Benchmarking von Verhaltens-Algorithmen für die Applikation in Motorsport-Szenarien

Im Zuge der Entwicklung des autonomen Fahrens existieren Bemühungen, den Motorsport als Technologie-Treiber und Showcase in diese Entwicklung mit einzubinden. Die Herausforderungen, die der Motorsport für die autonome Fahrt präsentiert, sind vielfältig und beinhalten neben der Wahrnehmung der Umwelt bei hohen Geschwindigkeiten auch die Regelung des Fahrzeugs und die Trajektorienplanung. Während die Trajektorienplanung für ein einzelnes Fahrzeug eine von vielen Autoren untersuchte Aufgabe ist, existieren für die Verhaltensplanung der Interaktion von mehreren Fahrzeugen bislang nur wenige Ansätze. Diese Ansätze basieren häufig auf unterschiedlichen Prinzipien und Fahrzeugmodellen. Somit ist die Evaluation häufig zwar nachvollziehbar, aber nicht auf andere Methoden extrapolierbar. Diese Arbeit startet daher mit der initialen Frage, wie und unter welchen Bedingungen möglich ist, verschiedene Algorithmen, die Verhalten für autonome Rennfahrzeugen erzeugen, miteinander zu vergleichen. Die Analyse des Stands der Forschung offenbart, dass bisherige Ansätze für den Vergleich bislang häufig auf Reward-Funktionen aus dem Bereich des maschinellen Lernens zurückgreifen oder Metriken für die Evaluation nutzen, deren Relevanz für das betrachtete Szenario nicht genauer untersucht wird. Bestehende Ranking-Verfahren bieten die Möglichkeit, große Zahlen an menschlichen Spielern in eine Rangfolge zu bringen. Für Computeralgorithmen existieren dagegen aufgrund von Überlegenheiten nach dem Schere-Stein-Papier-Prinzip unterschiedlicher Strategien nur Methoden für kleine Anzahlen an Spielern. Auf Basis der Analyse von Benchmarkings und den im Motorsport verfolgten Zielen werden die Randbedingungen für ein Szenario anhand der Szenario-Definition von Ulbricht et al. mit Bezug auf eine qualitative Analyse und eine quantitative Einordnung diskutiert. Danach wird eine Methode vorgestellt, die genutzt werden kann, um auch eine Vielzahl an Algorithmen in einer Rangfolge anzuordnen. Eine vorgeschlagene Methode, die versucht, einzelne Testergebnisse zu prognostizieren und die Ergebnisse des Rankings in einem allgemein definierten Szenario offenbaren die Schwachstellen der untersuchten Verhaltensalgorithmen. Die Erstellung einer Rangfolge ist danach nur unter der Bedingung möglich, dass ein konkretes Test-Szenario definiert ist. Ein allgemeingültiger direkter Vergleich ist, aufgrund mangelnder Vergleichbarkeit für breite Parametervariationen, nicht möglich. Diese Arbeit präsentiert ein umfassendes Konzept, um Verhaltensalgorithmen zu analysieren und weiterzuentwickeln. Das vorgestellte Ranking-Verfahren erlaubt außerdem die Bildung einer Rangfolge bei Voraussetzung eines im Vorfeld definierten Testszenarios. Für die Evaluierung des Bewertungsverfahrens wird ein Trajektorienplaner entwickelt und umgesetzt. Bedingt durch die kurzen Berechnungszeiten wird die Kombination des modellprädiktiven Planers mit einem neuronalen Netz ermöglicht. Auf diese Weise eröffnet sich das Feld der Verhaltensoptimierung durch maschinelles Lernen, das durch besonders hohe Anzahl zu berechnender Zeitschritte mit anderen Ansätzen der Trajektorienberechnung keine praktikable Umsetzung bietet. Auf diese Weise wird ein Agent implementiert, der die Aufgabe erfüllt, ein anderes Fahrzeug am Überholen zu hindern und auch ein Überholen zu ermöglichen. Der vorgestellte deterministische Ansatz für das Problem aggressive Überholmanöver auszuführen, zeigt in der ersten Analyse eine vielversprechende Performance. Allerdings treten für den Ansatz bei der Fahrt auf realen Streckenlayouts noch eine hohe Anzahl an Kollisionen auf