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DOI: 10.5445/IR/1000082231
Veröffentlicht am 25.04.2018

Driver Attention Assessment from Gaze and Situational Variables

Schmitt, Felix Martin

Abstract:
Fahrer, die der Fahrsituation nicht genügend Aufmerksamkeit widmen, stellen eine Gefahr für die Verkehrssicherheit dar. Dies liegt daran, dass in diesem Fall das Fahrvermögen der Betroffenen deutlich verringert ist, was in Folge zu einem erhöhten Unfallrisiko führt. Deshalb versprechen Systeme, die die Fahreraufmerksamkeit automatisch beurteilen und entsprechend warnen oder eingreifen können, eine große Verbesserung der Verkehrssicherheit. Hierbei ist aber eine genaue und echtzeitfähige Beurteilung der Fahreraufmerksamkeit bezüglich des damit verbundenen Unfallrisikos ... mehr

Abstract (englisch):
Drivers who pay insufficient attention to the road scenery may become a road hazard. This is because their driving performance is significantly impaired which results in increased crash risk. Therefore, automatic systems that can assess the driver’s attention and intervene or warn accordingly promise a great benefit for road safety. In this context, a precise and real-time assessment of driver attention with respect to the associate crash risk is required.
The present thesis establishes a novel framework for assessment of driver’s visual attention in the situational c ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator URN: urn:nbn:de:swb:90-822316
KITopen ID: 1000082231
Verlag Karlsruhe
Umfang XVI, 210 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 09.01.2018
Referent/Betreuer Prof. R. Stiefelhagen
Schlagworte POMDP, Inverse Optimal Control, Driver Attention, Driver Distraction, Driver Assistance System, Intelligent Vehicles, Sensor Scheduling, Optimal Control
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