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Objektklassifikation auf Basis von Luftultraschall für Aufgaben der Umfeldsensierung mittels Convolutional Neural Network (de)

* Presenting author
Day / Time: 08.03.2023, 10:20-10:40
Room: Saal Y7
Typ: Regulärer Vortrag
Session: Ultraschall
Abstract:

Die Herausforderungen des autonomen Fahrens erfordern zunehmend eine erweiterte Sensierung des Fahrzeugumfelds. Neben Kameras, Radar- oder Lidar-Sensoren sind Ultraschallsensoren insbesondere im Nahbereich beim Parken und Manövrieren aufgrund der kostengünstigen Herstellung, ihrer Robustheit und weitverbreiteten Nutzung geeignet. Heutige Ultraschallsensoren im Fahrzeug führen typischerweise Distanzmessungen zu Hindernissen mittels Impuls-Echo-Verfahren durch. Für eine Steigerung der Leistungsfähigkeit der Sensoren ist eine Klassifikation von Hindernissen erstrebenswert, wodurch eine erweiterte Auswertung der Schallrückstreuungen vorzunehmen ist. Im Gegensatz zu konventionellen Schwellwertverfahren ist eine verlustfreiere Verarbeitung der rückgestreuten Zeitsignale vielversprechend. Mit geeigneten Methoden der Signalvorverarbeitung und Merkmalsextraktion kann durch angepasste Convolutional Neural Networks (CNNs) eine Klassifikation in aggregierte Objektklassen erfolgen.

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