Hochgenaue Positionsbestimmung von Fahrzeugen als Grundlage autonomer Fahrregime im Hochgeschwindigkeitsbereich

Bei der Entwicklung neuartiger und innovativer Fahrerassistenzsysteme kommt der Positions- und Ausrichtungsbestimmung von Fahrzeugen eine Schlüsselrolle zu. Dabei entscheidet die Güte der Positionsbestimmung über die Qualität, die Robustheit und den Einsatzbereich des Gesamtsystems. Verbesserungen in der Positionsbestimmung führen zu einer besseren Performanz bzw. sind die Grundvoraussetzung für die Realisierung dieser Fahrerassistenzsysteme. Ein Beispiel für solch ein neuartiges Fahrerassistenzsystem, welches auf eine hochgenaue Positionsbestimmung baut, ist der BMW TrackTrainer. Dieses Assistenzsystem soll den "normalgeübten" Autofahrer beim schnellen Erlernen der Ideallinie auf Rennstrecken unterstützen, indem das Fahrzeug die Rennstrecke völlig autonom auf einer vorher aufgezeichneten Ideallinie umrundet, während der Teilnehmer sich die Strecke aus Fahrerperspektive einprägt. Für die Realisierung eines derartigen Assistenzsystems ist eine hochgenaue Positionsbestimmung im cm-Bereich notwendig. Bisher wurde dafür eine GPS-gestützte Inertialplattform eingesetzt, welche unter guten GPS-Empfangsbedingungen die Anforderungen an die Positionierung erfüllt. Bei schlechten GPS-Empfangsbedingungen, wie sie beispielsweise auf der international bekannten Rennstrecke Nürburgring Nordschleife aufgrund von Verdeckung und Abschattung der Satellitensignale durch stark bebautes oder bewaldetes Gebiet auftreten, liefert das Positionierungssystem keine ausreichend genauen Werte, wodurch das autonome Fahren verhindert wird. Zwar gibt es neben GPS auch weitere Positionsbestimmungssysteme, die aber für den Einsatz auf Rennstrecken entweder zu ungenau sind, oder einen zu hohen Rüstaufwand erfordern würden. Um diese Lücke zu schließen, wurde im Rahmen dieser Arbeit ein hochgenaues Positionsbestimmungssystem entwickelt und evaluiert, welches auch unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen den Anforderungen des autonomen Fahren auf Rennstrecken genügt und auf einer Fusion verschiedener Signalquellen in einem Positionsfilter beruht. Folgende Signalquellen wurden hinsichtlich Genauigkeit sowie Praxistauglichkeit für den Einsatz auf Rennstrecken experimentell untersucht: - GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) - Fahrzeugsensoren mit erweitertem Fahrzeugmodell - Digitaler Kompass - Laser-Reflexlichtschranken - Servo-Tachymeter - LIDAR-basierte Randbebauungserkennung - Videobasierte Spurerkennung - Digitale Karte. Obwohl eine GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen keine ausreichend genauen Positionswerte im cm-Bereich liefert, besitzt dieses System dennoch eine hohe Robustheit und Langzeitstabilität und stellt damit eine sehr gute Grundlage für die Positionsbestimmung auf Rennstrecken dar. Fahrzeugsensoren, bestehend aus Raddrehzahl- und Gierratensensor, schreiben die Fahrzeugposition mit Hilfe der Koppelnavigationsgleichung relativ für ca. 10s ohne eine Messung absoluter Positionswerte fort. Um die bestehenden Genauigkeitsanforderungen zu erfüllen, muss jedoch ab einer Geschwindigkeit von 30km/h das Fahrzeugmodell um eine Schwimmwinkelschätzung erweitert werden. Ein digitaler Kompass eignet sich nachweislich nicht für die Positionsbestimmung auf Rennstrecken. Hier treten aufgrund von magnetischen Interferenzen zu große Messfehler der Fahrzeugausrichtung auf, die eine Positionsstützung ungeeignet machen. Bei Referenzmessungen mit einem Servo-Tachymeter konnte die geforderte Genauigkeit dieser Messeinrichtung bei Fahrzeuggeschwindigkeiten kleiner 30km/h nachgewiesen werden. Bei höheren Geschwindigkeiten liefert das System jedoch keine Ergebnisse, was den Einsatz auf Rennstrecken ausschließt. Auf den Boden gerichtete Laser-Reflexlichtschranken können sehr präzise die Überfahrt über eine Bodenmarkierung detektieren. Da diese Überfahrten