Multi-Sensoren-System und Deep Learning Modelle zur Objektverfolgung

Die autonome Navigation basiert auf dem entscheidenden Aspekt der Wahrnehmung der Umgebung, um die sichere Navigation einer autonomen Plattform zu gewährleisten und dabei die umgebenden Objekte sowie deren potenzielle Bewegungen zu berücksichtigen. Folglich ergibt sich eine grundlegende Anforderung, diese Objekte genau zu verfolgen und deren Trajektorien vorherzusagen. Drei tiefgehende rekursive Netzwerkarchitekturen wurden definiert, um dies zu erreichen und ihre Gewichte zur Optimierung des Verfolgungsprozesses abzustimmen. Die Wirksamkeit dieses vorgeschlagenen Pipelines wurde bewertet, wobei verschiedene Verfolgungsszenarien sowohl in städtischen als auch in Autobahnumgebungen demonstriert wurden. Die Bewertungen haben vielversprechende Ergebnisse geliefert, die das Potenzial dieses Ansatzes zur Verbesserung der Fähigkeiten der autonomen Navigation bestätigen.