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PrÀdiktion von maschineller Wahrnehmungsleistung beim automatisierten
Fahren430
Die Berechnung der aktuellen Objektexistenzwahrscheinlichkeit erfolgt analog zur
Aktualisierung des Zustands im Kalman-Filter in einem PrÀdiktions- und einem Innovati-
onsschritt. Die ExistenzprÀdiktion erfolgt anhand eines Markov-Modells erster Ordnung.
Die prÀdizierte Existenz eines Objektes ist durch die Markov-Kette
p x p p x p p
xk
k S k B
k+
â( )= â( )+ (
)1|
gegeben, wobei die Wahrscheinlichkeit ps die Persistenzwahrscheinlichkeit des Objektes
darstellt und pB die Wahrscheinlichkeit fĂŒr das Eintreten eines Objektes in den Sensor-
erfassungsbereich. Folglich ist die Wahrscheinlichkeit fĂŒr das Verschwinden eines Objektes
gegeben durch 1 â ps. Im Innovationsschritt wird die Aposteriori-Existenzwahrscheinlich-
keit p
xk+
â(
)1 berechnet. Sie hÀngt im Wesentlichen davon ab, wie viele aktuelle Messungen
die Existenz des Objektes bestÀtigen.
Da die Persistenzwahrscheinlichkeit eines Objektes vom aktuellen Objektzustand ab-
hÀngt und die Aposteriori-Existenzwahrscheinlichkeit wiederum von den Datenassozia-
tionen, kann das JIPDA-Filter als die in Abb. 20.4 dargestellte Verkopplung zweier Mar-
kov-Ketten interpretiert werden. Die obere Markov-Kette stellt die aus dem Kalman-Filter
bekannte ZustandsprÀdiktion und Innovation dar, wÀhrend die untere Markov-Kette die
PrĂ€diktion und Innovation der Existenzwahrscheinlichkeit reprĂ€sentiert. FĂŒr Details zum
JIPDA-Verfahren und seine spezifische Formulierung hinsichtlich der Anwendungen im
Automotive-Bereich sei beispielsweise auf [14] verwiesen. Aktuelle und erst in den letzten
Jahren entwickelte Multi-Objekttracking-Verfahren erlauben ebenfalls eine integrierte
objektspezifische ExistenzschĂ€tzung. FĂŒr weitere Informationen hierzu sei auf [10], [17],
[18] und [19] verwiesen.
Abb. 20.4 Struktur eines JIPDA-Filters als Verkopplung zweier Markov-Ketten
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