Bewerbungsformular Self-Driving Lab

Hinweis: Anmeldezeitraum vom 08.01. – 28.02.2018
10.01.2018: Aufgrund von Nachfragen haben wir die Beschreibung einiger Signale im MATLAB-Skript noch einmal verdeutlicht. Die Messdaten bleiben gleich.
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Bewerbungsaufgabe

In automatisierten Fahrsystemen ist die Erkennung und semantische Interpretation der Fahrzeugumgebung ein entscheidender Schritt. Die Verschmelzung von Daten aus verschiedenen Sensorquellen hilft, mehr über die Beziehungen zwischen den Verkehrsobjekten zu erfahren. Daher sollen in dieser Applikationsaufgabe die Informationen über den Verlauf der Fahrspuren mit den Daten über die umliegenden Fahrzeuge kombiniert werden. Das Ergebnis ist eine Zuordnung jedes Fahrzeugs zu seiner Fahrspur, anhand derer das jeweilige Fahrzeug identifiziert werden kann.

 Gesamte Aufgabe mit benötigten Dateien und erklärendem
Video als .zip-Datei herunterladen.

Dateien

Die .zip-Datei enthält die notwendigen Daten und einige weitere Erläuterungen in den folgenden Dateien:

SDL_process_data.m
Diese Datei wird für Ihre Datenverarbeitung verwendet. Bitte machen Sie hier Ihre Implementierungen und laden Sie diese als Teil Ihrer Lösungsdaten hoch.
Download MATLAB-Skript (.m)
SDL_Exercise.mat
Fahrdaten aus der Autobahnfahrt.
Download MATLAB-Datei (.mat)
SDL_Exercise.avi
Videodatei der Autobahnfahrt als Referenz.

Aufgabe

Die zur Verfügung gestellten Fahrdaten enthalten Informationen von einem frontseitigen Radarsensor und einer frontseitigen Fahrspurerkennungskamera. Um das jeweils relevante Zielfahrzeug für eine ACC-Funktion zu identifizieren, müssen die detektierten Radarobjekte der jeweiligen Fahrspur zugeordnet werden. Ihre Aufgabe ist es, eine Funktion zu implementieren, die die ID jedes sich bewegenden Objekts (der 64 möglichen Erkennungen) der rechten, mittleren oder linken Spur zuordnet. Das Ergebnis soll in einer Matrix dargestellt werden, die die gleiche Form wie die Radareingabeinformationen hat (Zeile für jeden Zeitschritt, Spalte für jede Objekt-ID).
Weiterhin soll die aktuelle Ich-Spur anhand der vorgegebenen Startspur (wie im Egolane-Vektor init) verfolgt werden.


Reichen Sie Ihre Lösung ein

Ihre Lösungsdaten müssen in dieser geforderten Form auf den ika-Server hochgeladen werden:

SDL_Solution_data.mat
Diese Datei wird automatisch generiert und enthält die Matrixdarstellung Ihrer Lösung.
SDL_process_data.m
Bearbeitete Version der heruntergeladenen Datei mit Ihrem Code an der angegebenen Stelle.

Bitte laden Sie hier Ihre MATLAB-Datei (.mat) hoch.Es sind nur MATLAB-Dateien (.mat) erlaubt.

Bitte laden Sie hier Ihr MATLAB-Skript (.m) hoch.Es sind nur .m-Files (.m) erlaubt.


Ihre Daten

Bitte geben Sie Ihren Vornamen ein.

Bitte geben Sie Ihren Nachnamen ein.

Bitte geben Sie ein Alter zwischen 18 und 99 ein.

Bitte geben Sie Ihre E-Mail-Adresse an.

Geben Sie bitte Ihr Studienfach und den Schwerpunkt an.

Bitte geben Sie an, in welchem Fachsemester Sie sind.

Bitte wählen Sie Ihre Fakultät aus.

Geben Sie bitte relevante Erfahrung an.

Geben Sie bitte Ihre Coding-Erfahrung (mit Programmiersprache) an.

Bitte beschreiben Sie Ihre Motivation mit mindestens 50 Zeichen.

Bitte treffen sie eine Auswahl

Wenn Probleme beim Upload auftreten senden Sie Ihre Lösung bitte per E-Mail an selfdrivinglab@ika.rwth-aachen.de.


Sicherheitsabfrage aktualisierenBitte geben Sie den dargestellten, 6-stelligen Sicherheitscode ein.

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