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Entwicklung eines kollaborativen robusten Partikelfilters zur Zustandsschätzung mit stochastischen und mengenbasierten Unsicherheiten in SensornetzwerkenEine präzise Fahrzeuglokalisierung ist eine wichtige Voraussetzung für autonomes Fahren, insbesondere in städtischen Umgebungen, in denen GNSS-Signale häufig ausfallen. Um diese Herausforderung zu meistern, schätzt ein fortschrittlicher Partikelfilter die Fahrzeugposition durch die Verschmelzung von 3D-LiDAR-Daten mit ergänzenden Sensoreingaben. Die Hauptmotivation besteht darin, trotz der Komplexität städtischer Umgebungen eine Lokalisierungsgenauigkeit von wenigen Dezimetern zu erreichen.Leitung: PD Dr.-Ing. Hamza AlkahtibTeam:Jahr: 2022Förderung: DFG - GRK 2159 i.c.sensLaufzeit: 11/2022 - 11/2025