOLLBREMS-MANOEVER 134 6.3.2. AUSWEICHMANOEVER 145 6.4.
SENSOR-EFFEKTE 148 6.4.1. GEISTEROBJEKTE 148 6.4.2. VERDECKUNG 148
6.4.3. OBJEKTE IM RANDBEREICH / VORBEIFAHRT 150 6.4.4.
LEITPLANKENSPIEGELUNGEN . 152 6.5. STANDZIELOBJEKTHYPOTHESE 155 6.5.1.
INTERFERENZ-KLASSIFIKATION 155 6.5.2. HINDERNISKLASSIFIKATION UEBER
DEMPSTER-SHAFER ANSATZ 159 6.6. GLAETTUNG VON OBJEKT-TRAJEKTORIEN 160 7.
ZUSAMMENFASSUNG .. 163 A. MATHEMATISCHE SYMBOLE 165 B. ABKUERZUNGEN 167
LITERATURVERZEICHNIS 169
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OBJEKTHYPOTHESEN FUER SICHERHEITSFUNKTIONEN AUF BASIS EINES RADAR-SENSORS
ZUR ERLANGUNG DES AKADEMISCHEN GRADES EINES DOKTOR-INGENIEURS VON DER
FAKULTAET FUER ELEKTROTECHNIK UND INFORMATIONSTECHNIK DER UNIVERSITAET
FRIDERICIANA KARLSRUHE GENEHMIGTE DISSERTATION VON DIPL.-ING. RUEDIGER
JORDAN AUS FULDA TAG DER MUENDLICHEN PRUEFUNG: 14.11.2006 HAUPTREFERENT:
PROF. DR.-ING. PETER M. KNOLL KORREFERENT: PROF. DR.-ING. GERT F.
TROMMER KARLSRUHE: 2006 INHALTSVERZEICHNIS 1. EINLEITUNG 1 1.1.
FAHRERASSISTENZSYSTEME IM AUTOMOBIL 1 1.2. MOTIVATION UND ZIELE 2 1.3.
BEITRAG DER ARBEIT 4 1.4. INHALTLICHER AUFBAU 6 2. GRUNDLAGEN DER
OBJEKTVERFOLGUNG 8 2.1. UMFELD-SENSORIK 8 2.1.1. SENSORTYPEN 8 2.1.2.
RECHENLEISTUNG VON STEUERGERAETEN 9 2.1.3. RADAR-TECHNIKEN 10 2.2.
TRACKING-FILTER ., 15 2.2.1. BAYES'SCHES FILTER 15 2.2.2. KAIMAN F.ILTER
16 2.2.3. EXTENDED KAIMAN FILTER 18 2.2.4. UNSCENTED KAIMAN FILTER 19
2.2.5. GRID-BASIERTER FILTER 19 2.2.6. PARTIKEL-FILTER 19 2.2.7.
ADAPTIVER KAIMAN-FILTER 20 2.2.8. INTERACTING MULTIPLE MODEL FILTER 21
2.3. SMOOTHING FILTER 24 2.4. ASSOZIATION 25 2.4.1. VORAUSWAHL DER
MESSWERTE 25 2.4.2. NEAREST NEIGHBOR VERFAHREN 26 2.4.3. MULTI
HYPOTHESIS TRACKING : . 27 2.4.4. PROBABILISTIC DATA ASSOCIATION 27
2.4.5. JOINT PROBABILISTIC DATA ASSOCIATION 29 2.4.6. INTEGRATED
PROBABILISTIC DATA ASSOCIATION 30 2.4.7. VITERBI DATA ASSOZIATION 30
2.4.8. ASSOZIATION AUF BASIS DER FUZZY-LOGIK UND EVIDENZTHEORIE . 31
2.5. EVIDENZTHEORIE VON DEMPSTER-SHAFER 31 INHALTSVERZEICHNIS 3.
OBJEKTHYPOTHESEN FUER SICHERHEITSFUNKTIONEN 35 3.1. AUFGABE DER
OBJEKTHYPOTHESE 35 3.1.1. INFORMATIONSGEHALT UND ZUVERLAESSIGKEIT 36
3.1.2. VOLLSTAENDIGE OBJEKTBESCHREIBUNG 41 3.1.3. PERFORMANCE VON
TRACKING-ALGORITHMEN 43 3.2. UEBERBLICK TRACKING-SCHLEIFE 44 3.3. WAHL
DES KOORDINATENSYSTEMS UND DER ZUSTANDSGROESSEN 46 3.4.
