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Projekte | Expertengestützte Datenanalyse und Qualitätsprozesse

• Unsicherheitsmodellierung von kinematischen LiDAR-basierten Multisensor-Systemen

  LiDAR-Sensoren erfassen 3D-Punktwolken der Umgebung und ergänzen damit andere Sensoren, wie Kameras. Die resultierenden Punktwolken unterstützen Lokalisierung und Objekterkennung, wobei qualitätsgesicherte Informationen essentiell sind, um Sicherheitsaspekten gerecht zu werden. Dieses Forschungsprojekt untersucht die Unsicherheitsmodellierung in LiDAR-basierten Multi-Sensor-Systemen, um durch präzise Unsicherheits¬angaben konsistente Ergebnisse bei der Datenfusion zu erreichen.

  Leitung: Prof. Dr.-Ing. Ingo Neumann, PD Dr.-Ing. Hamza Alkhatib

  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 größenbasierten 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.