Die Dissertation beschreibt Verfahren zur Fusion von Sensordaten am Beispiel eines PreCrash-Systems für Kraftfahrzeuge. Ein PreCrash-System erkennt mit Hilfe von Sensoren, die das Fahrzeugumfeld überwachen, (unvermeidliche) Unfälle wenige hundert Millisekunden vor Beginn des Zusammenstoßes und stellt verschiedene Informationen zur Verfügung, die bei der Aktivierung von Sicherheitseinrichtungen wie Gurtstraffer oder Airbags hilfreich sind. Neben guten Erkennungsleistungen spielt bei einem solchen System vor allem die Eignung für den Einsatz im automobilen Umfeld mit all seinen Anforderungen eine große Rolle. Dies bedeutet zum Beispiel Robustheit gegenüber schwierigen Wetterbedingungen, geringe Anforderungen an die Rechenleistung und auch die Erkennung eines Sensorausfalls. Ebenso stellt die Vielfalt möglicher Objekte mit ihren unterschiedlichen Reflexionseigenschaften und teilweise sehr hohen Relativgeschwindigkeiten eine besondere Herausforderung für ein umfelderkennendes System dar. Nach einführenden Betrachtungen zum Stand der Technik und der Zielstellung, unterschiedliche Sensorik zur Verbesserung der Detektionsleistungen und damit der Robustheit des Gesamtsystems zu fusionieren, beinhaltet die Arbeit eine Beschreibung der Funktionalität "PreCrash", Angaben zu Voraussetzungen und speziellen Umgebungsbedingungen im Fahrzeugbereich, die Einfluss auf die Verfahrensauswahl ausüben und eine Beschreibung der verwendeten Sensorik. Signalverarbeitungsverfahren zur Realisierung eines PreCrash-Systems sind sowohl auf Basis eines Einzelsensorsystems als auch auf Grundlage eines Multisensorsystems ausführlich dokumentiert. Ansätze zur Sensordatenfusion werden gesondert dargestellt und auch Nebenaspekte wie die Erkennung von Sensorausfällen berücksichtigt. Die Arbeit enthält Ergebnisse, die die Erkennungsleistungen mehrerer implementierter Verfahren aufzeigen und die auf realen, mit Hilfe eines Versuchsfahrzeuges aufgenommener Daten basieren.

Die Dissertation beschreibt Verfahren zur Fusion von Sensordaten am Beispiel eines PreCrash-Systems für Kraftfahrzeuge. Ein PreCrash-System erkennt mit Hilfe von Sensoren, die das Fahrzeugumfeld überwachen, (unvermeidliche) Unfälle wenige hundert Millisekunden vor Beginn des Zusammenstoßes und stellt verschiedene Informationen zur Verfügung, die bei der Aktivierung von Sicherheitseinrichtungen wie Gurtstraffer oder Airbags hilfreich sind. Neben guten Erkennungsleistungen spielt bei einem solchen System vor allem die Eignung für den Einsatz im automobilen Umfeld mit all seinen Anforderungen eine große Rolle. Dies bedeutet zum Beispiel Robustheit gegenüber schwierigen Wetterbedingungen, geringe Anforderungen an die Rechenleistung und auch die Erkennung eines Sensorausfalls. Ebenso stellt die Vielfalt möglicher Objekte mit ihren unterschiedlichen Reflexionseigenschaften und teilweise sehr hohen Relativgeschwindigkeiten eine besondere Herausforderung für ein umfelderkennendes System dar. Nach einführenden Betrachtungen zum Stand der Technik und der Zielstellung, unterschiedliche Sensorik zur Verbesserung der Detektionsleistungen und damit der Robustheit des Gesamtsystems zu fusionieren, beinhaltet die Arbeit eine Beschreibung der Funktionalität "PreCrash", Angaben zu Voraussetzungen und speziellen Umgebungsbedingungen im Fahrzeugbereich, die Einfluss auf die Verfahrensauswahl ausüben und eine Beschreibung der verwendeten Sensorik. Signalverarbeitungsverfahren zur Realisierung eines PreCrash-Systems sind sowohl auf Basis eines Einzelsensorsystems als auch auf Grundlage eines Multisensorsystems ausführlich dokumentiert. Ansätze zur Sensordatenfusion werden gesondert dargestellt und auch Nebenaspekte wie die Erkennung von Sensorausfällen berücksichtigt. Die Arbeit enthält Ergebnisse, die die Erkennungsleistungen mehrerer implementierter Verfahren aufzeigen und die auf realen, mit Hilfe eines Versuchsfahrzeuges aufgenommener Daten basieren.