OBJEKTAUSDEHNUNGSMODELL 48 3.4.1. OBJEKTAUSDEHNUNGSMODELL IN
LAENGSRICHTUNG 50 3.4.2. OBJEKTAUSDEHNUNGSMODELL IN QUERRICHTUNG 51 3.5.
ASSOZIATION 55 3.5.1. PRE-ASSOZIATION 57 3.5.2. EXTENDED PDA (EPDA) 58
3.6. OBJEKT-EXISTENZWAHRSCHEINLICHKEIT 62 3.7. FILTERUNG 66 3.7.1.
ADAPTIVER KALMAH-FILTER 67 3.8. PRAEDIKTION 70 3.8.1. MODELLIERUNG DER
OBJEKTBEWEGUNG 70 3.8.2. KOMPENSATION DER EIGENEN LAENGSBEWEGUNG 72
3.8.3. KOMPENSATION DER EIGENEN DREHBEWEGUNG 73 3.8.4. SCHAETZUNG DER
OBJEKTGIERRATE 80 3.9. MODELLIERUNG VON SENSORFEHLERN 84 3.9.1.
SITUATIONSADAPTIVES FEHLERMODELL 84 3.9.2. INTERFERENZEN 84 3.9.3.
MESSFEHLER IM SENSOR-RANDBEREICH 87 3.9.4. BLINDE BEREICHE DES SENSORS
88 3.9.5. VERDECKUNGEN 89 3.9.6. LEITPLANKENSPIEGELUNGEN 91 3.10.
OBJEKT-HANDLING 98 3.10.1. ERZEUGUNG NEUER OBJEKTHYPOTHESEN 98 3.10.2.
OBJEKT-INDIVIDUALITAET 100 3.10.3. VERSCHMELZUNG VON OBJEKTHYPOTHESEN 101
3.10.4. LOESCHEN VON OBJEKTHYPOTHESEN 102 3.11. RESUEMEE 102 4. BEHANDLUNG
VON STATIONAEREN OBJEKTEN 104 4.1. KLASSIFIKATION DER BEWEGLICHKEIT 104
4.2. OBJEKT- UND MESSMODELL VON STATIONAEREN OBJEKTEN 106 4.3.
INTERFERENZ-KLASSIFIKATION 107 4.4. KLASSIFIKATION VON HINDERNISSEN 112
4.4.1. OBJEKTKLASSEN 113 4.4.2. CHARAKTERISTISCHE MERKMALE 113 4.4.3.
KLASSIFIKATIONSALGORITHMUS 119 4.5. RESUEMEE 126 INHALTSVERZEICHNIS 5.
ANSAETZE ZUR SITUATIONSANALYSE 127 5.1. KURSWAHRSCHEINLICHKEIT 127 5.2.
SPURWAHRSCHEINLICHKEIT 129 5.3. KOLLISIONSWAHRSCHEINLICHKEIT 130 5.4.
RESUEMEE 132 6. EXPERIMENTELLE ERGEBNISSE 133 6.1. MESS- UND
SIMULATIONSWERKZEUGE 133 6.2. DATENBASIS 133 6.3. KRITISCHE MANOEVER 134
6.3.1. VOLLBREMS-MANOEVER 134 6.3.2. AUSWEICHMANOEVER 145 6.4.
SENSOR-EFFEKTE 148 6.4.1. GEISTEROBJEKTE 148 6.4.2. VERDECKUNG 148
6.4.3. OBJEKTE IM RANDBEREICH / VORBEIFAHRT 150 6.4.4.
LEITPLANKENSPIEGELUNGEN . 152 6.5. STANDZIELOBJEKTHYPOTHESE 155 6.5.1.
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DEMPSTER-SHAFER ANSATZ 159 6.6. GLAETTUNG VON OBJEKT-TRAJEKTORIEN 160 7.
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