Kartenbasierte Verhaltensentscheidung und Manöverplanung für automatische Fahrzeuge

Assistenzsysteme erschließen sich immer größere Teile des öffentlichen Verkehrsraumes und die aktuelle Entwicklung steuert in Richtung automatischer Fahrzeuge. Diese Systeme nehmen die Position des Fahrers ein, müssen Entscheidungen treffen und Aktionen auslösen. Hierfür ist es notwendig, die Situation zu verstehen, Entscheidungsmöglichkeiten zu identifizieren und für eine getroffene
Entscheidung Steuersignale zu generieren.
In dieser Arbeit wird eine Kartenrepräsentation (Lanelet-Karten) und eine deterministische Verhaltensgenerierung vorgestellt. Die Verhaltensgenerierung bezieht die für das Verhalten relevante Information aus der Karte und setzt sie mit
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Beobachtungen aus der Sensorik in Beziehung. Das gewünschte Verhalten wird in Form von Nebenbedingungen an einen dem Stand der Technik entliehenen Trajektorienplaner übergeben.
Die Verhaltensentscheidung wird anhand einer vollautomatisierten Fahrt
im realen Straßenverkehr erprobt. Basierend auf den Ergebnissen wird untersucht, wie ein lokales Lösungsverfahren zur Trajektorienplanung so erweitert werden kann, dass auch Situationen beherrschbar sind, in denen sich mehrere – aber nicht ineinander überführbare – Optionen eröffnen. Es werden zwei Problemformulierungen und -lösungen vorgestellt und simulativ evaluiert.

Driver assistance systems become more and more a reality and the current development is towards automated vehicles. These systems aim to replace a human driver and need to make decisions and take actions. The systems generate control signals based on decisions they take after analyzing and comprehending the current traffic situation.
In this work, lanelets maps will be introduced along with a behaviour generation module which uses these maps as an input and correlates objects from the perception layer of an automated vehicle with them. The desired behaviour will be passed downstream to a planning unit in form of constraints.
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The behaviour generation module is evaluated in real traffic. Based on the derived insights, extensions of local planning schemes are discussed. The aim is to also master scenes with several solutions that cannot be converted continuously into each other. This leads to two possible problem formulations which are evaluated in a simulation.