Vorausschauende Fahrzeugsensorik mit Photonic Mixer Device und Videokamera für den aktiven Fussgängerschutz / Audi Dissertationsreihe Bd.18 (PDF)
Die Steigerung der Sicherheit der Verkehrsteilnehmer ist Mittelpunkt vieler Forschungs- und Entwicklungsarbeiten in der Automobilindustrie. Zu den Verkehrsteilnehmern zählen neben den Fahrzeuginsassen auch die ungeschützten Verkehrsteilnehmer, also unter...
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Produktinformationen zu „Vorausschauende Fahrzeugsensorik mit Photonic Mixer Device und Videokamera für den aktiven Fussgängerschutz / Audi Dissertationsreihe Bd.18 (PDF)“
Die Steigerung der Sicherheit der Verkehrsteilnehmer ist Mittelpunkt vieler Forschungs- und Entwicklungsarbeiten in der Automobilindustrie. Zu den Verkehrsteilnehmern zählen neben den Fahrzeuginsassen auch die ungeschützten Verkehrsteilnehmer, also unter anderem alle Fussgänger. Zur Steigerung der Sicherheit werden verstärkt vorausschauende Sensoren zur Wahrnehmung des Fahrzeugumfeldes eingesetzt. Die grosse Herausforderung zur Umsetzung effektiver Sicherheitsfunktionen liegt dabei sowohl in der Definition der entsprechenden Funktion, als auch in der Auswahl der Sensorik und der Entwicklung der komplexen Sensordatenverarbeitung. Die vorliegende Arbeit beschreibt ein aktives Fussgängerschutzsystem, also eine aktive Sicherheitsfunktion für den vorausschauenden Fussgängerschutz in Kraftfahrzeugen. Zu Beginn werden die Anforderungen an die Sensorik hergeleitet, um anschliessend eine Analyse der für den Einsatz im Fahrzeug geeigneten Sensoren durchzuführen. Die Aufgabe der Sensorik und der nachgeschalteten Verarbeitungseinheiten ist die leistungsstarke Erkennung von Fussgängern, also die Detektion und die Klassifikation, auf Basis von 3D- und 2D-Bilddaten bewegter Sensoren. Das vorgestellte System mit der Bezeichnung PReSUME (Pedestrian Recognition System Using a Multi-Sensor Environment) erzielt hohe Erkennungsraten bei gleichzeitig geringer Anforderung an die Rechenkapazität. Die ausgewählte Sensorik bietet darüber hinaus eine sehr hohe Detektionsrate aller kollisionsrelevanten Objekte bei sehr kleiner und kontrollierbarer Geisterzielrate. Das Ergebnis der Arbeit stellt somit ein Sensorsystem inklusive der für die Erkennung von Fussgängern erforderlichen echtzeitfähigen Bildverarbeitungssoftware dar, welches sich nach dem aktuellen Stand der Technik als eines der besten Systeme präsentiert. Die Arbeit liefert damit einen wesentlichen Beitrag zur Umsetzung einer vorausschauenden Fahrzeugfunktion zur Steigerung der Sicherheit der ungeschützten Verkehrsteilnehmer.
Zur Person
Björn Elias wurde 1977 in Leverkusen geboren und studierte von 1998 bis 2003 Elektro- und Informationstechnik an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen. Nach seiner Diplomarbeit hat er seine wissenschaftliche Tätigkeit am Lehrstuhl für Mobilfunknetze bei Prof. Dr. Petri Mähönen fortgesetzt. Von 2004 bis 2007 war er Doktorand bei der Audi Electronics Venture GmbH im Bereich Elektronik Vorentwicklung.
Der Autor ist seit 2007 Mitarbeiter der AUDI AG.
Zur Person
Björn Elias wurde 1977 in Leverkusen geboren und studierte von 1998 bis 2003 Elektro- und Informationstechnik an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen. Nach seiner Diplomarbeit hat er seine wissenschaftliche Tätigkeit am Lehrstuhl für Mobilfunknetze bei Prof. Dr. Petri Mähönen fortgesetzt. Von 2004 bis 2007 war er Doktorand bei der Audi Electronics Venture GmbH im Bereich Elektronik Vorentwicklung.
Der Autor ist seit 2007 Mitarbeiter der AUDI AG.
Bibliographische Angaben
- 2009, 198 Seiten, Deutsch
- Verlag: Cuvillier Verlag
- ISBN-10: 3736929757
- ISBN-13: 9783736929753
- Erscheinungsdatum: 08.07.2009
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 1.17 MB
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