Simulation of Automotive Radar Point Clouds in Standardized Frameworks
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Beschreibung
Die Simulation der Umfeldsensoren des Fahrzeugs, die sogenannte Sensorsimulation, ist für Test und Absicherung des autonomen Fahrens entscheidend. Die Automobilhersteller setzen dabei zunehmend auf eine standardisierte Architektur mit hohem Abstraktionsgrad. Um die Sensoren, wie z.B. Radarsensoren, möglichst realitätsnah auf Punktwolkenebene zu simulieren, werden in vielen Fällen datenbasierte Methoden eingesetzt. Im Allgemeinen und speziell im Fall von Radarsensoren gilt es noch immer zahlreiche Herausforderungen zu meistern. Daher werden in dieser Arbeit vier Forschungsfragen behandelt:
Können synthetische Trainingsdaten für datenbasierte Modelle generiert werden? Welche statistischen Ansätze sind geeignet, um Radar-Punktwolken zu simulieren und wie können die Ansätze bewertet werden? Gibt es einen Modellierungsansatz, um Nachteile der statistischen Modellierung zu umgehen? Wie kann die statistische Natur bei der Validierung berücksichtigt werden?
Autor*in
Thomas Eder
Themen in »Simulation of Automotive Radar Point Clouds in Standardized Frameworks«
Abtastfrequenz Automatisiertes Fahren Doppler-Effekt Doppler-effect Fahrerassistenzsysteme Fehleranalyse Fehlerfortpflanzung Generative Adversarial Networks Geschwindigkeitsverteilung Kerndichteschätzung Lichtgeschwindigkeit Mehrfachreflexionen Mikro-Doppler-Effekt Mikro-Doppler-Signatur von Felgen Modellvalidierung