Ziel dieser Arbeit ist es, robuste und performante Algorithmen für die Fusion von polizeilichen Unfalldaten zur Testszenariengenerierung im Rahmen der Absicherung automatisierter Fahrfunktionen zu generieren.
In dieser Arbeit werden dabei Methoden zur Datenfusion in Kombination mit generativen und Klassifikationsmodellen untersucht. Eine spezifische Variable vom Empfänger wird während des Datenfusionsverfahrens im Voraus entfernt. Ein Spender mit den gemeinsamen Variablen wird verwendet, um die Vorhersage für die fehlende spezifische Variable im Empfänger zu erhalten. Als Methode werden Ensembles aus Distance-Hot-Deck und Machine-Learning Verfahren für die Vorhersage verwendet. Nach der Vorhersage werden die Ergebnisse anhand ausgewählter Bewertungsmetriken bewertet. Darüber hinaus werden zwei generative Modelle eingeführt, um Datensätze unterschiedlicher Qualität zu synthetisieren. Ziel ist es, die Robustheit der Ensembles mit den synthetisierten „Rauschdaten“ zu testen und die Performance von Ensembles mit den synthetisierten Daten hoher Qualität zu verbessern. Schließlich können Erkenntnisse darüber gewonnen werden, welche Ensembles die besten Ergebnisse für die Datenfusion liefern.:1. Einleitung
2. Grundlagen
3. Randbedingungen
4. Vorgehensweise
5. Ergebnisse
6. Diskussion & Ausblick
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:76495 |
| Date | 09 November 2021 |
| Creators | Chen, Haoyuan |
| Contributors | Bäumler, Maximilian, Prokop, Günther, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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