Ein Kontur schätzendes Kalmanfilter mithilfe der Evidenztheorie

Sie sind hier: Homepage > Suche

Ein Kontur schätzendes Kalmanfilter mithilfe der Evidenztheorie

Ohl, Sebastian / Maurer, Markus

In diesem Beitrag wurde ein Kontur schätzendes Kalmanfilter für ein urbanes Umfeld vorgestellt. Dieses klassifiziert die Messdaten zunächst auf Basis der Turningfunktion und fusioniert das Ergebnis mithilfe eines D-S-Filters. Bei geänderter Klassifikation wird nach der Aktualisierung des Zustandsvektors durch den Extended Kaimanfilter die Kontur des Tracks durch die klassifizierte ersetzt. Dies führt zu einer erheblich verbesserten Beschreibung von häufig auftretenden Konturen bei gleichzeitiger Erhaltung der Flexibilität des Frei-Form-Kontur-Objekthypothesenmodells für unklassifizierte Objekthypothesen. Frei-Form-Kontur-Objekthypothesenmodells für unklassifizierte Objekthypothesen. Das beschriebene Verfahren wird zur Zeit im Projekt Stadtpilot für autonome Fahrten im innerstädtischen Gebiet eingesetzt und weiterentwickelt. Möglich wäre beispielsweise, Teilkonturen zu klassifizieren, um durch Aneinanderreihung von Elementarkonturen auch komplexere Strukturen effektiv beschreiben zu können oder die Klassifikationen der Sensoren mit einzubeziehen. Zudem kann die Ersetzung von Konturen durch die klassifizierte Grundform hinsichtlich der Schätzung der optimalen Rotation und Skalierung verbessert werden, um eine durchgängig bessere Schätzung der Zustandsgrößen zu ermöglichen. Zur objektiven Bewertung des Verfahrens ist geplant, eine Implementierung des Interacting Multiple Model Filters mit unterschiedlichen geometrischen Objekthypothesenmodellen durchzuführen.