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Jochen Kiebler zeigt die Entwicklung und Validierung einer Funktion zur Lokalisierung und Fahrzustandsschätzung für eine vollautomatisierte, elektrische Fahrzeugplattform auf. Kernpunkt der implementierten Funktion ist die Verwendung der Inertialnavigation, der raddrehzahlbasierten Odometrie, der erdschwerefeldbasierten Orientierungsberechnung und der 5G-Lokalisierung, welche in einem Unscented Kalman-Filter fusioniert werden. Die Validierung der Funktion anhand realer Messdaten aus einer prototypischen, vollelektrischen Fahrzeugplattform ergänzt die theoretische Herleitung um einen…mehr

Produktbeschreibung
Jochen Kiebler zeigt die Entwicklung und Validierung einer Funktion zur Lokalisierung und Fahrzustandsschätzung für eine vollautomatisierte, elektrische Fahrzeugplattform auf. Kernpunkt der implementierten Funktion ist die Verwendung der Inertialnavigation, der raddrehzahlbasierten Odometrie, der erdschwerefeldbasierten Orientierungsberechnung und der 5G-Lokalisierung, welche in einem Unscented Kalman-Filter fusioniert werden. Die Validierung der Funktion anhand realer Messdaten aus einer prototypischen, vollelektrischen Fahrzeugplattform ergänzt die theoretische Herleitung um einen praktischen Aspekt. Der Autor zeigt das Potenzial dieses Ansatzes für zukünftige vollautomatisierte Fahrzeuge.


Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Autorenporträt
Jochen Kiebler hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrwesen promoviert und war dort wissenschaftlicher Mitarbeiter. Er beschäftigte sich überwiegend mit der Entwicklung von Funktionen für das automatisierte Fahren und die Validierung dieser Funktionen in vollelektrischen Prototypenfahrzeugen.