Probabilistic Maneuver Recognition in Traffic Scenarios

In this work an approach is presented to model and recognize traffic maneuvers in terms of interactions between different traffic participants on extra urban roads. Results of the recognition concept are presented and evaluated using different sensor setups and its benefit is outlined by an integration into a software framework in the field of Car-to-Car (C2C) communications. Furthermore, recognition results are used in this work to robustly predict vehicle’s trajectories while driving dynami

Entwicklung von Methoden zur Unterscheidung und Interpretation von Bewegungsmustern in dynamischen Szenen

Im Forschungsfeld der mobilen Assistenzroboter spielen Bewegungsabläufe eine zunehmend wichtige Rolle. Gerade in den Bewegungen der mit dem Assistenzroboter handelnden Person verstecken sich eine ganze Reihe Informationen, die zur Verbesserung der Interaktion herangezogen werden können. Eine wichtige Fragestellung bezüglich der Analyse von Bewegungen stellt die Repräsentation der Bewegungstrajektorien dar. Außerdem muss geklärt werden, welche Ähnlichkeitsmaße in den komplexeren Verfahren zum Einsatz kommen können bzw. welche speziellen Anforderungen sie erfüllen müssen. Den Kern der Arbeit stellen drei Verfahren dar, die im Wesentlichen den weiteren Verlauf einer beobachteten Bewegung über einen längeren Zeitraum vorhersagen können. Dabei handelt es sich um Echo State Netzwerke, Local Models und die spatio-temporale nicht-negative Matrixfaktorisierung (NMF). Die Arbeit als Ganzes versteht sich als einer der ersten Schritte zur systematischen Untersuchung von Bewegungsabläufen. Mit dieser Arbeit soll ein Entwickler in der Lage sein, aus einer breiten Palette an Werkzeugen sich für das Richtige für seinen speziellen Anwendungsfall zu entscheiden