Scheunert, UllrichCramer, HeikoFardi, BaselWanielik, GerdCremers, Armin B.Manthey, RainerMartini, PeterSteinhage, Volker2019-10-112019-10-1120053-88579-397-0https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/28219Dieser Artikel befaßt sich mit einem Teilgebiet der Szenenerkennung für Fahrerassistenzsysteme. Multi-Sensor-Daten-Fusion wird für die Detektion und zeitliche Verfolgung von Personen im Fahrzeugumfeld eingesetzt. Ein System, bestehend aus einem Laserscanner und einer Infrarot-Kamera wird verwendet, um Personen sicher zu detektieren und genau zu lokalisieren. Diese beiden Sensoren sind in gewissem Maße komplementär hinsichtlich der Information, die sie über eine beobachtete Szene liefern. Der Laserscanner liefert eine exakte Position, hat dabei jedoch eine schlechte Leistung hinsichtlich der Unterscheidung zwischen Personen und anderen Objekten. Im Gegensatz dazu erlaubt die Kamera nur eine schlechte Lokalisierung, ist aber für die Extraktion wichtiger Merkmale geeignet, insbesondere, wenn es sich – wie bei Personen – um räumlich ausgedehnte Objekte handelt. Um die Verknüpfung der Sensor-Informationen zu erreichen, wird ein Extended Kalman-Filter-Ansatz verwendet, in welchem die spezifischen räumlichen Transformationen als nichtlineare Meßfunktionen eingehen. Um die räumliche Ausdehnung der Personen zu berücksichtigen, wird ein spezielles Merkmal-Modell für die Personenbeschreibung verwendet. Das wird kombiniert mit einem auf diese Anforderungen angepaßten Fuzzy-Gating-Verfahren. Das Personenerkennungssystem ist in Betrieb auf dem elektrogetriebenen Testfahrzeug der Professur für Nachrichtentechnik der TUC.deText/Conference Paper1617-5468