TY  - THES
AB  - Die vorliegenden Dissertationsschrift stellt ein Systemkonzept zur Schätzung unmittelbarer, zukünftiger Bewegungsabläufe von Fahrzeugen im Straßenverkehr vor. Das Szenario besteht aus der Klasse der Abbiegesituationen, in denen das Abbiegeverhalten eines Fahrzeugs an einer Kreuzung möglichst frühzeitig im Rahmen eines Zeithorizonts mehrerer Sekunden im Voraus erkannt werden muss. Eine adäquate und verlässliche Erkennung bildet die Grundlage vieler Anwendungen im Fahrzeugbereich, z.B. in Sicherheitsanwendungen (Kollisionserkennung und -vermeidung) und der Fahrerassistenz (visuell, haptische oder auditive Informationen an den Fahrer). Bisherige Verfahren zur Bewegungsprädiktion nutzen entweder lineare Bewegungsmodelle, welche nicht das Fahrverhalten berücksichtigen, oder wenden ein gelerntes Bewegungsmodell beschränkt auf bekannte Kreuzungen an, für die eine große Anzahl Trainingsbeispiele existiert. Die vorliegende Arbeit stellt Konzepte zur Bewegungsprädiktion auf bisher nicht observierten Kreuzungen vor.
DA  - 2013
KW  - UKR
KW  - situation classes
KW  - unsupervised kernel regression
KW  - time series
KW  - QRLCS
KW  - prediction
KW  - trajectories
KW  - vehicle motion
KW  - quaternion-based longest common subsequence
KW  - intersection
LA  - ger
PY  - 2013
TI  - Aktionserkennung und -prädiktion mittels Trajektorienklassifikation
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:361-26103730
Y2  - 2024-12-26T04:13:03
ER  -