Hochautomatisiertes Fahren und autonome Fahrzeuge stehen seit einigen Jahren im Fokus der Forschung von Automobilherstellern, Zulieferern aber auch IT-Unternehmen sowie Forschungseinrichtungen. Selbstfahrende Fahrzeuge nehmen ihre Umgebung mittels Sensoren wahr und führen Fahraktionen aus, um ihr Ziel sicher und effizient zu erreichen. Dabei wird häufig ein Modell der Verkehrssituation erstellt, das sowohl aktuelle Sensordaten als auch Hintergrundwissen wie Kartendaten zusammenführt. Darauf aufbauend können dann Fahrmanöver geplant werden, die von der Aktorik des Fahrzeugs ausgeführt werden.
In den letzten Jahren wurden große Fortschritte auf dem Gebiet des hochautomatisierten Fahrens erzielt. Herausforderungen, die sich dabei gezeigt haben, sind das automatisierte Verstehen von komplexen Verkehrssituationen und darauf aufbauend die Generierung von optimalen Fahrstrategien. Automatisierte Fahrzeuge müssen gerade im innerstädtischen Bereich mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Straßentopologien zurechtkommen. Situationsabhängige Speziallösungen stoßen dabei an ihre Grenzen.
Hinzu kommt die durch dynamische Verkehrsteilnehmer induzierte kombinatorische Komplexität im Planungsprozess.
Ziel dieser Arbeit ist die aktive und passive Unterstützung des Fahrers sowie die Bereitstellung von abstrakten Fahrmanöversequenzen für automatisiertes Fahren. Wissenschaftliche Beiträge sind dabei
- eine Abstraktion der Verkehrssituation durch eine relationale, semantische Szenenrepräsentation sowie darauf aufbauend
- Methoden zur effizienten Planung und dynamischen Validierung von Fahrmanöversequenzen.
Durch eine relationale Modellierung kann der Planungsraum für Fahrmanöver an semantischen Grenzen diskretisiert werden. Dies erlaubt eine einheitliche und durch die Reduktion des Raums effiziente Planung. Die Rückführung der semantischen Pläne in eine geometrische Darstellung ermöglicht die dynamische Validierung und Optimierung resultierender Pläne hinsichtlich Energieeffizienz und Komfort.
Hinweise zur optimalen Fahrweise werden als Teil einer Assistenzfunktion dem Fahrer kommuniziert oder für die Trajektorienplanung automatisierter Fahrzeuge zur Verfügung gestellt. Die Verfahren werden sowohl auf synthetischen Daten als auch im realen Fahrversuch evaluiert
