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Die dynamische Schätzung der Eigenposition eines
Fahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine der
grundlegenden Aufgaben für moderne
Verkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele besteht
dabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der Autor
Marcus Obst gibt einführend einen Überblick
bisheriger Algorithmen und erläutert deren
Eigenschaften und Einschränkungen. Anschließend
stellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativen
Lokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlage
seiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter in
Verbindung mit einem Algorithmus zur dezentralen
Datenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest in
dezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann,
wird anhand einer geeigneten Methode erläutert.
Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehler
der Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerk
im Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungen
verkleinert.
Fahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine der
grundlegenden Aufgaben für moderne
Verkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele besteht
dabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der Autor
Marcus Obst gibt einführend einen Überblick
bisheriger Algorithmen und erläutert deren
Eigenschaften und Einschränkungen. Anschließend
stellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativen
Lokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlage
seiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter in
Verbindung mit einem Algorithmus zur dezentralen
Datenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest in
dezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann,
wird anhand einer geeigneten Methode erläutert.
Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehler
der Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerk
im Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungen
verkleinert.