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Fusion umfelderfassender Sensoren

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Handbuch Fahrerassistenzsysteme

Zusammenfassung

Es existieren Fahrerassistenzsysteme, die ausschließlich auf Einzelsensorlösungen aufbauen. Als Beispiel lassen sich die Anwendungen Adaptive Cruise Control, die z. B. mit einem Radar- oder einem Lasersensor arbeitet, und Lane Departure Warning nennen, welche zumeist auf Videosensorik basiert.

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Quellenverzeichnis

  1. Darms, M.: Eine Basis-Systemarchitektur zur Sensordatenfusion von Umfeldsensoren für Fahrerassistenzsysteme. Dissertation, Fortschrittberichte VDI: Reihe 12, Nr. 653, 2007

    Google Scholar 

  2. Hall, D. L.; McMullen, S. A.: Mathematical techniques in multisensor data fusion. 2. Auflage. Boston [u. a.], Artech House, 2004

    MATH  Google Scholar 

  3. Bar-Shalom, Y.; Li, X.-R.: Multitargetmultisensor tracking – principles and techniques. [Storrs, Conn.]: YBS, 1995

    Google Scholar 

  4. Bar-Shalom, Y.; Li, X.-R.; Kirubarajan, T.: Estimation with applications to tracking and navigation – theory, algorithms and software. New York, NY [u. a.]: Wiley, 2001

    Book  Google Scholar 

  5. Holt, V. v.: Integrale multisensorielle Fahrumgebungserfassung nach dem 4D-Ansatz. Diss. Univ. der Bundeswehr, München 2004 (Online Publikation), URL: urn:nbn:de:bvb:706–1072, 2005

    Google Scholar 

  6. Stüker, D.: Heterogene Sensordatenfusion zur robusten Objektverfolgung im automobilen Straßenverkehr. Diss. Univ. Oldenburg, (Online Publikation), URL: www.deposit.d-nb.de/cgi-bin/dokserv?idn=972494464, 2004

  7. Hänsler, E.: Statistische Signale: Grundlagen und Anwendungen. 2. Auflage. Berlin [u. a.]: Springer, 1997

    MATH  Google Scholar 

  8. Lunze, J.: Mehrgrößensysteme, digitale Regelung. Band 2, Regelungstechnik. 4. Auflage. Berlin [u. a.]: Springer, 2006

    Google Scholar 

  9. Föllinger, O.: Regelungstechnik – Einführung in die Methoden und ihre Anwendung. 6. Auflage. Heidelberg: Hüthig Buch Verlag, 1990

    Google Scholar 

  10. Klein, L. A.: Sensor and data fusion concepts and applications. Band 35, 2. Auflage. Bellingham, Wash: SPIE, 1999

    Google Scholar 

  11. Mayr, R.: Regelungsstrategien für die automatische Fahrzeugführung: Längs- und Querregelung, Spurwechsel- und Überholmanöver. Tokio: Springer, 2001

    Book  Google Scholar 

  12. Steinberg, A.; Bowman, C.; White, F.: Revisions to the JDL Data Fusion Model. Quebec City, Canada, 1998

    Google Scholar 

  13. Dietmayer, K.; Kirchner, A.; Kämpchen, N.: Fusionsarchitekturen zur Umfeldwahrnehmung für Zukünftige Fahrerassistenzsysteme. In: Mauerer, M. (Hrsg.): Fahrerassistenzsysteme mit maschineller Wahrnehmung. New York: Springer, S. 59–87, 2005

    Chapter  Google Scholar 

  14. Lou, R. C., Kay, M. K.: Multisensor Integration and Fusion in Intelligent Systems. In: Autonomous Mobile Robots Volume 1, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, California, 1991

    Google Scholar 

  15. Joerg, K.-W.: Echtzeitfähige Multisensorintegration für autonome Mobile Roboter, Mannheim, etc., BIWiss.- Verl., 1994

    Google Scholar 

  16. Starke, G.: Effektive Software-Architekturen – Ein praktischer Leitfaden. 2. Auflage. Wien: Hanser, 2005

    Google Scholar 

  17. Vogel, O.: Software-Architektur – Grundlagen – Konzepte – Praxis. 1. Auflage. München [u. a.]: Elsevier, Spektrum, Akad. Verl., 2005

    Google Scholar 

  18. Hall, D.; Llinas, J.: An introduction to multisensor data fusion. Proceedings of the IEEE, 85 Nr. 1, S. 6–23, 1997

    Article  Google Scholar 

  19. Robinson, G.; Aboutalib, A.: Trade-off analysis of multisensor fusion levels. Proceedings of the 2nd National Symposium on Sensors and Sensor Fusion, Nr. 2, S. 21–34, 1990

    Google Scholar 

  20. Klaus, F.: Einführung in Techniken und Methoden der Multisensor-Datenfusion. Habil.-Schr. Univ. Siegen, Online-Publikation, URL: urn:nbn:de:hbz: S. 467–575, 2004

    Google Scholar 

  21. Narbe, B. et al.: Datennetzkonzepte für die Sensordatenfusion – Teil 1. Elektronik Automotive, 2003, Nr. 4, S. 54–59, 2003

    Google Scholar 

  22. Narbe, B. et al.: Datennetzkonzepte für die Sensordatenfusion – Teil 2. Elektronik Automotive, 2003 Nr. 5, S. 40–44, 2003

    Google Scholar 

  23. Mauthener, M. et al.: Out-of-Sequence Measurements Treatment in Sensor Fusion Applications: Buffering versus Advances Algorithms. In Stiller, C.; Maurer, M. (Hrsg.): 4. Workshop Fahrerassistenzsysteme, FAS2006. Karlsruhe: fmrt, S. 20–30, 2006

    Google Scholar 

  24. Kämpchen, N.; Dietmayer, K.: Data synchronization strategies for multi-sensor fusion. In: 10th World Congress on Intelligent Transport Systems. Band Proceedings of ITS 2003 Madrid, Spain, September 2003

    Google Scholar 

  25. Bar-Shalom, Y.: Update with out-of-sequence measurements in tracking: exact solution. Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on, 2002 Nr. 3, S. 769–777, 2002

    Google Scholar 

  26. Hall, D. L.: Handbook of multisensor data fusion. Boca Raton [u. a.]: CRC Press, 2001, The electrical engineering applied signal processing series URL: www.electricalengineeringnetbase.com/ejournals/books/book_km.asp?id=49, 2001

  27. Becker, J.-C.: Fusion der Daten der objekterkennenden Sensoren eines autonomen Straßenfahrzeugs. Düsseldorf: VDI-Verl., 2002

    Google Scholar 

  28. Streller, D.: Multi-Hypothesen-Ansatz zur Erkennung und Verfolgung von Objekten in Verkehrsszenen mit Laserscannern. Düsseldorf: VDI-Verl., 2006

    Google Scholar 

  29. Bender, E. et al.: Antikollisionssystem PRORETA – Teil 1: Grundlagen des Systems. ATZ, 2007 Nr. 4, 2007

    Google Scholar 

  30. Darms, M.; Rybski, P.; Urmson, C.: Vehicle Detection and Tracking for the Urban Challenge, AAET 2008, 9th Symposium, 13./14. Februar 2008 Braunschweig, 2008

    Google Scholar 

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Hermann Winner Stephan Hakuli Gabriele Wolf

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Darms, M. (2012). Fusion umfelderfassender Sensoren. In: Winner, H., Hakuli, S., Wolf, G. (eds) Handbuch Fahrerassistenzsysteme. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-8348-8619-4_18

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