beim autonomen Fahren auf Rennstrecken nur sehr selten auftreten, ist diese Positionierungsmethode nicht geeignet. Mit Hilfe einer LIDAR-basierten Randbebauungserkennung kann die Fahrzeugposition in Kombination mit einer hochgenauen digitalen Karte der Randbebauung auf ca. 20-30cm genau geschätzt werden. Schwierigkeiten bereiten hier jedoch Unregelmäßigkeiten in der Geometrie der Randbebauung. Während parallel verlaufende Leitplanken neben der Strecke sehr gut erfasst werden können, liefern Sträucher, Erdwälle, etc. ungenaue Messergebnisse. Somit ist die LIDAR-basierte Randbebauungserkennung ein bedingt geeignetes System zur Positionsstützung auf Rennstrecken. Als vielversprechendster Ansatz zur Verbesserung der Positions- und Ausrichtungsbestimmung auf Rennstrecken konnte der Einsatz einer visuellen Spurerkennung in Verbindung mit einer hochgenauen digitalen Karte der Spurmarkierungen identifiziert werden. Hierfür wurde eine sich in Vorserie befindliche Bildverarbeitungseinheit der Firma MobileEye mit einer eigens entwi-ckelten Spurerkennung verglichen. Letztere bietet den Vorteil, Systemwissen über den Verlauf der Fahrspurmarkierung sowie negative Effekte der Fahrzeugeigendynamik mit in den Signalver-arbeitungsprozess einfließen zu lassen. Bei Vergleichsfahrten auf dem BMW eigenem Testgelände in Aschheim konnte der Vorteil der Spurdatenrückführung nachgewiesen werden. Die erwei-terte Spurerkennung hatte nachweislich gegenüber der Vorserienbildverarbeitung eine höhere Verfügbarkeit von gültigen Messwerten. Bei Messfahrten auf der Nordschleife stellte sich jedoch das Vorseriensystem von MobileEye als das deutlich robustere Spurerkennungssystem heraus. Hier führten verschmutzte Fahrbahnmarkierungen, schnell wechselnde Lichtverhältnisse sowie sonstige Straßenbeschriftungen dazu, dass die erweiterte Spurerkennung weitaus weniger gültige Messwerte lieferte als das Vorseriensystem. Aus diesem Grund fiel für Fahrten mit schlechten visuellen Bedingungen die Wahl auf das Vorserienbildverarbeitungssystem. Für den Entwurf des Positionsfilters wurden letztlich folgende Signalquellen verwendet: - GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) - Fahrzeugsensoren mit erweitertem Fahrzeugmodell - Videobasierte Spurerkennung in Kombination mit einer selbst aufgezeichneten hochge-nauen Karte der Spurmarkierungen der Teststrecke. Als Fusionsalgorithmus wurde ein erweiterter Kalman-Filter eingesetzt, da sich dieser besonders für die Zusammenführung unterschiedlicher Sensormessdaten eignet. Um eine optimale Zustandsschätzung der Fahrzeugposition und Ausrichtung zu erhalten, mussten die verwendeten Signalquellen zunächst zeitlich synchronisiert sowie auf Plausibilität geprüft werden. Als Synchronisationspunkt wurde der Messzeitpunkt der Signalquelle mit der größten Latenz verwendet. Dieser wurde mit 163ms durch für die videobasierte Spurerkennung bestimmt. Da jedoch eine verzögerte Positionsschätzung für eine stabile Reglung des Fahrzeugs für das autonome Fahren ungenügend ist, wurde die geschätzte Fahrzeugposition am Ausgang des Kalman-Filters mit Hilfe der Koppelnavigationsgleichung sowie der Fahrzeugsensoren auf den aktuellen Zeitpunkt (Latenz = 0s) prädiziert. Für die Detektion systematischer Fehler wie Radschlupf, falsch erkannte Spurmarkierung und GPS-Mehrwegeausbreitung kamen robuste Signalplausibilisierungsalgorithmen zum Einsatz. So erfolgte die Plausibilisierung der Spurerkennung unter anderem über die selbst aufgezeichnete hochgenaue Karte der Spurmarkierungen, da eine Spurerkennung nur da sinnvoll ist, wo Spurmarkierungsstützpunkte in hinterlegt sind. Für die Gültigkeitsüberprüfung der GPS-Messwerte wurde ein GPS-Offset-Beobachter entwickelt und angewendet. Die Evaluierung des entwickelten Positionsfilters wurde im Rahmen der Arbeit am Beispiel des BMW TrackTrainers auf drei ausgewählten Teststrecken mit steigendem Schwierigkeitsniveau (Verschlechterung der