Situationsklassifikation und Bewegungsprognose in Verkehrssituationen mit mehreren Fahrzeugen

Käfer E. Situationsklassifikation und Bewegungsprognose in Verkehrssituationen mit mehreren Fahrzeugen. Bielefeld: Universitätsbibliothek Bielefeld; 2013.Fahrerassistenzsysteme sind in der heutigen Zeit einer der erfolgversprechendsten Beiträge zu mehr Sicherheit auf unseren Straßen. Die intelligenten Helferlein unterstützen den Fahrer aktiv in kritischen Situationen oder erhöhen den Komfort während der Fahrt. Sie sind ein Meilenstein auf dem Weg zu der Vision vom unfallfreien Fahren. Mit Sensoren wie Stereokamera und Radarsystemen ausgestattete Fahrzeuge sind in der Lage die Umwelt wahrzunehmen und die Bewegungsrichtung der Verkehrsteilnehmer zu schätzen. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz erfolgt eine Bewertung der Verkehrssituation auf Kritikalität. Je nach Kritikalität einer Situation werden unterschiedliche Warn- und Unterstützungskonzepte eingesetzt. Das Ziel ist es, den Fahrer auf eine gefährliche Situation hinzuweisen oder bei einem unvermeidbaren Unfall die Aufprallenergie durch einen Bremseingriff zu reduzieren. Gegen Auffahrunfälle im Längsverkehr gibt es bereits ein aktives Sicherheitssystem, den Bremsassistenten. Diese Arbeit hat das Ziel die Situationsanalyse für heutige Sicherheitssysteme auf Kreuzungssituationen zu erweitern. Dazu werden Algorithmen zur frühzeitigen Erkennung von gefährlichen Kreuzungssituationen vorgeschlagen. Der Fokus des ersten Ansatzes liegt auf der Analyse aller Fahreraktionen zweier kreuzender Fahrzeuge. Die kollisionsfreien Kombinationen von Bewegungsoptionen spannen einen zusammengesetzten Aktionsraum zweier Fahrer auf. Aus diesem Aktionsraum wird eine Wahrscheinlichkeit für die Gefahr einer Situation abgeleitet. In einem Versuchsträger integriert zeigt unsere Gefahrenschätzung im Realverkehr eine hohe Performanz und Zuverlässigkeit. Die Vermeidung der Falschwarnungen solcher Systeme ist eine der Herausforderungen, die es hier zu minimieren gilt. Gemessene Bewegungsmuster eines Fahrzeugs werden im zweiten Ansatz als Wissensbasis für eine Prognose eingesetzt. Bei mehreren Fahrzeugen lässt sich in den meisten Kreuzungssituationen eine Interaktion der Fahrer beobachten. Ein Modell für das Interaktionsverhalten ermöglicht eine realistischere Bewegungsprognose für mehrere Fahrzeuge. Im letzten Ansatz werden Bewegungsmuster zweier kreuzender Fahrzeuge in Betracht gezogen. Ein Interaktionsverhalten zwischen den Fahrern liegt dort bereits in den Daten vor. Eine anschauliche und kompakte Repräsentation der interaktiven Bewegungsmuster zweier Fahrzeuge fungiert als Wissensbasis für eine Situationserkennung und Bewegungsprognose

Recognition and Prediction of Situations in Urban Traffic Scenarios

Abstract—The recognition and prediction of intersection situations and an accompanying threat assessment are an indispensable skill of future driver assistance systems. This study focuses on the recognition of situations involving two vehicles at intersections. For each vehicle, a set of possible future motion trajectories is estimated and rated based on a motion database for a time interval of 2-4 s ahead. Possible situations involving two vehicles are generated by a pairwise combination of these individual motion trajectories. An interaction model based on the mutual visibility of the vehicles and the assumption that a driver will attempt to avoid a collision is used to rate possible situations. The correspondingly favoured situations are classified with a probabilistic framework. The proposed method is evaluated on a real-world differential GPS data set acquired during a test drive of about 10 km, including three road intersections. Our method is typically able to recognise the situation correctly about 1.5-3 s before the last vehicle has passed its minimum distance to the centre of the intersection. Keywords-situation recognition; interaction model; visibility constraint, motion prediction; I

Situation analysis at road intersections

Käfer E, Hermes C, Wöhler C, Ritter H, Kummert F. Situation analysis at road intersections. In: Proc. 5. Dortmunder Auto-Tag. Dortmund, Germany; 2010

Recognition of Situation Classes at Road Intersections

Käfer E, Hermes C, Wöhler C, Ritter H, Kummert F. Recognition of Situation Classes at Road Intersections. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers, ed. IEEE International Conference on Robotics and Automation. Anchorage, Alaska, USA: IEEE; 2010

Recognition and Prediction of Situations in Urban Traffic Scenarios

Käfer E, Hermes C, Wöhler C, Ritter H, Kummert F. Recognition and Prediction of Situations in Urban Traffic Scenarios. In: IEEE Computer Society, International Association for Pattern Recognition, eds. Proc. Int. Conf. on Pattern Recognition. Istanbul, Turkey: IEEE; 2010