Automatisch fahrenden Fahrzeugen ist der zukünftige Fahrweg stets bekannt, da das Fahrzeug ihn selbst gewählt hat. Fahrerassistenzsystemen fehlt dieses Wissen weitgehend, da die Trajektorie vom Fahrer geplant wird. Für die Leistungsfähigkeit und damit Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen ist der zukünftige Fahrweg jedoch oft von fundamentaler Bedeutung. Rückschlüsse darauf sind durch direkte Fahrerbeobachtungen (z.B. mittels Videokamera) oder Beobachtungen von Fahrzeuggrößen sowie Daten aus dem Fahrzeugumfeld möglich. Für die Kombination verschiedener Informationen steht eine Reihe von Ansätzen zur Verfügung. In diesem Beitrag wird ein probabilistisches Verfahren angewendet, um Situationsmerkmale systematisch auszuwerten und damit auf zukünftige Fahrerhandlungen zu schließen.
Autonomous driving vehicles are always conscious of the car's future path because the vehi-cle itself chose it. Advanced driver assistance systems lack this knowledge to a large extent, because the trajectory is planned by the driver. For the performance and therefore accep-tance of driver assistance systems the car's future path is often of fundamental importance. Conclusions can be drawn from direct driver monitoring (e.g. using a camera system) or from observing both vehicle and surrounding object data. There are several approaches for the combination of different information. In this article a probabilistic method is used that allows the systematical evaluation of the situation's characteristics and estimate the driver's future actions.
Fahrerintentionserkennung für Fahrerassistenzsysteme
Driver intent recognition for advanced driver assistance systems
2008
9 Seiten, 8 Quellen
Conference paper
German
Fahrerintentionserkennung fur Fahrerassistenzsysteme
British Library Conference Proceedings | 2008
|Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern
TIBKAT | 2021
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GWLB - Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek | 2022
|Fahrerassistenzsysteme: Fahrerassistenzsysteme
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|British Library Conference Proceedings | 2013
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