GPS-Empfangsbedingungen) durchgeführt. Hierfür wurde die in Echtzeit geschätzte Fahrzeugposition mit einer durch Post-Processing korrigierten Positionslösung referenziert. Die Auswertung der Ergebnisse bewies, dass der entwickelte Positionsfilter durch die Fusion einer GPS-gestützten Inertialplattform, den Fahrzeugsensoren zur Messung von Gierrate und Raddrehzahlen sowie einer visuellen Spurerkennung in Kombination mit einer hochgenauen Karte der Fahrspurmarkierungen die Anforderungen des autonomen Fahrens auch unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen erfüllt. Mit diesem, im Rahmen der Arbeit entwickelten, hoch-genauen Positionsbestimmungssystem konnte erstmalig am 21.10.2009 das autonome Fahren auf der Nürburgring Nordschleife nachgewiesen werden.:1. Einleitung 1 1.1. Bedeutung der Positionsbestimmung für moderne Fahrerassistenzsysteme 1 1.2. Kernaufgaben des autonomen Fahrens 3 1.3. Hochgenaue Positionsbestimmung für das autonome Fahren auf Rennstrecken 5 1.4. Zielsetzung der Arbeit und gewählter Lösungsweg 8 2. Grundlagen zur Positionsbestimmung 9 2.1. Allgemeines 9 2.1.1. Definitionen 9 2.1.2. Klassifikationen 9 2.1.3. Koordinatensysteme 11 2.1.4. Transformationen 13 2.2. Ortungsprinzipien 15 2.2.1. Koppelnavigation 16 2.2.2. Inertialnavigation 19 2.2.3. Trilateration/Pseudorange 23 2.2.4. Hyperbelnavigation 24 2.2.5. Triangulation 25 2.2.6. Zellortung 26 2.2.7. Map-Matching 26 2.2.8. Sensordatenfusion mit Erweitertem Kalman-Filter 27 2.3. Existierende Positionsbestimmungssysteme 29 2.3.1. GPS/Glonass/Galileo 29 2.3.2. GPS-gestützte Inertialplattform 33 2.3.3. Mobilfunkortung 34 2.3.4. WLAN-Ortung 34 2.3.5. Tachymeter 35 2.3.6. CAIROS 36 2.4. Sensorik im Fahrzeug 37 2.4.1. RADAR 38 2.4.2. LIDAR 38 2.4.3. Videokamera 39 2.4.4. Raddrehzahlsensor 39 2.4.5. Sensorcluster aus Beschleunigungs- und Gierratensensoren 39 2.4.6. Gierratensensor 40 2.4.7. Beschleunigungssensor 40 2.4.8. Kompass 41 2.5. Positionsbestimmung autonom fahrender Systeme 41 2.5.1. Transportwesen 42 2.5.2. Landwirtschaft 42 2.5.3. Öffentlicher Personennahverkehr 42 2.5.4. Militär 43 2.5.5. Automobilindustrie 43 2.6. Schlussfolgerung und Konkretisierung der Aufgabestellung 45 3. Ausgangssituation 46 3.1. Bewertung einer GPS-gestützten Inertialplattform auf ausgewählten Teststrecken 46 3.2. Rahmenbedingungen der Rennstrecke 49 3.3. Präzisierung der Genauigkeitsanforderungen 50 3.4. Vorauswahl potenzieller Signalquellen 51 3.5. Schlussfolgerung 54 4. Experimentelle Untersuchung und Bewertung potenzieller Signalquellen 56 4.1. GPS/INS 56 4.2. Fahrzeugsensoren und erweitertes Fahrzeugmodell 63 4.3. Digitale Karte 68 4.4. Digitaler Kompass 69 4.5. Videokamera mit Spurerkennung 72 4.6. Laser-Reflexlichtschranke 75 4.7. Servotachymeter 77 4.8. LIDAR-basierte Randbebauungserkennung 81 4.9. Schlussfolgerung und Auswahl geeigneter Signalquellen für die Fusion 84 5. Optimierung eines Ortungsverfahrens mittels visueller Spurerkennung 86 5.1. Hochgenaue digitale Karte für Spurmarkierungen 86 5.1.1. Straßenmodellierung 86 5.1.2. Vermessung der Spurmarkierungen 87 5.1.3. Aufbereitung der Spurmarkierungen 89 5.1.4. Map-Matching 98 5.2. Erweiterte Spurerkennung 99 5.2.1. Prädiktion des Spurverlaufs im Videobild 99 5.2.2. Kantendetektion im Videobild 101 5.2.3. Berechnung der Parameter des Spurmodells 105 5.2.4. Rollwinkelschätzung und Korrektur der erweiterten Bildverarbeitung 107 5.2.5. Vergleich zweier Spurerkennungssysteme 108 5.3. Schlussfolgerung 111 6. Fusion der Signalquellen 112 6.1. Messdatensynchronisierung 112 6.2. Signalplausibilisierung 114 6.3. Sensordatenfusion 117 6.4. Schnittstelle für das Autonome Fahren 120 6.5. Zusammenfassung 124 7. Validierung des Gesamtsystems 125 7.1. Referenzsystem 125 7.2. Experimentelle Ergebnisse auf ausgewählten Teststrecken 126 7.3. Schlussfolgerung 133 8. Zusammenfassung und Ausblick 134 Literaturverzeichnis 136 Abkürzungsverzeichnis 142 Liste der Formelzeichen 14

