Einsatz der Sensor-Daten-Fusion zur Objektklassifikation und Erhöhung der Schätzgenauigkeit

Die Lokalisierung von Fahrzeugen im Straßenumfeld ist eine wichtige Aufgabe bei der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen, die auf die Erhöhung der Sicherheit und des Komforts abzielen. Sie ist Grundvoraussetzung für das Funktionieren von Navigationssystemen, ermöglicht zudem eine verlässliche vorausschauende Gefahrenwarnung und letztlich autonomes Fahren. Neben internen odometrischen Sensoren (Geschwindigkeitssensor, Drehgeschwindigkeitssensor) ist insbesondere das inzwischen weit verbreitete GPS bzw. DGPS für die Lokalisierung von Fahrzeugen geeignet. Da das GPS jedoch in ungünstigen - insbesondere innerstädtischen - Lagen nicht immer ausreichend Messdaten zur Verfügung stellen kann, sind ergänzende Sensorsysteme gefragt, die auch dort eine absolute Lagemessung des Fahrzeuges erlauben.

Komplexe Sensorsysteme, die eine permanente Fusion von Sensor-Daten mehrerer - auch verschiedenartiger - Sensoren durchführen, sind nicht nur in der Lage, Ausfallzeiten des Gesamt-Sensor-Systems rapide zu senken, sie erlauben es auch, Parameter eines beobachteten Systems mit hoher Genauigkeit zu schätzen und diese hohe Schätzgenauigkeit für eine Bewertung des Systems - beispielsweise seine Klassifizierung - zu nutzen.

Die Lokalisierung von Fahrzeugen im Straßenumfeld erweist sich als ein sehr anschauliches Beispiel, bei dem sich verschiedene Sensoren sowohl örtlich als auch zeitlich ergänzen und ein Gesamtergebnis der Lokalisierung mit hoher Präzision liefern. Dabei wird das GPS beispielsweise durch Bildsensoren oder Laserscanner ergänzt, die eine Vermessung von Landmarken in der Fahrzeugumgebung ermöglichen und auf dieser Grundlage einen Beitrag bei der Ermittlung der Fahrzeuglage leisten können.