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Prädiktion von Fußgängerwegpunkten mithilfe künstlicher neuronaler Netze

Prädiktion von Fußgängerwegpunkten mithilfe künstlicher neuronaler Netze
Forschungsthema:Deep Learning, Prädiktion
Typ:Bachelorarbeit / Masterarbeit
Datum:bereits vergeben!
Betreuer:

M.Sc. Florian Wirth

Voraussetzung:

Programmierkenntnisse (z.B. Python, Matlab), Gefestigte mathematische Grundlagen / Statistik, Kenntnisse im Bereich Machine Learning, Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

 

             

 

 

 

 

 

Abbildung 1:
Wahrscheinlichkeitsverteilung
der zukünftigen Position des
Fußgängers.

 

Über den Erfolg autonomer Fahrzeuge wird unter anderem die Senkung von Sach- und Personenschaden im Straßenverkehr mit autonomen Fahrzeugen gegenüber den aktuellen Verhältnissen mit von Menschen gesteuerten Fahrzeugen entscheiden. Hierbei muss vom Fahrzeughersteller nicht nur Wert auf die Sicherheit der Fahrzeuginsassen, sondern auch auf die Sicherheit von weitgehend ungeschützten Verkehrsteilnehmern wie Fußgänger und Radfahrer gelegt werden. Eine Ursache von Personenschäden stellen Unfälle von Fahrzeugen mit Fußgängern und Radfahrern dar. Der menschliche Fahrer versucht diese Art von Unfällen zu vermeiden, indem er Laufwege von Fußgängern und ihre Intentionen abzuschätzen versucht. Um eine dem Menschen überlegene Fahrzeugsteuerung zu entwickeln, ist es notwendig eine fundierte Abschätzung von zukünftigen Fußgängerwegpunkten zu treffen.

Im Rahmen dieses Themenfelds können verschiedene Aspekte der Fußgängerprädiktion in Form einer Abschlussarbeit bearbeitet werden:

  • direkter Vergleich zwischen maschineller und menschlicher Prädiktion (BA/MA)
  • gleichzeitige Laufwegvorhersage mehrerer Personen (MA)
  • zeitkontinuierliche Laufwegvorhersage (BA)
  • Architekturverbesserungen (BA)

Eine Veröffentlichung der Ergebnisse auf einer internationalen Konferenz wird angestrebt.


Gerne beantworte ich dir unverbindlich Fragen zur Thematik, Referenzliteratur oder sonstigen Themen. Melde dich dazu einfach direkt bei obenstehendem Betreuer.