To avoid accidents, warning driver assistance systems require an on-line estimation of the current risk of collision. For that, a new method is proposed that - in principle - is able to deal with arbitrary traffic situations. This is achieved by the use of generative models to describe the expected driver behavior. Corresponding user studies in real traffic show promising results even when real time constraints are taken into account


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    Titel :

    Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2016


    Format / Umfang :

    1 electronic resource (XX, 159 p. p.)



    Medientyp :

    Buch


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Unbekannt


    Schlagwörter :



    Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme

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    Freier Zugriff


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