Untersuchungen zur kooperativen Fahrzeuglokalisierung in dezentralen Sensornetzen

• Main Author: Obst, Marcus
• Other Authors: Richter, Eric
• Format: Dissertation
• Language: German
• Published: 2009
• Subjects: info:eu-repo/classification/ddc/000; ddc:000; info:eu-repo/classification/ddc/600; ddc:600; Kalman-Filter; Lokalisierung <Robotik>; Bayes-Filter; Dateninzest; Dezentrale Datenfusion; GNSS; GPS; Partikel-Filter; Simulation
• Online Access: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200900264; https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A19074; https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A19074/attachment/ATT-0/; https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A19074/attachment/ATT-1/

Die dynamische Schätzung der Fahrzeugposition durch Sensordatenfusion ist eine der grundlegenden Aufgaben für moderne Verkehrsanwendungen wie zum Beispiel fahrerlose Transportsysteme oder Pre-Crash-Sicherheitssysteme. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur dezentralen kooperativen Fahrzeuglokalisierung vorgestellt, das auf einer allgemeinen Methode zur Fusion von Informationen mehrerer Teilnehmer beruht. Sowohl die lokale als auch die übertragene Schätzung wird durch Partikel dargestellt. Innerhalb einer Simulation wird gezeigt, dass sich die Positionsschätzung der einzelnen Teilnehmer im Netzwerk im Vergleich zu einer reinen GPS-basierten Lösung verbessert.