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 Fahrstreifenwechselvorhersage mithilfe eines Dynamischen Bayes'schen Netzwerks (BN). Über dieses werden kausale Zusammenhänge bzgl. der Fahrmanövermerkmale in Form eines probabilistisch grafischen Modells abgebildet und die Zeit bis zu einem Fahrstreifenwechsel geschätzt. Der zweite Teil der Arbeit widmet sich der maschinellen Bestimmung der Struktur und Parameter des BN aus Realfahrdaten. Dazu wird eine Prozesskette entwickelt, die eine Referenzdatenerstellung, eine informationstheoretische Bestimmung der diskreten Zustandsräume der Fahrmanövermerkmale sowie ein mehrstufiges Vorgehen zur Strukturbestimmung des BN beinhaltet. Beginnend mit einem naiven BN zur Merkmalsauswahl wird die Netzwerkstruktur über ein hierarchisch naives BN zu einem Dynamischen BN entwickelt. Hierbei wird das hierarchisch naive Bayes Model zur Identifikation latenter Variablen und ein evolutionärer Algorithmus zur Bestimmung temporaler Abhängigkeiten verwendet. Insgesamt gelingt es mit der vorliegenden Arbeit ein Gesamtkonzept zur Fahrstreifenwechselvorhersage vorzustellen, dessen Funktionsweise anhand von Realfahrdaten nachgewiesen wird.


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    Titel :

    Probabilistische Vorhersage von Fahrstreifenwechseln für hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2018



    Medientyp :

    Sonstige


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch





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