Computerassistierte Präzisionschirurgie am Ohr

Chirurgische Eingriffe am Ohr stellen aufgrund der komplexen Anatomie und der Grössenverhältnisse der beteiligten anatomischen Strukturen eine Herausforderung für den HNO-Chirurgen dar. In diesem Beitrag wird ein Ansatz für die roboterbasierte Navigation zur Hörgeräteimplantation vorgestellt. Insbesondere wird auf die Möglichkeit des Fräsens von Implantatlagern im Felsenbein eingegangen. Je präziser ein Implantat im Schädel verankert werden kann, desto einfacher ist der chirurgischen Ablauf. Weiterhin, profitieren Patienten von verkürzten Operationszeiten und weniger schmerzhaften Eingriffe

Computer-Assisted Precision Surgery in the Ear

Chirurgische Eingriffe am Ohr stellen aufgrund der komplexen Anatomie und der Grössenverhältnisse der beteiligten anatomischen Strukturen eine Herausforderung für den HNO-Chirurgen dar. In diesem Beitrag wird ein Ansatz für die roboterbasierte Navigation zur Hörgeräteimplantation vorgestellt. Insbesondere wird auf die Möglichkeit des Fräsens von Implantatlagern im Felsenbein eingegangen. Je präziser ein Implantat im Schädel verankert werden kann, desto einfacher ist der chirurgischen Ablauf. Weiterhin, profitieren Patienten von verkürzten Operationszeiten und weniger schmerzhaften Eingriffen.Traditional surgical procedures involving the implantation of artificial hearing devices in the inner ear are challenging due to the size and complexity of anatomical structures within the temporal bone. To date, no stereotactic instrument guidance technology providing the necessary levels of accuracy is available. This work presents an approach to robot assisted implantation of hearing devices. Specifically, the robot system was used to milla cavity to for a direct acoustical stimulation implant. As the precision of such cavities increases, so also can future implant generations improve in terms of size, complexity and cost effectiveness. Additionally, patients themselves would profit from shorter procedure times and less painful interventions

