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
