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dc.date.accessioned2021-03-12T10:33:58Z
dc.date.available2021-03-12T10:33:58Z
dc.date.issued2021
dc.identifierdoi:10.17170/kobra-202101263056
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/12624
dc.descriptionZugleich: Dissertation, Universität Kassel, 2020
dc.language.isoeng
dc.publisherkassel university press
dc.rightsNamensnennung 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectCyclistseng
dc.subjectfuture trafficeng
dc.subjectRoadside Uniteng
dc.subjectCar-to-Raodside-Communicationger
dc.subjectC2Rger
dc.subject.ddc380ger
dc.subject.ddc620
dc.titleCooperative intention detection using machine learning. Advanced cyclist protection in the context of automated drivingeng
dc.typeBuch
dcterms.abstractCyclists will play an essential role in future traffic. It is crucial to detect cyclists and predict their intentions to avoid accidents and achieve a highly efficient traffic flow. Vehicles equipped with sensors, data processing systems, and communication abilities acquire and maintain a local model of their surrounding traffic environment, e.g., crossing cyclists. Cooperating and interacting vehicles, roadside units, and cyclists equipped with smart devices and other body-worn sensors exchange information.They form a multi-modal sensor system with the goal to reliably detect cyclists and their intentions under consideration of real-time requirements and uncertainties. The resulting model allows extending the perceptual horizon of individual road users beyond their sensory capabilities, enabling improved and more reliable cyclist intention detection. In this thesis, a holistic approach for detecting the intentions of cyclists using cooperative methods is presented.eng
dcterms.abstractRadfahrer werden im Verkehr der Zukunft eine wesentliche Rolle spielen. Um Unfälle zu vermeiden und einen hocheffizienten Verkehrsfluss zu gewährleisten, ist es entscheidend, diese zu erkennen und deren Absichten vorherzusagen. Fahrzeuge, die mit Sensoren, Datenverarbeitungs-systemen und Kommunikationsfähigkeiten ausgestattet sind, erstellen und pflegen ein lokales Modell ihrer Verkehrsumgebung. Gruppen von kooperierenden und interagierenden Fahrzeugen, sowie Roadside Units, und Radfahrer, die mit Smart Devices (z.B. Smartphone und Smartwatch) und anderen am Körper getragenen Sensoren ausgestattet sind, tauschen Informationen aus. Sie bilden ein multimodales Sensorsystem mit dem Ziel, Radfahrer und deren Absichten unter Berücksichtigung von Echtzeitanforderungen und Unsicherheiten zuverlässig zu erfassen. Das daraus resultierende Modell erlaubt es, den Wahrnehmungshorizont der einzelnen Verkehrsteilnehmer über deren eigene sensorische Fähigkeiten hinaus zu erweitern, was eine verbesserte und zuverlässigere Erkennung der Absichten von Radfahrern ermöglicht. In dieser Arbeit wird ein ganzheitlicher Ansatz zur kooperativen Erkennung von Radfahrerbewegungsabsichten vorgestellt.ger
dcterms.accessRightsopen access
dcterms.creatorBieshaar, Maarten
dcterms.dateAccepted2020-12-18
dcterms.extentxi, 291 Seiten
dcterms.isPartOfIntelligent Embedded Systems ;; Band 17eng
dc.contributor.corporatenameKassel, Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik / Informatik
dc.contributor.refereeSick, Bernhard (Prof. Dr.)
dc.contributor.refereeDoll, Konrad (Prof. Dr.)
dc.publisher.placeKassel
dc.relation.isbn978-3-7376-0927-2
dc.subject.swdVerkehrsentwicklungger
dc.subject.swdMaschinelles Lernenger
dc.subject.swdRadfahrerger
dc.subject.swdVerkehrger
dc.subject.swdSchutzger
dc.subject.swdZukunftger
dc.type.versionpublishedVersion
kup.iskuptrue
kup.price39,00
kup.seriesIntelligent Embedded Systemseng
kup.subjectNaturwissenschaft, Technik, Informatik, Medizinger
kup.typDissertation
kup.institutionFB 14 / Bauingenieur- und Umweltingenieurwesen
kup.bindingSoftcover
kup.sizeDIN A5


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