Bildbasierte Selbstlokalisierung von Straßenfahrzeugen

Die zuverlässige Bestimmung der eigenen Fahrzeugposition ist eine wichtige Voraussetzung für viele moderne Fahrerassistenzsysteme. Als vielversprechende und kostengünstige Alternative zu satellitenbasierten Lokalisierungssystemen wird in dieser Arbeit ein Gesamtsystem zur bildbasierten Lokalisierung für den Einsatz in Straßenfahrzeugen vorgestellt, welches durch den Abgleich der Bilder einer im Fahrzeug eingebauten Kamera mit Luftaufnahmen die Fahrzeugposition ermittelt

Fähigkeiten zur Missionsdurchführung und Landmarkennavigation

In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept zur Planung und Durchführung von komplexen Fahrmissionen eines autonomen Landfahrzeugs vorgestellt. Die explizite Repräsentation der einzelnen Fähigkeiten des Systems zur Wahrnehmung und Fortbewegung erlaubt zusammen mit einem Aktivierungs- und Kontrollmechanismus den effizienten Einsatz der Systemressourcen. Auf der Grundlage von Hintergrundwissen über das Operationsgebiet und die Leistungsfähigkeit der eigenen Fähigkeiten werden die langfristigen Aktionen geplant. Während der Missionsdurchführung werden die für den aktuellen Zeitpunkt geplanten Aktionen im System zur Verfügung gestellt. Eine Hierarchie von Entscheidungsinstanzen ist zuständig für die situationsgerechte Aktivierung der erforderlichen Fähigkeiten. Durch den ständigen Abgleich der resultierenden Fahrzeugbewegungen mit den geplanten Aktionen und durch die Positionsbestimmung an Landmarken wird der Fortschritt innerhalb der Mission auf mehreren zeitlichen und örtlichen Ebenen bestimmt. Nach Abschluß einer Fahrmission wird der Datengehalt der Hintergrundwissensbasen mit den gemachten Erfahrungen verglichen und bei Bedarf aktualisiert. Das entwickelte Konzept wurde im autonomen Versuchsfahrzeug VaMoRs realisiert und in verschiedenen Demoszenarien ausgiebig getestet. Im Rahmen einer zusammenhängenden Fahrmission konnten die Aufgaben amp;quot;Navigation auf einem Wegenetzamp;quot;, amp;quot;Navigation im Geländeamp;quot;, amp;quot;Positionsbestimmung an Landmarkenamp;quot; und die Transition zwischen den Domänen amp;quot;Straßeamp;quot; und amp;quot;Geländeamp;quot; in beiden Richtungen erfolgreich demonstriert werden

Integration von 3D-"Time of Flight"-Kameras in Applikationen zur sicheren Steuerung autonomer Roboter

