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Umfelderkennung als Schätzaufgabe: Der Maximum Likelihood Estimator

by Paul Balzer on 5. August 2013

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Erfasst man einen realen Vorgang mit einem Sensor, so hat man intuitiv das Gefühl, dass dieser Sensor den realen Wert ’schon korrekt messen wird‘. Das Problem ist, dass kein Sensor perfekt ist. Am Beispiel der Umfeldsensorik für PKW ist ein sehr populärer Sensor der Radar, welcher z.B. für die adaptive Geschwindigkeitsregelung ACC, Ein-/Ausparkassistenten oder auch Totwinkelassistenten eingesetzt wird.

Schaut man sich die Rohmesswerte eines solchen Sensors an, wird klar, was mit ’nicht perfekt‘ gemeint ist:

Rohmessdaten eines Nahbereichsradarsensors für mehrere Radfahrer (blau) und KFZ (grün). Quelle: [Höringklee 2013 - Entwicklung eines Assistenzsystems zur Überwachung nicht einsehbarer Bereiche im Fahrzeugumfeld]

Rohmessdaten eines Nahbereichsradarsensors für mehrere Radfahrer (blau) und Fahrzeuge (grün), welche sich an den Sensor (schwarzes Kreuz links) annähern. Quelle: [Höringklee 2013 – Entwicklung eines Assistenzsystems zur Überwachung nicht einsehbarer Bereiche im Fahrzeugumfeld]

Die Herausforderung ist nun, aus diesen Rohmessdaten einen klaren Mehrwert zu generieren. Es ist innerhalb eines Bruchteils einer Sekunde die Entscheidung zu treffen:

Ist dort etwas?
Kommt dort etwas?
Wie schnell ist es?
Was ist es?

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Das Extended Kalman Filter einfach erklärt

by Paul Balzer on 21. Juni 2013

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