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DOI: 10.5445/IR/1000087225
Veröffentlicht am 06.11.2018

Probabilistische Vorhersage von Fahrstreifenwechseln für hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen

Weiser, Andreas

Abstract:
Die vorliegende Arbeit stellt ein Konzept zur zeitlichen Vorhersage von Fahrstreifenwechselmanövern auf Autobahnen für Systeme zur automatischen Fahrzeugführung vor. Derartige Systeme benötigen ein Verständnis der Fahrumgebung zur konfliktfreien und nachvollziehbaren Durchführung der Fahraufgabe. Dies beinhaltet die Wahrnehmung und Interpretation der Fahrumgebung zur Erkennung und Vorhersage von Fahrmanövern des umgebenden Verkehrs. Der erste Teil der Arbeit beschreibt das Konzept zur Wahrnehmung von Fahrmanövermerkmalen und darauf aufbauend der Fahrstreifenwechselvorh ... mehr

Abstract (englisch):
A concept for time-related forecasts of lane change maneuvers in highway scenarios is presented within the present thesis. Automated driving systems rely on understanding the driving environment to fulfil their driving task transparently and safely. This involves the perception of the driving environment as well as its interpretation to detect and predict driving maneuvers of road users. The first part of this thesis focuses on the perception of lane change situation features and the lane change prediction based on a dynamic Bayesian network (BN). With this, probabilis ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator URN: urn:nbn:de:swb:90-872253
KITopen ID: 1000087225
Verlag Karlsruhe
Umfang X, 236 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdatum 28.11.2017
Referent/Betreuer Prof. C. Stiller
Schlagworte Automatisches Fahren, Dynamische Bayes'sche Netzwerke, Fahrumgebungserfassung, Maschinelles Lernen, Fahrstreifenwechsel
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