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Optimierung des autonomen Fahrens unter schwierigen Wetterbedingungen

Würfelgebäude am Campus 1 aus der Seitenansicht
  1. Electronics and Electric Drives
  2. Intelligent Mobility
  3. Artificial Intelligence and Data Science
  4. Intelligent Sensors and Signals

Welchen Einfluss haben Unwetter auf die Objektwahrnehmung? In diesem Projekt werden Auswirkungen auf die Objekterkennung anhand von unter ungünstigen Wetterbedingungen entstanden Datensätzen geprüft

Ziele

Das Ziel dieses Projekts liegt darin, die Auswirkungen von schwierigen Wetterbedingungen auf die Genauigkeit der Objekterkennung (Bus, LKW, Auto, Person) beim autonomen Fahren zu analysieren, um auf Basis dieser Erkenntnisse das autonome Fahren zu verbessern. 

Methode

Durch das Zählen der Fahrzeuge durch Objektlokalisierung auf bestimmten Straßenabschnitten, Generieren von Datensätzen der gezählten Fahrzeuge und anschließendem Analysieren der Daten, können Trends für mögliche Staus vorhergesagt werden. Die Ergebnisse der simulierten Daten werden abschließend mit realen Verkehrsdaten überprüft.

Hintergrund

Innerhalb der Simulation kann der Einfluss des Wetters auf das Fahren kontrolliert und der Grad der Sichtbarkeit festlegt werden, indem die Dichte der einzelnen Wetterbedingungen (Wolken, Nebel, Regen, Schnee usw.) vorab definiert wird. Die sogenannte Carla-Simulation erstellt in den Datensätzen automatisch die entsprechenden Kriterien für die Lokalisierung von Objekten (Fahrzeuge, Fußgänger, Fahrräder). Um die Qualität der Informationen zu verbessern, werden die Datensätze mit anderen Sensoren wie Lidar- und dynamischen Vision-Sensoren unter Verwendung der Carla-Simulation abgeglichen.

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