Die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen im Bereich der Längs- und Querführung führt zunehmend zu einer Übernahme der Fahraufgabe durch das System. Die Entwicklung von Assistenzsystemen im Bereich der Querführung lässt ähnliche Züge und Ziele erkennen. Zunehmend zeigt sich jedoch, dass die Übernahme der Fahraufgabe durch das System nicht automatisch eine Entlastung des Fahrers darstellt. Fahrerassistenzsysteme sollen zwar unterstützen, dürfen aber nicht bevormunden oder unnötig warnen. Die Souveränität des Fahrers muss stets gewahrt bleiben. Das zugrundeliegende Problem besteht oft in den Eingangsgrößen der jeweiligen Systemregelung. Der Fahrer selbst muss in Form von 'Sensordaten' in die Datenfusion miteinbezogen werden oder zumindest das Systemverhalten nach seinen Wünschen konfigurieren können, damit das System nicht bevormundet. Dies kann auf verschiedene Arten passieren: Durch Berücksichtigung des Fahrertyps, der Fahrerabsicht und auch des Fahrerzustands. Im Beitrag wird die Entwicklung eines eigenen Algorithmus zur Vorhersage von Überholmanövern beschrieben, der beispielsweise dazu genutzt werden kann, unberechtigte Spurverlassenswarnungen unabhängig vom Fahrtrichtungsanzeiger zu unterdrücken. Theoretisches Vorbild für den strukturellen Aufbau des Algorithmus ist ein 'guter Beifahrer'. Dieser ist im Stande zu differenzieren, ob der Fahrer unaufmerksam von der Straße abkommt oder ob er zu einem Überholmanöver ansetzt. Dabei schafft er es bei hoher Zuverlässigkeit, wenig falsche Vorhersagen zu machen. Zur Integration der einzelnen Indikatoren wurde die von Zadeh entwickelte Fuzzy-Logik gewählt. Das Fuzzy-System wurde mit Hilfe von Matlab (The MathWorks) realisiert. Für alle Indikatoren wurden Fuzzy-Sets aufgestellt. Die Ergebnisse stimmen optimistisch. Über schon jetzt im Fahrzeug verfügbare Sensorik ist der auf dem menschlichen Vorbild basierende Fuzzy-Logik Algorithmus in der Lage, 94.2 % der Überholmanöver auf Landstraßen vorherzusagen.


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    Title :

    Überholmanöver-Prädiktion über CAN-Bus-Daten


    Contributors:

    Published in:

    Publication date :

    2008


    Size :

    7 Seiten, 3 Bilder, 3 Tabellen, 14 Quellen



    Type of media :

    Article (Journal)


    Type of material :

    Print


    Language :

    German




    Fahrmanöver-Prädiktion über CAN-Bus Daten

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