Object-Level Fusion for Surround Environment Perception in Automated Driving Applications

Michael Aeberhard

doi:10.51202/9783186804129

Zusammenfassung

Driver assistance systems have increasingly relied on more sensors for new functions. As advanced driver assistance system continue to improve towards automated driving, new methods are required for processing the data in an efficient and economical manner from the sensors for such complex systems. In this thesis, an environment model approach for the detection of dynamic objects is presented in order to realize an effective method for sensor data fusion. A scalable high-level fusion architecture is developed for fusing object data from several sensors in a single system. The developed high-level sensor data fusion architecture and its algorithms are evaluated using a prototype vehicle equipped with 12 sensors for surround environment perception. The work presented in this thesis has been extensively used in several research projects as the dynamic object detection platform for automated driving applications on highways in real traffic.

Contents

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Bibliographische Angaben

Copyrightjahr: 2017
ISBN-Print: 978-3-18-380412-2
ISBN-Online: 978-3-18-680412-9
Verlag: VDI Verlag, Düsseldorf
Reihe: Verkehrstechnik/Fahrzeugtechnik
Band: 804
Sprache: Deutsch
Seiten: 202
Produkttyp: Monographie

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten

Titelei/Inhaltsverzeichnis Teilzugriff Seiten I - XVI Download Kapitel (PDF)
1. Motivation Kein Zugriff
2. 1. Level 0 – No Automation Kein Zugriff
  2. Level 1 – Driver Assistance Kein Zugriff
  3. Level 2 – Partial Automation Kein Zugriff
  4. Level 3 – Conditional Automation Kein Zugriff
  5. Levels 4 and 5 – Towards Fully Automated Driving Kein Zugriff
3. Problem of Object Detection Kein Zugriff
4. Contribution and Outline of the Thesis Kein Zugriff
1. 1. Low-Level Kein Zugriff
  2. High-Level Kein Zugriff
  3. Hybrid Kein Zugriff
  4. Comparison Kein Zugriff
2. 1. Object Model Kein Zugriff
  2. Sensor-Level Kein Zugriff
  3. Fusion-Level Kein Zugriff
  4. Application-Level Kein Zugriff
1. 1. Spatial Kein Zugriff
  2. Temporal Kein Zugriff
2. 1. Sensor-to-Sensor Kein Zugriff
  2. Sensor-to-Global Kein Zugriff
3. 1. Architecture Kein Zugriff
  2. Feature Selection Kein Zugriff
  3. State Vector Kein Zugriff
  4. Geometrical Kein Zugriff
  5. Association Validation Kein Zugriff
  6. Multi-Object Association Kein Zugriff
1. 1. Feature Extraction Kein Zugriff
  2. Data Association Kein Zugriff
  3. Filtering Kein Zugriff
  4. TrackManagement Kein Zugriff
  5. KinematicModels Kein Zugriff
2. 1. Process Noise Kein Zugriff
  2. Common Information History Kein Zugriff
  3. Out-of-Sequence Data Kein Zugriff
3. 1. Adapted Kalman Filter Kein Zugriff
  2. Covariance Intersection Kein Zugriff
  3. InformationMatrix Fusion Kein Zugriff
  4. Comparison Kein Zugriff
4. 1. Dimension Estimation Kein Zugriff
  2. Extraction of Fused Coordinates Kein Zugriff
1. 1. Existence Prediction Kein Zugriff
  2. Existence Update Kein Zugriff
  3. Generalized Bayes Extension Kein Zugriff
  4. Modeling the Parameters Kein Zugriff
  5. Object Management Kein Zugriff
2. 1. Architecture Kein Zugriff
  2. Modeling with Dempster-Shafer Evidence Theory Kein Zugriff
  3. Extension for Occlusion Modeling Kein Zugriff
  4. Modeling the Trust Probability Kein Zugriff
1. 1. Measurement Classification Kein Zugriff
  2. Temporal Filtering Kein Zugriff
2. 1. Modeling with the Dempster-Shafer Evidence Theory Kein Zugriff
  2. Modeling the Trust Probability Kein Zugriff
1. Test Vehicle and Sensor Configuration Kein Zugriff
2. 1. Ground Truth Calculation Kein Zugriff
  2. State Estimation Kein Zugriff
  3. Existence Kein Zugriff
  4. Classification Kein Zugriff
3. 1. Detection Rate Kein Zugriff
  2. Classification Performance Kein Zugriff
  3. Integration in Automated Driving and ADAS Projects Kein Zugriff
Conclusion and Discussion Kein Zugriff Seiten 152 - 154
1. Simple Weighted Fusion Kein Zugriff
2. Use of Cross-Covariance Kein Zugriff
3. Covariance Intersection Kein Zugriff
4. Comparison Kein Zugriff
Information Matrix Fusion Derivation Kein Zugriff Seiten 162 - 163
1. Existence Kein Zugriff
2. Classification Kein Zugriff
1. Training Data Kein Zugriff
2. 1. Test Track Kein Zugriff
  2. Real Traffic Kein Zugriff
References Kein Zugriff Seiten 172 - 202