Fahrerassistenzsysteme sind bereits heute Bestandteil moderner Kraftfahrzeuge. Sie unterstützen den Fahrzeugführer bei seiner Fahraufgabe und sorgen damit für erhöhte Sicherheit und gesteigerten Komfort. Die verfügbaren Systeme unterstützen den Fahrer überwiegend in gut strukturierten Umgebungen, wie zum Beispiel Autobahnen oder gut ausgebauten Landstraßen. Außerdem sind Systeme wie der Einparkassistent für den Niedriggeschwindigkeitsbereich weit verbreitet. Ein bisher nicht unterstütztes Szenario, welches in detaillierten Unfalldatenanalysen als Unfallschwerpunkt ausgewiesen wird, ist das Kreuzungsszenario. Um diese Lücke zu schließen befasst sich die vorliegende Arbeit vor dem Hintergrund einer Kreuzungsassistenz mit der kooperativen Umfeldwahrnehmung und einem neuartigen graphenbasierten Umfeldmodell. Bezüglich der kooperativen Umfeldwahrnehmung werden die Einsatzmöglichkeiten und die Anforderungen an diese diskutiert. Dabei werden sowohl funkbasierte Ad-hoc-Netzwerke als auch zellbasierte Kommunikationstechnologien in Kombination mit Client-Server-Netzwerken berücksichtigt. Das graphenbasierte Umfeldmodell ermöglicht es sowohl Informationen einer fahrzeugeigenen Umfeldsensorik als auch kooperative Umfeldinformationen mit dem a priori Wissen einer digitalen Straßenkarte zu assoziieren. Dies ermöglicht die Repräsentation der Informationen in einem gemeinsamen topologischen und geographischen Kontext. Durch die Assoziation der Informationen findet in dem graphenbasierten Umfeldmodell bereits eine funktionsunabhängige Situationsinterpretation statt. Die so aufbereiteten Daten bilden eine ideale Grundlage für komplexe Fahrerassistenzfunktionen. Am Beispiel verschiedener Kreuzungsassistenzfunktionen werden die Eigenschaften und Vorteile des graphenbasierten Umfeldmodells aufgezeigt.
Today driver assistance systems are already a well-established part of modern motor vehicles. They assist one driver with his driving task which lead to increased security and comfort. The available systems support the driver mainly in well-structured environments such as motorways or well-developed rural roads. Driver assistance systems for low driving speeds such as parking assistance are also common. One scenario which is not yet supported by such systems, despite it being an accident hot spot according to detailed accident analysis, is the intersection scenario. In order to close this gap, this thesis treats the topic of intersection assistance with cooperative environment perception and a novel graph-based environmental model. In terms of the cooperative environment perception, the capabilities and requirements are discussed. Vehicular ad-hoc wireless networks as well as cell-based communication technologies in combination with client-server networks are considered. The graph-based environmental model permits the association of information with the a priori knowledge of a digital street map. The source of the information can be an onboard sensor as well as cooperative environment perception. This allows the representation of all information in a common topological and geographical context. The association of information in the graph based environmental model implies a function-independent interpretation of the situation. The pre-processed data forms an ideal basis for complex driver assistance systems. Using the example of various functions of an intersection assistance system, the features and advantages of the graph-based environmental model are presented.
Kooperative Umfeldwahrnehmung für urbane Kreuzungsassistenz
2012
161 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
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