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Projekte | Expertengestützte Datenanalyse und Qualitätsprozesse

• Unsicherheitsmodellierung für kinematische LiDAR-basierte Multisensorsysteme

  Ziel dieses Promotionsprojekts ist es, Methoden zu untersuchen, die eine konsistente Schätzung von Unsicherheiten für LiDAR-basierte MSS ermöglichen, während gleichzeitig die Herausforderungen bewältigt werden, die durch die Unsicherheiten einzelner Sensoren und deren Wechselwirkungen im System entstehen.

  Leitung: Prof. Dr.-Ing. Ingo Neumann

  Team: Dominik Ernst, M. Sc.

  Jahr: 2022

  Förderung: DFG - GRK 2159 i.c.sens bis 11/2025

  Laufzeit: 11/2022 - a. w.

  © GIH | Dominik Ernst
• Entwicklung eines kollaborativen robusten Partikelfilters zur Zustandsschätzung mit stochastischen und mengenbasierten Unsicherheiten in Sensornetzwerken

  Eine präzise Fahrzeuglokalisierung ist eine wichtige Voraussetzung für autonomes Fahren, insbesondere in städtischen Umgebungen, in denen GNSS-Signale häufig ausfallen. Um diese Herausforderung zu meistern, schätzt ein fortschrittlicher Partikelfilter die Fahrzeugposition durch die Verschmelzung von 3D-LiDAR-Daten mit ergänzenden Sensoreingaben. Die Hauptmotivation besteht darin, trotz der Komplexität städtischer Umgebungen eine Lokalisierungsgenauigkeit von wenigen Dezimetern zu erreichen.

  Leitung: PD Dr.-Ing. Hamza Alkahtib

  Team: Marvin Scherff, M. Sc.

  Jahr: 2022

  Förderung: DFG - GRK 2159 i.c.sens bis 11/2025

  Laufzeit: 11/2022 - a. w.