R. Lindl Tracking von Verkehrsteilnehmern im Kontext von Multisensorsystemen Dissertation (PhD thesis), Fakultät für Informatik, Technische Universität München, April 2009 (online version) (bib)
	Fahrerassistenzsysteme, wie das Antiblockiersystem oder die dynamische Fahrzeugstabilisierung unterstützen den Fahrer in schwierigen Situationen und erhöhen die allgemeine Verkehrssicherheit. Durch die Forderung nach weiter steigender Sicherheit werden heutzutage zunehmend Systeme entwickelt, die durch Sensoren das Umfeld des Fahrzeuges erfassen und aktiv in das Fahrgeschehen eingreifen. Hierfür ist allerdings ein Höchstmaß an Zuverlässigkeit und Genauigkeit gefordert. Um diesen Ansprüchen zu genügen, wird in dieser Arbeit eine Fusion von mehreren Sensoren betrachtet. Hierzu wird ein System vorgestellt, das durch die Kombination von Radar, Laserscanner und bildgebender Sensorik eine präzise und zuverlässige Erfassung der Positionen, Geschwindigkeiten und Raummaße von Fußgängern und Fahrzeugen ermöglicht. Eine Evaluierung des Mehrwertes dieser multisensoriellen Fahrumfelderfassung erfolgt unter verschiedenen Umweltbedingungen und in realen Verkehrsszenarien. Driver assistance systems like the anti-lock brake or the electronic stability control support the driver in dangerous traffic situations and contribute to an increase in overall road safety. In order to further increase safety, automotive manufacturers aim to the development of systems that perceive the vehicle’s environment utilizing sensor technology and actively intervene in the process of driving. The algorithms and sensors involved, however, require an outstanding degree of reliability and accuracy. In order to fulfil these challenging demands, sensor fusion is discussed in this work. A vehicle and pedestrian tracking system is proposed, which combines radar, laser scanner and imaging devices. Further more the benefit of this multi sensor approach is evaluated in real world traffic scenarios and in various weather conditions.
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