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Robuste Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen mittels Landmarken

Die Fahrzeuglokalisierung ist im Bereich der Fahrerassistenzsysteme von entscheidender
Bedeutung und Voraussetzung fur verschiedene Anwendungen der Robotik, wie z.B.
Navigation oder Kollisionsvermeidung fur fahrerlose Transportsysteme (FTS).
In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Lokalisierung mittels Landmarken vorgestellt,
die eine Orientierung bezuglich einer Karte ermoglichen. Dabei werden der Erweiterte-
Kalman-Filter und der Partikel-Filter fur diese Aufgabe untersucht und verglichen. Ein
Schwerpunkt dieser Betrachtungen stellt dabei der Partikel-Filter dar. Die besondere
Problematik der Initialisierung wird ausfuhrlich fur beide Filter dargestellt.
Simulationen und Versuche zeigen, dass sich der Partikel-Filter fur eine robuste
Lokalisierung der Fahrzeugposition verwenden lasst. Im Vergleich dazu kann der
Erweiterte-Kalman-Filter nur im begrenzten Maße eingesetzt werden. / The localization of vehicles is of vital importance in the field of driver assistance
systems and a requirement of different applications for robotics, i.e. navigation or
collision avoidance for automatic guided vehicle systems.
In this thesis an approach for localization by means of landmarks is introduced,
which enables an orientation regarding a map. The extended Kalman filter and the
particle filter are analyzed and compared. The main focus for this consideration is on
the particle filter. The problematic for initialization is discussed in detail for both
filters.
Simulations and tests prove that the particle filter is suitable for robust localization
of the vehicle position. Compared to this, the extended Kalman filter can only be
used to a certain extend.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:ch1-200901525
Date22 September 2009
CreatorsGrünwedel, Sebastian
ContributorsTU Chemnitz, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Dr.-Ing. Ullrich Scheunert, Dipl.-Ing. Eric Richter, Prof. Dr.-Ing. Gerd Wanielik
PublisherUniversitätsbibliothek Chemnitz
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
Languagedeu
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:masterThesis
Formatapplication/pdf, text/plain, application/zip
RightsDokument ist für Print on Demand freigegeben

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