von Herrn Florian Hillitzer
Kurzfassung:
Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde ein leistungsfähiger Multi-Objekt-Tracking-Ansatz auf Basis des Poisson Multi-Bernoulli Mixture (PMBM) Filters für den Einsatz in automatisierten Fahrsystemen umgesetzt und evaluiert. Der PMBM-Filter basiert auf der Random-Finite-Set-Theorie und erlaubt eine robuste Modellierung von Unsicherheiten bei Objektanzahl, Detektion und Datenassoziation. Ziel war es, den Filter in die bestehende Tracking-Toolbox zu integrieren und seine Praxistauglichkeit in simulationsbasierten und realen urbanen Fahrszenarien zu demonstrieren.
Die Ergebnisse zeigen, dass der PMBM-Filter eine hohe Genauigkeit bei gleichzeitig guter Echtzeitfähigkeit erreicht und somit ein vielversprechender Kandidat für den Einsatz in modernen automatisierten Fahrsystemen ist.
Zu diesem Vortrag wird recht herzlich eingeladen!