Domain Gap Analyse von Radardaten aus dem Automobilbereich
Beschreibung
Radarsensoren aus dem Automobilbereich sind gegenüber Wetter- und Lichteinflüssen deutlich robuster als LIDAR- und Kamerasensoren. Lukas Lang behandelt daher zum einen die Verwendung von Radardaten für Kollisionserkennungen und ihrer Wahrscheinlichkeiten zwischen Verkehrsteilnehmern durch KI- und ML-Ansätze. Zum anderen wird der Einfluss verschiedener Datensätze auf das Ergebnis mittels einer Domain Gap Analyse untersucht. Die Studie konzeptioniert und implementiert dazu beide Bereiche und diskutiert die Ergebnisse.
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Person
Lukas Lang ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fahrzeugtechnik der Universität Stuttgart als Mitglied des Fahrsimulatorteams und hat dort promoviert. Der Fokus seiner Tätigkeit liegt auf Umgebungs- und Sensorsimulationen und ihrer Validierung von simulierten zu realen Messdaten sowie deren Verwendung für KI- und ML-Anwendungen.
Inhalt
Einordnung der Thematik zur Domain Gap Analyse von Radardaten und ihren Herausforderungen.- Konzeption der Herangehensweise zur Domain Gap Analyse von Radardaten.- Konzeption und Implementierung zur Vorhersage der Kollisionswahrscheinlichkeit zwischen Verkehrsteilnehmer und dem Ego-Fahrzeug mittels Radardaten.
