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Dieser Beitrag beschreibt das unbemannt und vollständig autonom fahrende Landfahrzeug ION, das im Finale des Grand Challenge Wettrennens 2005 durch die Mojave Wüste in Nevada eine Strecke von 47 km bewältigt hat. Nach einer Beschreibung der Systemarchitektur fokussiert der Beitrag auf die Sehsystem-gestützte Bahnplanung. Es wird ein probabilistisches Modell vorgestellt, welches  a priori  Erwartungen an die zu fahrende Bahn beinhaltet. Das Beobachtungsmodell fusioniert die diversitären Bildmerkmale  Disparität ,  Textur  und  lokale Orientierung . Durch einen Bayes´schen Schätzer wird schließlich ein aktiver Suchbaum aufgespannt, mit dessen Hilfe zu jedem Zeitpunkt eine Optimalbahn angegeben werden kann, deren Länge mit wachsendem Rechenaufwand zunimmt. Reale Ergebnisse aus der Mojave Wüste belegen ein hohes Maß an Robustheit des Systems.

at - automatisierungstechnik

GPS- und Kamera-basierte Fahrzeugführung durchs Gelände – ION im Grand Challenge (GPS- and Camera-based Off-Road Vehicle Control – ION in the Grand Challenge)