Erkennung der Querungsintention von Fußgängern für das automatisierte Fahren im städtischen Umfeld

  • Diese Arbeit befasst sich mit der Erkennung der Querungsintention von Fußgängern, um das Situationsbewusstsein zukünftig automatisiert fahrender Fahrzeuge zu verbessern. Auf Basis einer umfassenden Analyse bestehender Definitionen und Modelle zur menschlichen Intention wird der Begriff Fußgängerintention hierzu eindeutig definiert und ein Modell zur formalen Beschreibung der Erkennung der Querungsintention entwickelt. Dieses Modell bildet die Basis für den Entwurf eines Erkennungssystems, bei dem merkmalsbasierte Methoden des maschinellen Lernens unter Verwendung der Support Vector Regression eingesetzt werden. Dabei wird der nicht direkten Beobachtbarkeit der Intention mit dem Einsatz einer beobachterbasierten Videoannotationsmethode zur Bildung der Referenz begegnet. Die Leistungsfähigkeit des entwickelten Systems wird schließlich unter Verwendung realer Videodaten evaluiert.

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Metadaten
Author:Friederike SchneemannGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-62655
DOI:https://doi.org/10.13154/294-6265
Series (Serial Number):Audi-Dissertationsreihe (134)
Referee:Gregor SchönerORCiDGND, Rolf WürtzORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2019/02/11
Date of first Publication:2019/02/11
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2018/08/21
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:Intention; Handlung; Autonomes Fahrzeug; Maschinelles Lernen; Maschinelles Sehen
Institutes/Facilities:Institut für Neuroinformatik
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik
faculties:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht