Zukünftige Fahrerassistenzsysteme sollen auch dazu dienen, die Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen und die Unfallfolgen zu mindern. Ein Assistenzsystem, das in jedweder Situation sicher reagiert, muss somit die Fähigkeit besitzen, im Zweifelsfalle die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen und das Fahrzeug autonom zu steuern. Die Anforderungen an ein solches Sicherheitssystem sind enorm und mit einfachen Mitteln der Sensordatenauswertung und Entscheidungsfindung nicht mehr zu bewerkstelligen. Das vorliegende Buch stellt einen holistischen Ansatz vor, der die Einzelteile eines solchen Systems nicht separatistisch betrachtet, sondern vielmehr miteinander in Beziehung setzt, um die daraus resultierenden Synergien zu nutzen. Der Ansatz besteht aus den drei Teilen Umfelderfassung, Wissensmodellierung und Situationsinterpretation. Die Umfelderfassung dient dazu, das Umfeld des Fahrzeugs durch unterschiedliche Sensorik zu beobachten und die zur Fahrzeugführung relevanten Informationen wie Fahrspuren, Fahrzeuge und Hindernisse zu extrahieren. Die Wissensmodellierung ist das Bindeglied zwischen Umfelderfassung und Situationsinterpretation. Mit Hilfe einer Ontologie werden Verkehrsszenen dergestalt beschrieben und aufbereitet, dass die Umfelderfassung die gewonnenen Informationen aus diese Repräsentation abbilden und die Interpretation auf diesen Daten zusätzliche Schlüsse ziehen kann. Zur Situationsinterpretation wird das fallbasierte Schließen verwendet. Damit werden die Situationen klassifiziert und das optimale Verhalten des Fahrzeugs abgeleitet.
Videogestützte Umfelderfassung zur Interpretation von Verkehrssituationen für kognitive Automobile
Video based environmental sensing to interpret the traffic situation for cognitive vehicles
2009
215 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
Theses
German
Videogestützte Umfelderfassung zur Interpretation von Verkehrssituationen für kognitive Automobile
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