In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Beobachtung von menschlichen Zuständen betrachtet. Die behandelten menschlichen Zustände sind die aktuelle Position, die Leistungsfähigkeit und der emotionale Gesichtsausdruck von beobachteten Menschen. Die Betrachtung dieser Zustände erfolgt mit Methoden des Trackings, sowie mit statischen Klassifikationsmethoden. This work evaluates different approaches for observing human states. The considered human conditions comprise the current position, the actual performance, and the emotional facial expression. This work relies on tracking and static classification methods to observe the humans‘ conditions.
Aktualisiert: 2021-07-15
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Automatisiertes Fahren in urbaner Umgebung ist eines der großen Zukunftsthemen. Der Wahrnehmung des Fahrzeug-Umfelds kommt dabei eine Schlüsselrolle zu. Diese Arbeit beschreibt die Konzeption, Realisierung und anschließende Bewertung eines Systems zur Umfeldwahrnehmung unter Nutzung eines hochauflösenden Lasersensors. Dessen dichte Punktwolke ist in der Lage, das Umfeld detailliert zu erfassen, stellt jedoch zugleich hohe Anforderungen an die Effizienz der Algorithmen für einen Einsatz unter Echtzeitbedingungen. Ausgehend von einer effizienten Datenindizierung werden Algorithmen zur schrittweisen Abstraktion und Klassifikation der Punktdaten erläutert, beispielsweise zur Klassifikation der Bodenoberfläche, zur Segmentierung und zur Beweglichkeitsklassifikation. Die Ergebnisse dieses Prozesses bilden die Eingangsdaten für die Repräsentation des Umfelds durch ein hybrides Umfeldmodell. Ein gitterbasierter Ansatz beschreibt hierbei stationäre Anteile in Form einer semantischen Karte. Bewegliche Verkehrsteilnehmer werden durch einen objektbasierten Ansatz auf Grundlage rekursiver Schätzverfahren und unter spezieller Berücksichtigung von Verdeckungen modelliert. Eine abschließende szenarienbasierte Evaluation zeigt die Leistungsfähigkeit des Systems im Rahmen der vorgegebenen Anwendungsszenarien für innerstädtisches automatisiertes Fahren.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Die Entwicklung von Durchflusssensoren für Fluide ist gekennzeichnet durch verschleißfreie und flexible Messsysteme mit hoher Genauigkeit. Grundlage des behandelten Ultraschallmessprinzipes bilden schallreflektierende Schwebstoffe im Fluid, welche schlupffrei in der Strömung mitgeführt werden.
Die vorliegende Arbeit beschreibt fusionierte Signalverarbeitungsverfahren zur Geschwindigkeitsbestimmung von Schwebstoffen in Fluiden. Zusammen mit einem Phased-Array-Ultraschallsensor wird die sukzessive Vermessung des Geschwindigkeitsprofils entlang des Querschnittes möglich.
Das realisierte Sensorkonzept, bestehend aus einem Phased-Array-Strahler, digitalen Signalprozessor und Mikrocontroller, zeichnet sich mit den implementierten Auswerteverfahren durch folgende Merkmale aus:
● Verwendung der Phased-Array-Technologie
● Erstellung zweidimensionaler Strömungsmodelle
● Steigerung der Messentfernung/-geschwindigkeit, des SNR und des Informationsgehalts durch optimierte Signalcodierung
● Zeitliche Verfolgung von Reflektorspuren durch Objektverfolgungsverfahren
● Dopplerfrequenzbestimmung mittels Schätzmethoden
● Fusion von Doppler- und Entfernungsinformationen durch Kalman- und (J)PDA-Filter oder räumlicher Clustering-Methode
Aktualisiert: 2021-04-16
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Die vorliegende Arbeit beschreibt ein Verfahren zur Fahrzeugdetektion anhand monoskopischer Videomerkmale. Aus den Bildern einer im Fahrzeug angebrachten Videokamera werden charakteristische Merkmale extrahiert. Diese Beobachtungen werden fusioniert und zeitlich verfolgt. Dabei kommen Joint Probabilistic Data Association- Filter zum Einsatz. Mehrere Bewegungsmodelle werden in einem Interacting Multiple Model-Verfahren verknüpft, um eine zuverlässige Verfolgung zu gewährleisten.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Umfeldwahrnehmung im automobilen Kontext kann als Zustandsschätzproblem mit mengenwertigem Systemzustand betrachtet werden. Basierend auf FISST wird eine SLAM-ähnliche Methodik gewählt, welche explizit die Unsicherheit bei der Lokalisierung des Sensorträgers berücksichtigt. Diese wird auf die PHD-, JIPDA- und MEMBER-Filteransätze angewandt. Hierbei ist eine Modifikation des Standardmessmodells nötig, um zu implementierbaren Korrekturgleichungen zu gelangen.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Die vorliegende Arbeit beschreibt eine neuartige Objektverfolgung durch Fusion von Radar- und Monokameradaten auf Merkmalsebene. In dieser Arbeit wird ein neues Assoziationsverfahren auf Basis der PDA-Methodik untersucht. Es wird ein Interacting Multiple Model Filter (IMMF) mit einer vollständigen, adaptiven Modellierung der Objektdynamik in Längs- und Querrichtung vorgestellt. Die Thematik Objektklassifikation sowie Gassenbreiteschätzung wird auch beleuchtet.
Aktualisiert: 2021-02-11
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