Über die Forschung von DaimlerChrysler auf dem Gebiet der Fahrerassistenzsysteme wird berichtet. Grundlage dieser Systeme sind Sensoren, die relevante Informationen aus dem Fahrzeug selbst und über das Verkehrsgeschehen in dessen Umfeld sammeln. Jeder Sensortyp hat Stärken und Schwächen. Ein Ausweg aus diesem Dilemma führt zur Sensorfusion, d. h. zur Nutzung mehrerer Sensoren, die jeweils nur einen Aspekt des Umfelds erfassen, deren Datenmaterial zusammengenommen jedoch ein umfassendes Bild ergibt. Nutzt man zum gleichen Zeitpunkt die Messungen zweier unabhängiger Sensoren, gewinnt der Fusionsmesspunkt an Zuverlässigkeit. Insgesamt lassen sich so die Schwächen beider Sensoren ausgleichen, die Qualität der Umfelderfassung im Fusionsbereich erhöht sich. Das Verkoppeln der Daten beruht auf komplexen mathematischen Modellen, die beispielweise berücksichtigen, welcher Sensortyp einen Messparameter besonders gut oder nur mittelmäßig erfasst. Für die Verrechnung in der Fusionsmessung werden die Daten sensorspezifisch gewichtet. Der dritte Vorteil der Sensorfusion besteht in der Möglichkeit, mit Hilfe mathematischer Modelle vorherzusagen, wie sich fusionierte Objekte im weiteren Zeitverlauf wahrscheinlich verhalten werden. Für diese Vorhersage benötigen die Forscher ein Modell darüber, wie sich in der Vergangenheit beobachtete Objekte im nächsten Moment wahrscheinlich verhalten werden. Es geht darum, nicht nur die Ist-Situation auf Objektebene zu erfassen, sondern auch die bisher verfolgte Szenerie zu einem Situationsmodell zusammenzufassen. Aus dessen Analyse lassen sich dann Anhaltspunkte für eine bevorstehende Gefahr ableiten. Als Eingangsdaten der Situationsanalyse dienen die Daten aus der Sensorfusion. Am Ende des Prozesses steht eine Aussage darüber, mit welcher Wahrscheinlichkeit zum Beispiel ein rechts vorausfahrendes Fahrzeug in die eigene Spur einscheren könnte. Entscheidend in der Prozesskette zwischen Dateneingang und der Entscheidung ist die Art der Dateninterpretation. Dabei handelt es sich um ein probabilistisches Netzwerk, mit dem man Fahrsituationsmerkmale daraufhin untersucht, wie wahrscheinlich aufgrund des bisher beobachteten Objektverhaltens ein Einscheren ist. Übersteigt die Gesamtwahrscheinlichkeit für die Einschersituation eine bestimmte Schwelle, dann könnte das Assistenzsystem den Fahrer warnen oder gegebenenfalls eingreifen. Die Festlegung dieser Schwelle ist ein wichtiger, aber kritischer Punkt. Je tiefer man die Schwelle ansetzt, desto früher kann das System warnen oder eingreifen. Aber umso höher wird auch die Zahl falsch gedeuteter Fahrmanöver. Umgekehrt warnt das System bei hoch angesetztem Schwellenwert erst später, vermeidet aber Fehlbeurteilungen.


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