Optische Sensoren sind heutzutage aus den Bereichen mobile Robotik und Industrierobotik nicht mehr wegzudenken. Laserscanner und Stereovisionsysteme dienen hauptsächlich zur Erfassung des Roboterumfelds. Hierbei werden diese Sensoren größtenteils in Kombination verwendet, um die Schwächen der einzelnen Systeme zu kompensieren. Dies hat einen nicht unerheblichen Aufwand zur Sensorfusion und zur Integration in die Robotersysteme zur Folge. Die PMD-Technik, welche in den letzten Jahren eine enorme Entwicklung bezüglich der erreichbaren Messgenauigkeit vollzogen hat, verspricht in diesem Umfeld eine hervorragende, kostengünstige und leicht zu integrierende Alternative zu sein. Die Arbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung der Leistungsfähigkeit der PMD-Kameratechnik in dem Gebiet der Kollisionsvermeidung durch Überwachung des Roboterumfeldes bei Handhabungsrobotern und für mobile Robotersysteme. Diese wird anhand von zwei verschiedenen Beispielapplikationen untersucht. Im Bereich der mobilen Robotik wird ein fahrerloses Transportsystem aufgebaut, welches allein auf Grundlage der 3D PMD-Bilder die autonome Navigation in einer nur teilweise bekannten Umgebung beherrscht. Hierzu wurden PMD basierte Algorithmen zur Selbstlokalisierung, Hinderniserkennung sowie reaktiven Bahnplanung entworfen. Die zweite Applikation befasst sich mit der Überwachung von Roboterarbeitsräumen im Gebiet der Handhabungsrobotik. Spezielle auf die PMD-Kamera angepasste Algorithmen gewährleisten das Erkennen von Fremdobjekten und Personen in der Roboterzelle. Dies ermöglicht dem Roboter entsprechend zu reagieren und alternative kollisionsfreie Trajektorien zu finden. Auf die Installation von Sicherheitszäunen, die heutzutage im industriellen Umfeld noch Standard sind, kann aufgrund dessen verzichtet werden, so dass zum Beispiel die Option zu einer Mensch-Roboter-Kooperation geschaffen wird. Zudem bietet die PMD basierte Bahnplanung von Robotertrajektorien den Vorteil, dass zeitintensive Teach-In-Prozesse zum Einlernen von Trajektorien entfallen und Roboterzellen schneller in Betrieb genommen werden können

Untersuchungen zur Erhöhung der Stabilität bildbasierter Bewegungsschätzung bei Flügen in Bodennähe

Optische Navigation ist ein weit verbreitetes Hilfsmittel bei der Navigation von Fluggeräten. Sie wird häufig eingesetzt, wenn das Vorhandensein von Satellitensignalen zur Positionsbestimmung nicht gewährleistet werden kann. Für gewöhnlich wird sie verwendet um die Position der Fluggeräte und von Hindernissen zu detektieren. Ein weiterer möglicher Einsatzzweck ist die Messung der Fluggeschwindigkeit. Wird eine zu hohe Fluggeschwindigkeit bei der Landung eines Fluggeräts nicht detektiert, kann diese dazu führen, dass es sich bei der Landung überschlägt. Bei Flügen in Bodennähe können Phänomene auftreten, die im Bereich der optischen Navigation von Fluggeräten bisher wenig Beachtung fanden und deren Funktionsfähigkeit beeinträchtigen können: eine Einschränkung des Sichtfeldes durch aufgewirbelten Staub sowie das Vorhandensein des vom Fluggerät geworfenen Schattens im auszuwertenden Kamerabild. Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung von Hilfsmitteln, die das Einsatzspektrum sowie die Zuverlässigkeit von Verfahren der optischen Navigation unter den genannten erschwerten Sichtbedingungen in Bodennähe erhöhen sollen. Ziel ist es hierbei, die Möglichkeit zu schaffen, eine für eine sichere Landung zu hohe Fluggeschwindigkeit zu detektieren. Bei den entwickelten und untersuchten Hilfsmitteln handelt es sich um die Schätzung der Bewegungsgeschwindigkeit von Fluggeräten bei unbeeinträchtigter und bei beeinträchtigter Sicht sowie der Erkennung des vom Fluggerät geworfenen Schattens. Die entwickelten Hilfsmittel werden anhand von aufgezeichneten Flugversuchen ausgewertet, welche von zwei Fluggeräten des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt durchgeführt wurden

Entwurfsmuster für Fahrerlose Transportsysteme

Fahrerlose Transportsysteme (FTS) sind eine flexible Alternative zu starrer Fördertechnik. In dieser Arbeit werden Probleme und Lösungsansätze zur Gestaltung von FTS in Form von Entwurfsmustern aufgezeigt. Die Muster betrachten die Themen Modularität, Sicherheit, Mensch-Maschine-Interaktion, Navigation und dezentrale Steuerung. Sie dienen einerseits der Strukturierung von Lösungsansätzen und sind andererseits ein Hilfsmittel zur Entwicklung Fahrerloser Transportsysteme

