Blick ins Buch

Deep Learning Methods for Automotive Radar Signal Processing

Rodrigo Pérez González (Autor)

Buch

136 Seiten

2021
Cuvillier Verlag
978-3-7369-7462-3 (ISBN)

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For autonomous driving to become a reality, future sensor systems must be able to not only capture the vehicle’s environment, but also to provide semantic information. In this work, deep learning methods, meant to enhance—or even replace—the classical radar signal processing chain, are developed and evaluated in the context of automotive applications. For this purpose, state of the art computer vision approaches are adapted and applied to radar signals in order to detect and classify different road users. Um autonomes Fahren zu ermöglichen, müssen zukünftige Sensorsysteme nicht nur in der Lage sein, das Fahrumfeld zu erfassen, sondern auch semantische Informationen zu liefern. In dieser Arbeit werden Deep Learning Methoden, die die klassische Radarsignalverarbeitungskette verbessern oder sogar ersetzen sollen, entwickelt und im Hinblick auf das Automobilumfeld evaluiert. Für diesen Zweck werden hochmoderne Bilderkennungsalgorithmen auf die Domäne der Radarsignale angepasst und zur Klassifizierung und Detektion verschiedener Verkehrsteilnehmer angewendet.

Erscheinungsdatum	29.07.2021
Verlagsort	Göttingen
Sprache	englisch
Maße	148 x 210 mm
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik
Themenwelt	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
Schlagworte	Abtastfrequenz • Antenna gain • Antiblockiersystem • anti-lock braking system • Artificial Neural Network • Automobilindustrie • Automotive Industry • autonome Notbremsung • Autonomes Fahren • Autonomous Driving • autonomous emergency braking • baseband signal • Basisbandsignal • Bayes filtering • Bayes-Filterung • beat frequency • Begrenzungsrahmen • Bilderkennungsalgorithm • bounding box • CFAR detection • CFAR-Detektion • classification • convolutional neural networks • cyclists • Deep learning • departure warning system • detection • driver-assistance system • Empfangsantenne • Entfernung-Doppler-Winkel-Spektrum • Fahrerassistenzsystem • Fahrzeugsensoren • false alarm probability • Fehlalarmwahrscheinlichkeit • FMCW Radar • Fourier transform • Fourier-Transformation • Fraunhofer-Abstand • Fraunhofer distance • Frequenzsweeps • Fußgänger • Geschwindigkeitsprofil • Leistungsspektrum • lidar sensor • Lidarsensor • machine learning • Maschinelles Lernen • measurement track • Messspur • Neural networks • Objekterkennungssystem • pedestrians • power spectrum • Radar • Radar Cross Section • Radarsignalverarbeitungskette • Radar-Wirkungsquerschnitt • Radfahrer • radialgeschwindigkeit • Radial Velocity • range-Doppler-angle spectrum • Roboter-Betriebssystem • Robot Operating System • sampling frequency • Schwebungsfrequenz • Sendesignal • Sensorsystem • Sensor Systems • Signal Processing • Signalverarbeitung • Spurhaltewarnsystem • supervised learning • Time delay • transmit signal • vehicle’s sensor • Velocity • Verkehrsteilnehmer • Vulnerable Road Users • You Only Look Once • Zeitverzögerung
ISBN-10	3-7369-7462-0 / 3736974620
ISBN-13	978-3-7369-7462-3 / 9783736974623
Zustand	Neuware