Klassifikation und Prädiktion der Verkehrsumgebung für das automatisierte Fahren:
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Düren
Shaker Verlag
2020
|
| Series: | Schriftenreihe Fahrzeugdynamik und aktive Systeme am Institut für Fahrzeugtechnik, TU Braunschweig
Band 1 |
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XXIV, 152 Seiten Illustrationen, Diagramme 21 cm, 264 g |
| ISBN: | 9783844073041 3844073043 |
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|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
XIII
TABELLENVERZEICHNIS
XVII
FORMELZEICHEN
XIX
ABKUERZUNGEN
XXIII
1.
EINLEITUNG
1
1.1.
PROBLEMSTELLUNG
UND
ZIEL
................................................................................
1
1.2.
INHALTE
DER
ARBEIT
.............................................................................................
3
2.
THEORETISCHE
GRUNDLAGEN
5
2.1.
WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE
.............................................................................
5
2.1.1.
DER
BEGRIFF
WAHRSCHEINLICHKEIT
..........................................................
5
2.1.2.
WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN
......................................................
6
2.1.3.
BEDINGTE
WAHRSCHEINLICHKEITEN
..........................................................
11
2.2.
MASCHINELLES
LERNEN
.........................................................................................
12
2.2.1.
ART
DES
LERNENS
...................................................................................
13
2.2.2.
TYP
DES
MODELLS
...................................................................................
14
2.2.3.
ZIEL
DES
MODELLS
...................................................................................
14
2.2.4.
EINGESETZTE
METHODEN
..........................................................................
15
2.3.
KLASSIFIKATIONSMETHODEN
...................................................................................
16
2.3.1.
BINOMIALE
LOGISTISCHE
REGRESSION
......................................................
16
2.3.2.
K-NEAREST-NEIGHBOR-ALGORITHMUS
......................................................
17
2.3.3.
NAIVE
BAYES
KLASSIFIKATOR
...................................................................
18
2.3.4.
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
UND
RANDOM
FOREST
..........................................
19
2.3.5.
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
................................................................
21
2.4.
CLUSTERINGMETHODEN
.........................................................................................
25
2.4.1.
DENSITY
BASED
SPATIAL
CLUSTERING
OF
APPLICATIONS
WITH
NOISE
.
...
25
2.4.2.
TRAJECTORY
CLUSTERING
ALGORITHMUS
...................................................
27
2.4.3.
SELF-ORGANIZING
MAPS
..........................................................................
29
2.5.
EVALUATIONSMETHODEN
......................................................................................
31
2.5.1.
KONFUSIONSMATRIX
.................................................................................
31
X
INHALTSVERZEICHNIS
2.5.2.
KREUZVALIDIERUNG
...............................................................................
32
3.
STAND
DER
TECHNIK
33
3.1.
FUNKTIONSARCHITEKTUR
AUTOMATISIERTER
FAHRZEUGE
.............................................
33
3.2.
FORSCHUNGSLANDSCHAFT
DATENVERSTAENDNIS
UND
PRAEDIKTION
....................................
36
3.2.1.
ARBEITEN
MIT
DESKRIPTIVER
AUSRICHTUNG
.................................................
38
3.2.2.
ARBEITEN
MIT
PRAEDIKTIVER
AUSRICHTUNG
....................................................
41
3.3.
FORSCHUNGSBEDARF
UND
EINORDNUNG
DER
EIGENEN
ARBEIT
....................................
45
4.
TOOLKETTE
UND
METHODIK
49
4.1.
VERSUCHSTRAEGER
........................................................................................................49
4.2.
FORSCHUNGSKREUZUNG
..........................................................................................
53
4.3.
VERWENDETE
MESSDATEN
....................................................................................
54
4.3.1.
MESSFAHRTEN
UND
AUFZEICHNUNG
..........................................................
54
4.3.2.
DATENSTRUKTUR
.......................................................................................
56
4.4.
METHODIK
UND
SYNERGIEN
IN
KLASSIFIKATION
UND
PRAEDIKTION
.................................
59
5.
MANOEVERKLASSIFIKATION
UND
CLUSTERING
63
5.1.
KLASSIFIKATION
GENERISCHER
MANOEVER
................................................................
