FTG-S09: Fahrermüdigkeitserkennung und Autonomer Nothalt des Fahrzeuges

  • Eichberger, Arno (Teilnehmer (Co-Investigator))
  • Samiee, Sajjad (Teilnehmer (Co-Investigator))

Projekt: Forschungsprojekt

Projektdetails

Beschreibung

Die Dissertation besteht aus zwei verschiedenen aber zusammenhängen Teilen. Der erste Teil behandelt die Entwicklung eines intelligenten Systems zur Erkennung der Fahrermüdigkeit. Das System führt einen neuen Algorithmus basierend auf der Kombination verschiedener Detektionsverfahren ein. Dafür wurde ein Bildverarbeitungverfahren, ein Fahrer-Fahrzeug Interaktionsverfahren sowie ein Fahrsimulator verwendet um reale Daten zu sammeln. Im nächsten Schritt findet eine Datenfusion unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzwerk mit dem Ziel einer verbesserten Müdigkeitserkennung statt. Im zweiten Teil wird ein neuartiger Algorithmus zum Spurwechsel untersucht. Die Steuereinheit muss in der Lage sein, einen Spurwechsel in einem dynamischen Umfeld durchzuführen, um das Fahrzeug zur maximal rechten Spur zu führen. Die Steuereinheit ist dafür aus drei verschiedenen Schichten aufgebaut. In der ersten Schicht wird die Machbarkeit eines Spurwechsel untersucht (decision making layer). Für die zweite Schicht wird der Soll-Kurs geplant (path planning unit) und das Fahrzeug auf diesem Kurs geführt (lane tracking unit).
StatusAbgeschlossen
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende1/04/1328/02/15

Fingerprint

Erkunden Sie die Forschungsthemen, die von diesem Projekt angesprochen werden. Diese Bezeichnungen werden den ihnen zugrunde liegenden Bewilligungen/Fördermitteln entsprechend generiert. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.