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Hochgenaue und robuste odometriebasierte Lokalisierung in einem Parkvorgang

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Im Rahmen dieser Arbeit wird ein spezielles Fahrzeugbewegungsmodell für zukünftige Parkanwendungen entwickelt. Es nutzt serienmäßige Sensorik und benötigt kaum zusätzliche Rechenleistung. Ein adaptiver Lokalisierungsfilter mit robuster Informationsfilterstruktur verarbeitet redundante Bewegungsdaten und schätzt Radschlupf sowie Sensorfehler zuverlässig. Die Methode steigert die Genauigkeit und Robustheit der Lokalisierung deutlich. As part of this work, a special vehicle movement model is being developed for future parking applications. It uses standard sensor technology and requires hardly any additional computing power. An adaptive localization filter with a robust information filter structure processes redundant motion data and reliably estimates wheel slip and sensor errors. The method significantly increases the accuracy and robustness of localization.

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Hochgenaue und robuste odometriebasierte Lokalisierung in einem Parkvorgang, Alexander Brunker

Langue
Année de publication
2025
Reliure
(souple)
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Titre
Hochgenaue und robuste odometriebasierte Lokalisierung in einem Parkvorgang
Langue
Allemand
Publié
2025
Format
souple
Pages
234
ISBN13
9783731513834
Séries
Description
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein spezielles Fahrzeugbewegungsmodell für zukünftige Parkanwendungen entwickelt. Es nutzt serienmäßige Sensorik und benötigt kaum zusätzliche Rechenleistung. Ein adaptiver Lokalisierungsfilter mit robuster Informationsfilterstruktur verarbeitet redundante Bewegungsdaten und schätzt Radschlupf sowie Sensorfehler zuverlässig. Die Methode steigert die Genauigkeit und Robustheit der Lokalisierung deutlich. As part of this work, a special vehicle movement model is being developed for future parking applications. It uses standard sensor technology and requires hardly any additional computing power. An adaptive localization filter with a robust information filter structure processes redundant motion data and reliably estimates wheel slip and sensor errors. The method significantly increases the accuracy and robustness of localization.