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Detailergebnis zu DOK-Nr. 75852

Ein Beitrag zur kartenbasierten Positionierung von Fahrzeugen mittels Mustererkennung in LiDAR-Daten

Autoren	C. Hungar F. Köster S. Jürgens
Sachgebiete	0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 0.3 Tagungen, Ausstellungen

AAET - Automatisiertes und vernetztes Fahren: Beiträge zum gleichnamigen 20. Braunschweiger Symposium vom 6. und 7. Februar 2019, Stadthalle, Braunschweig. Braunschweig: ITS mobility e. V., 2019, S. 135-155, 9 B, 14 Q

Es ist eine der wesentlichen Aufgaben für die Entwicklung hochautomatisierter und autonomer Fahrzeuge, sich innerhalb einer Karte zu lokalisieren. Häufig werden dafür statische Objekte mit Semantik, sogenannte Landmarken, genutzt. Um unabhängig von diesen Infrastrukturelementen zu sein, stellen wir das Konzept der Feature-basierten Lokalisierung anhand von Light Detection and Ranging (LiDAR) Sensoren vor. Die Arbeit präsentiert und analysiert den ersten Schritt des Konzepts, robust Charakteristiken in den Punktwolken des LiDAR-Sensors durch sogenannte Deskriptoren zu beschreiben. Der Hauptbeitrag der Arbeit besteht in der Anwendung der Deskriptoren auf Szenerien einer Straße zur Nutzung für die Positionierung von Fahrzeugen. Wir zeigen mittels synthetischer und realer Daten, mit welcher Genauigkeit die Straßenobjekte durch die Deskriptoren für Lokalisierungsaufgaben in Abhängigkeit von Entfernung und Blickrichtung des Sensors erkannt werden können. Dabei erreichen wir anhand der Deskriptoren am Beispiel der Häuserkante eine örtliche Assoziierungsgenauigkeit von bis zu 8 cm. Resultierend aus diesen Untersuchungen zur Deskriptoren-Berechnung ziehen wir Rückschlüsse auf die erzielbare Posengenauigkeit.