Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme

Um Unfälle zu vermeiden, benötigen warnende Fahrerassistenzsysteme eine schritthaltende Schätzung des aktuellen Kollisionsrisikos. Hierfür wird eine Methode vorgeschlagen, die grundsätzlich auf beliebige Verkehrssituationen anwendbar ist. Erreicht wird dies durch den Einsatz von generativen Modellen zur Beschreibung des erwarteten Fahrerverhaltens. Zugehörige Probandenstudien im Realverkehr zeigen vielversprechende Ergebnisse selbst unter Berücksichtigung von Echtzeitanforderungen

Probabilistische Vorhersage von Fahrstreifenwechseln für hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen

Die vorliegende Arbeit stellt ein Konzept zur zeitlichen Vorhersage von Fahrstreifenwechselmanövern auf Autobahnen für Systeme zur automatischen Fahrzeugführung vor. Derartige Systeme benötigen ein Verständnis der Fahrumgebung zur konfliktfreien und nachvollziehbaren Durchführung der Fahraufgabe. Dies beinhaltet die Wahrnehmung und Interpretation der Fahrumgebung zur Erkennung und Vorhersage von Fahrmanövern des umgebenden Verkehrs