Rettungsgassenbildung mit autonomen Fahrzeugen auf Hardware mit beschränkten Ressourcen
| dc.contributor.advisor | Rudolph, Günter | |
| dc.contributor.author | Kuzmic, Jurij | |
| dc.contributor.referee | Mostaghim, Sanaz | |
| dc.date.accepted | 2024-02-27 | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-15T10:09:51Z | |
| dc.date.available | 2024-03-15T10:09:51Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Der Schwerpunkt dieser Dissertation liegt auf der Entwicklung der Algorithmen und Software für stromsparende IoT-Geräte bezogen auf die Problematik der Rettungsgassenbildung auf Autobahnen mit autonomen Fahrzeugen. Auf den Autobahnen kommt es immer wieder zu unvorhersehbaren schwerwiegenden Unfällen. Dabei vergessen die Fahrer der Fahrzeuge teilweise eine Rettungsgasse für die Polizei- und Rettungsfahrzeuge zu bilden und behindern diese beim Erreichen des Unfallorts. Dabei ist für die Unfallbeteiligten jede Minute sehr wichtig. Die autonomen Fahrzeuge hingegen könnten die entwickelten Algorithmen zur Bildung der Rettungsgasse bei einem bestimmten Ereignis ausführen. Die Behebung dieser Problematik ist somit durch die autonomen Fahrzeuge möglich. Dementsprechend ist die Motivation dieser Forschungsarbeit dem Problem bei der Bildung der Rettungsgasse auf Autobahnen für die Polizei- und Rettungsfahrzeuge bei einem Unfall mit autonomen Fahrzeugen entgegenzuwirken. Dazu werden zwei Algorithmen erforscht und anschließend getestet. Die Evaluation der Algorithmen ist durch den in dieser Forschungsarbeit entwickelten Simulator möglich. Anschließend werden diese Algorithmen in der echten Umgebung und nicht nur in der Simulation überprüft. Um dem realen Problem entgegenzuwirken, werden echte autonome Modellfahrzeuge entwickelt und auf einer Teststrecke getestet. Außerdem ist die Motivation das Budget so gering wie möglich zu halten und dabei der Umwelt zur Liebe Strom und Geld zu sparen. Deswegen liegt der Fokus auf der Entwicklung der Software für stromsparende IoT-Geräte. Dabei entstehen die folgenden Fragestellungen: Welche der entwickelten Algorithmen und Methoden können überhaupt auf der stromsparenden IoT-Hardware ausgeführt werden? Welche Laufzeiten können auf diesen IoT-Geräten erreicht werden? Können ebenfalls Echtzeitanwendungen auf der verwendeten IoT-Hardware implementiert werden? Die aufgekommenen Fragestellungen können durch die verschiedenen Experimente dieser Forschungsarbeit beantwortet werden. Die Thematik der beschränkten Ressourcen ist nicht nur bei den Modellfahrzeugen interessant. Beschränkte Ressourcen findet man heutzutage ebenfalls in Drohnen, smarten Überwachungskameras, Wildkameras und weiteren IoT-Geräten. | de |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2003/42392 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-24228 | |
| dc.language.iso | de | de |
| dc.subject | Bildung einer Rettungsgasse | de |
| dc.subject | Autonome Fahrzeuge | de |
| dc.subject | Gefilterter Canny-Algorithmus | de |
| dc.subject.ddc | 004 | |
| dc.subject.rswk | Autonomes Fahrzeug | de |
| dc.subject.rswk | Algorithmus | de |
| dc.subject.rswk | Internet der Dinge | de |
| dc.title | Rettungsgassenbildung mit autonomen Fahrzeugen auf Hardware mit beschränkten Ressourcen | de |
| dc.type | Text | de |
| dc.type.publicationtype | PhDThesis | de |
| dcterms.accessRights | open access | |
| eldorado.secondarypublication | false | de |