Um die Sicherheit, Effizienz und den Komfort im Straßenverkehr zu steigern, werden in Zukunft vermehrt Fahrerassistenzsysteme und teil- oder vollautomatisierte Fahrzeuge zum Einsatz kommen. Solche Systeme müssen durch vorausschauendes Fahren in der Lage sein, mit Fußgängern und Radfahrern umzugehen. Dazu bedarf es einer Erkennung ihrer Intention und einer Vorhersage ihres Verhaltens in der unmittelbaren Zukunft mithilfe von fahrzeugeigener Sensorik. Diese Arbeit widmet sich der Intentionserkennung von Fußgängern und Radfahrern im Straßenverkehr aus einem Fahrzeug. Unter der Intentionserkennung werden dabei sowohl die Detektion des Bewegungszustandes, wie beispielsweise Bewegen oder Warten, als auch die Vorhersage zukünftiger Aufenthaltsorte verstanden. Es werden maschinelle Lernverfahren zur Intentionserkennung auf Grundlage beobachteter Körperbewegungen und der lokalen Umgebung entwickelt. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Untersuchung von sog. Posen, eine Repräsentation der Körperhaltung von Fußgängern und Radfahrern, als Indikatoren für das (zukünftige) Verhalten. Dazu wird ein Verfahren zur bildbasierten Schätzung der Posen aus einem fahrenden Fahrzeug vorgestellt und evaluiert.
Aktualisiert: 2023-04-20
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