Manoeverpraediktion als Baustein fuer sicheres und kooperatives Fahren

Fuer das automatisierte Fahren auf Autobahnen muessen Fahrerassistenzsysteme weiterentwickelt werden, um eine robuste Modellierung des Umfelds auf Basis unsicherheitsbehafteter Sensorinformationen zu gewaehrleisten. Neben einer verlaesslichen Aussage ueber die aktuellen Zustandsgroessen dynamischer Verkehrsobjekte und statischer Szenarien ist auch eine valide Schaetzung ueber die zukuenftige Entwicklung der Gesamtsituation, in der sich das Fahrzeug befinden wird, erforderlich. Die Vorhersage (Praediktion) des Verhaltens anderer Verkehrsobjekte ist ein wichtiger Baustein fuer den Aufbau eines Situationsverstaendnisses automatisierter Fahrzeugfuehrungssysteme und stellt somit die Voraussetzung dar, eigene Verhaltensentscheidungen zu treffen, die in einer vorausschauenden Fahrweise resultieren. Am Beispiel der Verkehrssituation an Autobahnauffahrten wird aufgezeigt, wie durch eine kooperative Fahrstrategie und Manoeverpraediktion das Einfaedeln anderer Fahrzeuge in den eigenen Fahrstreifen unterstuetzt wird und damit potenziell kritische Situationen vermieden werden. Dabei ist die Manoeverpraediktion im Sinne von zukuenftigen Fahrstreifenwechsel-Vorgaengen von besonderer Bedeutung. Solche Praediktionen, die beim menschlichen Fahrer auf frueheren Erfahrungen beruhen, muessen beim automatisierten Fahren maschinell erfolgen und werden zurzeit intensiv erforscht. Die Manoeverpraediktion basiert auf einem Wahrscheinlichkeitsmodell, das die Spurwechselstatistik anderer Verkehrsteilnehmer aus Messdaten erlernt. Aufbauend auf der gewonnenen Fahrstreifenwechselpraediktion bestimmt die sogenannte Manoeverplanung eine Abfolge von Manoevern fuer die naechsten 5 bis 10 s. Ein Manoever resultiert hierbei in einem Zielfahrstreifen, der Geschwindigkeit und der Position in Richtung der Fahrbahn zu einem zukuenftigen Zeitpunkt. Um eine Abfolge derartiger Manoever zu finden, die das Unfallrisiko minimieren und der menschlichen Fahrstrategie entsprechen, wird die Verkehrsszene auf Basis des Umfeldmodells und der praedizierten Bewegung aller Verkehrsteilnehmer unter Beruecksichtigung des eigenen Manoevers bewertet. Die vorgestellte Praediktion fuer einen Fahrstreifenwechsel anderer Verkehrsteilnehmer beweist hohes Potenzial und wird zurzeit intensiv auf grossen Datensaetzen bei unterschiedlicher Kombination von Merkmalen getestet.

  • Availability:
  • Authors:
    • Karg, M
    • Lotz, F
    • Hirschle, A
    • Hoelig, J
  • Publication Date: 2016-7

Language

  • German

Media Info

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01607868
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
  • Files: ITRD
  • Created Date: Jul 19 2016 2:27AM