63
5.1.1.
BESCHREIBUNGSSPRACHE
UND
ERGEBNISKONZEPT
........................................
65
5.1.2.
TOOLKETTE
UND
DETEKTIONSPROZESS
.......................................................
68
5.1.3.
GROUND
TRUTH
ERGEBNISEVALUATION
.......................................................
71
5.2.
SPURWECHSELDETEKTION
AUF
AUTOBAHNEN
..........................................................
75
5.2.1.
DUALER
KLASSIFIKATIONSANSATZ
.............................................................
75
5.2.2.
LEMDATEN
UND
KONZEPT
DER
STUDIE
....................................................
78
5.2.3.
EVALUATION
UND
DISKUSSION
DER
POTENZIALE
.......................................
80
5.3.
CLUSTERANALYSE
....................................................................................................
82
5.3.1.
LEMDATEN
UND
VERSUCHSDESIGN
..........................................................
83
5.3.2.
ERGEBNISSE
AUTOBAHNFAHRT
....................................................................
86
5.3.3.
ERGEBNISSE
STADTFAHRT
..........................................................................
89
6.
OBJEKTVERHALTENSPRAEDIKTION
93
6.1.
ENTSCHEIDUNGSPRAEDIKTION
AUF
AUTOBAHNEN
.......................................................
93
6.1.1.
ALGORITHMUS
UND
MERKMALE
................................................................
94
6.1.2.
LEMDATEN
.............................................................................................
97
6.1.3.
ERGEBNISEVALUATION
................................................................................
101
6.1.4.
EINBETTUNG
IN
DIE
FAHRZEUGARCHITEKTUR
................................................
107
6.2.
TRAJEKTORIENPRAEDIKTION
IN
URBANEM
UMFELD
......................................................
108
6.2.1.
ZWEISTUFIGE
METHODIK
..........................................................................
110
6.2.2.
VORBEREITUNG
UND
KLASSIFIKATION
DER
LEMDATEN
...................................
111
6.2.3.
MANOEVER-VORKLASSIFIKATION
...................................................................
115
INHALTSVERZEICHNIS
XI
6.2.4.
PRAEDIKTION
VON
LONGITUDINALTRAJEKTORIEN
.........................................
118
6.2.5.
EINBETTUNG
IN
DIE
FAHRZEUGARCHITEKTUR
...............................................
123
7.
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
127
LITERATUR
131
ANHANG
A.
MANOEVERKLASSIFIKATION
141
B.
CLUSTERANALYSE
145
C.
PRAEDIKTION
149
|
| adam_txt |
INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
XIII
TABELLENVERZEICHNIS
XVII
FORMELZEICHEN
XIX
ABKUERZUNGEN
XXIII
1.
EINLEITUNG
1
1.1.
PROBLEMSTELLUNG
UND
ZIEL
.
1
1.2.
INHALTE
DER
ARBEIT
.
3
2.
THEORETISCHE
GRUNDLAGEN
5
2.1.
WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE
.
5
2.1.1.
DER
BEGRIFF
WAHRSCHEINLICHKEIT
.
5
2.1.2.
WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN
.
6
2.1.3.
BEDINGTE
WAHRSCHEINLICHKEITEN
.
11
2.2.
MASCHINELLES
LERNEN
.
12
2.2.1.
ART
DES
LERNENS
.
13
2.2.2.
TYP
DES
MODELLS
.
14
2.2.3.
ZIEL
DES
MODELLS
.
14
2.2.4.
EINGESETZTE
METHODEN
.
15
2.3.
KLASSIFIKATIONSMETHODEN
.
16
2.3.1.
BINOMIALE
LOGISTISCHE
REGRESSION
.
16
2.3.2.
K-NEAREST-NEIGHBOR-ALGORITHMUS
.
17
2.3.3.
NAIVE
BAYES
KLASSIFIKATOR
.
18
2.3.4.
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
UND
RANDOM
FOREST
.
19
2.3.5.
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
.
21
2.4.
CLUSTERINGMETHODEN
.
25
2.4.1.
DENSITY
BASED
SPATIAL
CLUSTERING
OF
APPLICATIONS
WITH
NOISE
.