Supra-maneuver, autonomous vehicle guidance in urban settings using the example of the project Stadtpilot

In der vorliegenden Arbeit wird ein System zur manöverübergreifenden autonomen Fahrzeugführung in realer städtischer Umgebung vorgestellt, das auf der praktischen Erfahrung aus der Teilnahme an der DARPA Urban Challenge beruht und im Projekt Stadtpilot weiter vertieft wurde. Die Analyse englisch- und deutschsprachiger Veröffentlichungen hat gezeigt, dass sich die autonome Fahrzeugführung bisher vorrangig auf ausgewählte Szenarien wie autobahnähnliche Umgebungen oder Geländefahrten und auf selektierte Fahrmanöver beschränkt hat. Das Verhalten der Fahrzeuge ergibt sich dabei meist durch eine Aneinanderreihung unterschiedlicher Fahrmanöver. Die Umgebungsbedingungen des Braunschweiger Stadtrings sind hingegen für ein ausschließlich manöverbasiertes autonomes Fahren aufgrund der hohen Anzahl an gefahrenen Fahrmanövern pro Streckenlänge sowie der großen Menge an verschiedenen Situationsvarianten sehr vielfältig. Ziel ist daher eine manöverübergreifende Optimierung aufeinanderfolgender Fahrmanöver sowie eine Kombination unterschiedlicher Konzepte zur Entscheidungsfindung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde dafür ein System zur Umsetzung von Fahrentscheidungen etabliert, das manöverübergreifend und unabhängig vom gewählten Verfahren zur Entscheidungsfindung Trajektorien in Bezug auf Krümmung und Krümmungsänderung optimiert. Die resultierenden Trajektorien minimieren im Vergleich zu klassischen Verfahren die Lenkaktivität und die Querbeschleunigung bei autonomen Fahrten. Die entwickelten Ansätze wurden mit den Versuchsfahrzeugen Caroline in der DARPA Urban Challenge und mit Leonie auf dem Braunschweiger Stadtring erfolgreich getestet. In einer Weltpremiere wurde Leonie im Oktober 2010 der Öffentlichkeit vorgestellt und befuhr ein Teilstück des Braunschweiger Stadtrings mehrfach autonom im alltäglichen Straßenverkehr. Das in dieser Arbeit vorgestellte System zur manöverübergreifenden autonomen Fahrzeugführung hat dazu einen entscheidenden Beitrag geleistet.This thesis introduces an approach for the supra-maneuver, autonomous vehicle guidance that realizes complex and precise autonomous driving maneuvers in real urban settings. The approach is based on the experience of the Technische Universität Braunschweig with its participation in the DARPA Urban Challenge and was enhanced within the ‘Stadtpilot’-project. The analysis of English and German publications and proceedings has shown that research on autonomous vehicles was up to now mainly focused on highway or off-road scenarios and selected driving scenarios. The behavior of the vehicles resulted from a sequence of different maneuvers. Compared to highly structured surroundings like highway scenarios, driving autonomously on Braunschweig’s inner ring road is too complex to fulfill all requirements with a single maneuver based approach due to its high frequency of driven maneuvers and the numerousness of varied situations. A combination of different approaches for the decision finding as well as a supra-maneuver optimization is therefore suggested. As a result, a method was introduced in the context of the ‘Stadtpilot’-project that generates curvature optimized trajectories independent from the way driving decisions are found. The trajectories minimize the steering activity and the lateral accelerations compared to established approaches. The developed method was tested successfully with the autonomous vehicle Caroline within the DARPA Urban Challenge and with Leonie on Braunschweig’s inner ring road. In a world premiere Leonie’s skills were presented in October 2010 to the public, while Leonie drove a section of Braunschweig’s inner ring road fully autonomously in normal traffic repeatedly. The introduced system of a supra-maneuver optimization of path-planned sections has contributed to this success significantly