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tm - Technisches Messen

Plattform für Methoden, Systeme und Anwendungen der Messtechnik

[TM - Technical Measurement: A Platform for Methods, Systems, and Applications of Measurement Technology
]

Editor-in-Chief: Puente León, Fernando / Zagar, Bernhard


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ISSN
2196-7113
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Volume 83, Issue 2

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Modellgestützte Objektverfolgung für verteilte autonome Systeme

Model-based object tracking for distributed autonomous systems

Johannes Pallauf
  • Corresponding author
  • Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Hertzstr. 16, 76187 Karlsruhe
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/ Fernando Puente León
  • Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Hertzstr. 16, 76187 Karlsruhe
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Published Online: 2016-02-09 | DOI: https://doi.org/10.1515/teme-2015-0124

Zusammenfassung

Der vorliegende Beitrag beschreibt den Aufbau von Systemen zur Objektverfolgung in verteilten autonomen Systemen. Insbesondere werden Ansätze für die Modellierung des Multi-Objekt-Problems aufgezeigt, die am Beispiel der Personenverfolgung in Innenräumen thematisiert werden. Neben Grundlagen der Lokalisierung von Sensorträgern werden auf endlichen Mengen basierende Modelle diskutiert und Möglichkeiten der Integration in das System vorgestellt, die zum einen ein umfassendes Sensormodell berücksichtigen und zum anderen auch die aktuelle Orientierung von Objekten für die Verfolgung nutzen. Die Vorteile dieser objektsensitiven Verfolgung und Klassifikation von Objekten werden durch Evaluation an realen Daten überprüft.

Abstract

This study describes the concept of object tracking in distributed autonomous systems. In particular modelling approaches for multi-object problems are addressed and applied to indoor people tracking. Additional to basics on localization of sensors, a model based on finite sets is discussed together with a proposed integration within the system which respects a detailed sensor model and the orientation of objects in the tracking process. The advantages of an object-sensitive tracking and classification approach are evaluated on real data.

Schlagwörter: Umfelderkennung; Multi-Objekt-Verfolgung; PHD-Filter; verteilte autonome Systeme; Sensormodelle

Keywords: Environment perception; multi-object tracking; PHD filter; distributed autonomous systems; sensor models

About the article

Johannes Pallauf

Johannes Pallauf hat an der Technischen Universität München (TUM) Elektro- und Informationstechnik studiert und ist seit Abschluss des Studiums als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Industrielle Informationstechnik tätig. Hauptarbeitsgebiete: Informationsfusion, Multi-Objekt-Filterung, Bildverarbeitung und Messtechnik.

Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Hertzstraße 16, 76187 Karlsruhe, Germany, Tel.: +49-721-608-44622

Fernando Puente León

Fernando Puente León leitet das Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Hauptarbeitsgebiete: Mess- und Automatisierungstechnik, Signalverarbeitung, automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung, Mustererkennung und Informationsfusion.

Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Hertzstraße 16, 76187 Karlsruhe, Germany, Tel.: +49-721-608-44521


Revised: 2015-12-15

Accepted: 2015-12-16

Received: 2015-12-11

Published Online: 2016-02-09

Published in Print: 2016-02-28


Citation Information: tm - Technisches Messen, Volume 83, Issue 2, Pages 85–95, ISSN (Online) 2196-7113, ISSN (Print) 0171-8096, DOI: https://doi.org/10.1515/teme-2015-0124.

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