Filter und Trackingverfahren, Kap 7 | K. Dietmayer | 2018Seite 27
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Beispiel zum IMMAnalyse von Stop&Go-Situationen
Analyse der Fahrdynamik-Messwerte des Ego-FahrzeugsEinteilung von Stauszenarien in Abschnitte näherungsweise konstanter Zustandsgrößen
Auswahl der Modelle
stationär (stehend): S
konstante Geschwindigkeit: CV
konstante Beschleunigung: CA
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Erstellung der Markov-Matrix
[ ]1
1Eii
i
pτ
= −
( )1ij
ij ii
i
np p
n= −
τi : Verweildauer in Modell inij : Anzahl Schaltvorgänge von i nach jni : Anzahl Schaltvorgänge aus i heraus
Markierung der Fahrabläufe anhandder gewählten Klassen (Konstante Gierrate (CP) gilt immer):
stationär (stehend): Skonstante Geschwindigkeit:CVkonstante Beschleunigung: CA
Ermittlung der Anzahl der Umschaltvorgänge,Verweildauern, Übergangswahrscheinlichkeiten
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Szenarien
Aufnahme unterschiedlicher Szenarien
– Stop&Go
– Starke Beschleunigungs-änderungen
– Spurwechsel
ψ
v
v
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Messfahrt auf dem VW-Testgelände (EHRA)
Objekt-Fahrzeug
Fahrdynamiksensoren
GPS zur Synchronisierung der Messdaten (nur Zeitstempel verwendet)
Ego-Fahrzeug
Fahrdynamiksensoren
GPS, zur Synchronisierung der Messdaten (nur Zeitstempel verwendet)
Fern-Radar, Laserscanner (vorne links und rechts), Mono-Video (Fahrspur und Objekterkennung)
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Model-Set
Drei Modelle
– Stationäres Modell mit niedrigem Modell-Rauschen (S)
– Konstante Geschwindigkeit mit niedrigem Modell-Rauschen (CV)
– Konstante Beschleunigung mit hohem Modell-Rauschen (CA)
Markov-Matrix:
Vergleich: Kalman-Filter mit Modell konstanter Geschwindigkeit (mittleres Modell-Rauschen)
=
980.0017.0003.0
030.0970.0000.0
020.0000.0980.0
P
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Stop&Go Szenario
v
S
CV
CA
wahrer
Verlauf
Einzelfilter
IMM
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Stop&Go Szenario
v
Einzelfilter
IMM
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Beschleunigungsänderung
wahrer
Verlauf
v
Einzelfilter
IMM
S
CV
CA
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Beschleunigungsänderung
v
Einzelfilter
IMM
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