Vor dem Hintergrund eines steigenden Verkehrsaufkommens wird der Wunsch erkennbar, nicht nur in Notsituationen Fahrer zu unterstützen, sondern in mittlerer bis ferner Zukunft Fahrzeuge autonom zu führen. Die Existenz einer Beschreibung der Verkehrsszene auf symbolischer Ebene vorausgesetzt, stellt sich die Frage, wie sich daraus ein angemessenes Verhalten ableiten und ausführen lässt. In der vorliegenden Arbeit wird eine biologisch motivierte Verhaltenssteuerung für ein kognitives Automobil vorgestellt, die ein hohes Maß an Rückmeldung liefert und damit die Grundlage für zukünftige Lernverfahren bildet. Weiterhin wird eine universell einsetzbare Bahnplanungskomponente entwickelt, die sich für Parkaufgaben und reguläre Fahrmanöver eignet. Wesentliches Element des vorgestellten Ansatzes ist die Repräsentation von Fahrintention und Fahrzeugumfeld mithilfe von dynamischen Gefahrenkarten, die es erlauben, Daten verschiedener Abstraktionsstufen zu vereinen.
Adaptive Verhaltensentscheidung und Bahnplanung für kognitive Automobile
Adaptive behaviour decision and path planning for cognitive vehicles
2009
214 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
Adaptive Verhaltensentscheidung und Bahnplanung für kognitive Automobile
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