Zusammenfassung
Viele Komfort- und Sicherheitsapplikationen benötigen eine präzise Information über die Eigenbewegung des Fahrzeugs. Aus den Daten von serienmäßig in heutigen Fahrzeugen verbauten Sensoren kann die Eigenbewegung bestimmt werden. Im Rahmen dieser Arbeit werden Algorithmen vorgestellt, die die Genauigkeit der Eigenbewegungsbestimmung mit Hilfe eines Laserscanners verbessern. Ein rasterbasierter und ein merkmalsbasierter SLAM Algorithmus für den robusten Einsatz im realen Straßenverkehr erlaubt die präzise Eigenbewegungsbestimmung in Innenstadt-, Landstraßen und Autobahnszenarien und auch in extremen Fahrmanövern wie Schleudern oder Drift.
Abstract
Many assistant and safety applications depend on an accurate movement estimation of the host vehicle. In this work algorithms are proposed, which are able to improve the movement estimation using laser scanners. A grid based and a feature based SLAM method is proposed, which is adapted to real traffic scenarios. With the help of these algorithms precise movement estimation in standard urban, country road and highway scenarios and in extreme situations such as skidding is enabled.
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