Recheneffiziente Trajektorienoptimierung für automatisierte Fahreingriffe

Für das automatisierte Fahren stellt die wirtschaftlich in ein Fahrzeug integrierbare Rechenleistung bei stetig wachsenden Anforderungen für etablierte Methoden der Trajektorienplanung eine große Hürde dar. Durch den konsequenten Einsatz der linear-quadratischen Optimierung werden besonders recheneffiziente Algorithmen zur Bewegungsplanung von Fahrzeugen hergeleitet. Deren praktische Leistungsfähigkeit wird im Realversuch für unterschiedliche Manöver und Dynamikbereiche demonstriert

Kartenbasierte Verhaltensentscheidung und Manöverplanung für automatische Fahrzeuge

Assistenzsysteme erschließen sich immer größere Teile des öffentlichen Verkehrsraumes und die aktuelle Entwicklung steuert in Richtung automatischer Fahrzeuge. Diese Systeme nehmen die Position des Fahrers ein, müssen Entscheidungen treffen und Aktionen auslösen. Hierfür ist es notwendig, die Situation zu verstehen, Entscheidungsmöglichkeiten zu identifizieren und für eine getroffene Entscheidung Steuersignale zu generieren. In dieser Arbeit wird eine Kartenrepräsentation (Lanelet-Karten) und eine deterministische Verhaltensgenerierung vorgestellt. Die Verhaltensgenerierung bezieht die für das Verhalten relevante Information aus der Karte und setzt sie mit Beobachtungen aus der Sensorik in Beziehung. Das gewünschte Verhalten wird in Form von Nebenbedingungen an einen dem Stand der Technik entliehenen Trajektorienplaner übergeben. Die Verhaltensentscheidung wird anhand einer vollautomatisierten Fahrt im realen Straßenverkehr erprobt. Basierend auf den Ergebnissen wird untersucht, wie ein lokales Lösungsverfahren zur Trajektorienplanung so erweitert werden kann, dass auch Situationen beherrschbar sind, in denen sich mehrere – aber nicht ineinander überführbare – Optionen eröffnen. Es werden zwei Problemformulierungen und -lösungen vorgestellt und simulativ evaluiert

Jahresbericht 2016 / Institut für Angewandte Informatik (KIT Scientific Reports ; 7736)

Im Jahresbericht 2016 des Instituts für Angewandte Informatik werden, nach einem kurzen Überblick über die Arbeiten, die Forschungsergebnisse dieses Jahres vorgestellt. Die Einordnung erfolgt entsprechend der Zuordnung der Projekte zu den Helmholtz-Programmen SCI, EMR, RE, TIS, BIFTM, STN und SBD. Es schließt sich eine Verzeichnis der im Berichtszeitraum erschienen Publikationen des Instituts an

Geometrie und Topologie von Trajektorienoptimierung für vollautomatisches Fahren

Zur Erschließung allgemeiner Prinzipien für das Themenfeld der Bewegungsplanung für vollautomatisches Fahren wird eine intuitive Problemformulierung als Euler-Lagrange-Modell aufgestellt und zur globalen Optimierung in ein korrespondierendes Hidden-Markov-Modell umgewandelt. Geometrische und topologische Betrachtungen führen zu einer probabilistischen Umgebungsmodellierung in Kombination mit dem C²-Modell und resultieren in universellen Schlussfolgerungen über die Struktur von Verkehrsgeschehen