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Witterungsbedingte Effekte, insbesondere Regentropfen auf der Windschutzscheibe, führen zu einer starken Beeinträchtigung gegenwärtiger videobasierter Fahrerassistenzfunktionen. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Erkennung von Regentropfen auf der Windschutzscheibe vorgestellt, das auf einer physikalischen und signaltheoretischen Regentropfen-Modellierung sowie der Betrachtung des Bildentstehungsprozesses in realen optischen Systemen basiert.
Strahlenverfolgung --- Regentropfen --- Rekursive Zustandsschätzung --- Erkennung
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In dieser Arbeit werden Modelle und Verfahren für die instantane Verarbeitung von Messsignalen im Bereich der Lageschätzung vorgestellt. Dabei wird eine durchgängige mathematische Systembeschreibung gewählt, um die auftretenden Unsicherheiten, welche durch die Messungen und durch die Modellierung auftreten, zu berücksichtigen. Bei der Lageschätzung werden die Translation und die Rotation eines Objekts bezüglich eines Koordinatensystems bestimmt.
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Laserscanner werden in Fahrzeugen zur Umfelderfassung eingesetzt. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie aus den Messungen des Laserscanners der Abstand und die Bewegung anderer Fahrzeuge bestimmt werden können. Verschiedene Ansätze zur Gruppierung der Messungen werden verglichen und hinsichtlich ihrer Eignung für Fahrzeuge bewertet. Darauf aufbauend wird analysiert, wie der Einfluss stochastischer und deterministischer Fehler auf die Bestimmung von Abstand und Bewegung minimiert werden kann.
Fahrerassistenzsystem --- Zustandsschätzung --- Abstandsmessung --- Bewegungsmessung --- statistical procedure --- Schätzunglidar scanner --- Signalverarbeitung --- Laserscanner --- Statistik --- recursive state estimation
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By restricting to Gaussian distributions, the optimal Bayesian filtering problem can be transformed into an algebraically simple form, which allows for computationally efficient algorithms. Three problem settings are discussed in this thesis: (1) filtering with Gaussians only, (2) Gaussian mixture filtering for strong nonlinearities, (3) Gaussian process filtering for purely data-driven scenarios. For each setting, efficient algorithms are derived and applied to real-world problems.
Zustandsschätzung --- GaußprozesseBayesian statistics --- Kalman filter --- Gaussian processes --- Kalman-Filter --- state estimation --- filtering --- Bayes'sche Statistik
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