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Um den steigenden Anforderungen zukünftiger Fahrerassistenzsysteme an die Qualität der Informationen über das lokale Umfeld des eigenen Fahrzeugs zu entsprechen, werden in dieser Arbeit Algorithmen zur videobasierten Fahrzeug-und Fahrspurerkennung entwickelt. Die Verfahren zur Fahrzeugdetektion kombinieren Expertenwissen mit modernen Maschinenlernverfahren in einem Gesamtsystem, das an verschiedene Problemstellungen zur videobasierten Objekterkennung angepasst werden kann. Durch den Einsatz spezieller Sensormodelle wird das anschließende multisensorielle Verfolgen von Fahrzeugen in einem Kalman-Filter basierten Objekttracker ermöglicht.
Ein Algorithmus zur videobasierten Fahrspurverfolgung wird durch robustheitssteigernde Maßnahmen erweitert, so dass eine automatische Spurführung des Versuchsfahrzeugs auch bei komplexen Fahrszenarien ermöglicht wird.