.
25
2.4.2.
TRAJECTORY
CLUSTERING
ALGORITHMUS
.
27
2.4.3.
SELF-ORGANIZING
MAPS
.
29
2.5.
EVALUATIONSMETHODEN
.
31
2.5.1.
KONFUSIONSMATRIX
.
31
X
INHALTSVERZEICHNIS
2.5.2.
KREUZVALIDIERUNG
.
32
3.
STAND
DER
TECHNIK
33
3.1.
FUNKTIONSARCHITEKTUR
AUTOMATISIERTER
FAHRZEUGE
.
33
3.2.
FORSCHUNGSLANDSCHAFT
DATENVERSTAENDNIS
UND
PRAEDIKTION
.
36
3.2.1.
ARBEITEN
MIT
DESKRIPTIVER
AUSRICHTUNG
.
38
3.2.2.
ARBEITEN
MIT
PRAEDIKTIVER
AUSRICHTUNG
.
41
3.3.
FORSCHUNGSBEDARF
UND
EINORDNUNG
DER
EIGENEN
ARBEIT
.
45
4.
TOOLKETTE
UND
METHODIK
49
4.1.
VERSUCHSTRAEGER
.49
4.2.
FORSCHUNGSKREUZUNG
.
53
4.3.
VERWENDETE
MESSDATEN
.
54
4.3.1.
MESSFAHRTEN
UND
AUFZEICHNUNG
.
54
4.3.2.
DATENSTRUKTUR
.
56
4.4.
METHODIK
UND
SYNERGIEN
IN
KLASSIFIKATION
UND
PRAEDIKTION
.
59
5.
MANOEVERKLASSIFIKATION
UND
CLUSTERING
63
5.1.
KLASSIFIKATION
GENERISCHER
MANOEVER
.
63
5.1.1.
BESCHREIBUNGSSPRACHE
UND
ERGEBNISKONZEPT
.
65
5.1.2.
TOOLKETTE
UND
DETEKTIONSPROZESS
.
68
5.1.3.
GROUND
TRUTH
ERGEBNISEVALUATION
.
71
5.2.
SPURWECHSELDETEKTION
AUF
AUTOBAHNEN
.
75
5.2.1.
DUALER
KLASSIFIKATIONSANSATZ
.
75
5.2.2.
LEMDATEN
UND
KONZEPT
DER
STUDIE
.
78
5.2.3.
EVALUATION
UND
DISKUSSION
DER
POTENZIALE
.
80
5.3.
CLUSTERANALYSE
.
82
5.3.1.
LEMDATEN
UND
VERSUCHSDESIGN
.
83
5.3.2.
ERGEBNISSE
AUTOBAHNFAHRT
.
86
5.3.3.
ERGEBNISSE
STADTFAHRT
.
89
6.
OBJEKTVERHALTENSPRAEDIKTION
93
6.1.
ENTSCHEIDUNGSPRAEDIKTION
AUF
AUTOBAHNEN
.
93
6.1.1.
ALGORITHMUS
UND
MERKMALE
.
94
6.1.2.
LEMDATEN
.
97
6.1.3.
ERGEBNISEVALUATION
.
101
6.1.4.
EINBETTUNG
IN
DIE
FAHRZEUGARCHITEKTUR
.
107
6.2.
TRAJEKTORIENPRAEDIKTION
IN
URBANEM
UMFELD
.
108
6.2.1.
ZWEISTUFIGE
METHODIK
.
110
6.2.2.
VORBEREITUNG
UND
KLASSIFIKATION
DER
LEMDATEN
.
111
6.2.3.
MANOEVER-VORKLASSIFIKATION
.
115
INHALTSVERZEICHNIS
XI
6.2.4.
PRAEDIKTION
VON
LONGITUDINALTRAJEKTORIEN
.
118
6.2.5.
EINBETTUNG
IN
DIE
FAHRZEUGARCHITEKTUR
.
123
7.
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
127
LITERATUR
131
ANHANG
A.
MANOEVERKLASSIFIKATION
141
B.
CLUSTERANALYSE
145
C.
PRAEDIKTION
149 |
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| publisher | Shaker Verlag |
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