Die grundlegende Problematik jeglicher Sensorsignalverarbeitung im Bereich der Fahrerassistenzsysteme besteht in verschiedenen systeminhärenten Unsicherheiten: Zum einen unterliegen die Sensordaten selbst vielfältigen Störungen, zum anderen erfordern die meisten Assistenzsysteme eine Vorhersage der Verkehrssituation, woraus ebenfalls signifikante Unsicherheiten resultieren. Es wurde ein einheitlich Bayes'sches Verfahren zur Sensorsignalverarbeitung auf Umfeld- und Situationsebene sowie zur Ableitung von Manöverentscheidungen auf Grundlage unsicherer Sensordaten vorgestellt. Die prinzipielle Eignung der hierfür vorgeschlagenen Bayes'schen Entscheidungsnetze wurde exemplarisch anhand des FWA (Fahrstreifenwechselassistent) demonstriert. Zukünftige Fahrerassistenzsysteme werden in verstärktem Maße automatische Entscheidungen treffen müssen, um den steigenden Anforderungen des Fahrers und anderer Interessengruppen (zum Beispiel des Gesetzgebers) zu berücksichtigen. Die hierbei potenziell auftretenden Zielkonflikte sowie das Vorhandensein mehrerer Entscheidungskriterien stellen hohe Anforderungen an das entsprechende Entscheidungssystem. Auch hierfür erscheinen Entscheidungsnetze mit entsprechend angepassten Nutzenfunktionen als geeignetes Verfahren.


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    Titel :

    Automatische Manöverentscheidungen auf Basis unsicherer Sensordaten


    Beteiligte:

    Erschienen in:

    ATZ-Elektronik ; 7 , 3 ; 232-238


    Erscheinungsdatum :

    2012


    Format / Umfang :

    7 Seiten, 6 Bilder, 8 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch