Volume 56, Issue 11

Zusammenfassung Viele Komfort- und Sicherheitsapplikationen benötigen eine präzise Information über die Eigenbewegung des Fahrzeugs. Aus den Daten von serienmäßig in heutigen Fahrzeugen verbauten Sensoren kann die Eigenbewegung bestimmt werden. Im Rahmen dieser Arbeit werden Algorithmen vorgestellt, die die Genauigkeit der Eigenbewegungsbestimmung mit Hilfe eines Laserscanners verbessern. Ein rasterbasierter und ein merkmalsbasierter SLAM Algorithmus für den robusten Einsatz im realen Straßenverkehr erlaubt die präzise Eigenbewegungsbestimmung in Innenstadt-, Landstraßen und Autobahnszenarien und auch in extremen Fahrmanövern wie Schleudern oder Drift.

Zusammenfassung Durch sensorielle Wahrnehmung und Interpretation von Video- und Lidardaten erstellen sich Kognitive Automobile ein Lagebild ihrer Umgebung, welches die Grundlage für die Entscheidung und Ausführung situationsangepassten Fahrverhaltens bildet. Probabilistische Modelle erlauben dabei die konsistente Repräsentation der Sensorinformation einschließlich ihrer Unsicherheit. Symbolisches Wissen über die Verkehrsszene kann in diesem Kontext durch Markov-Logik-Netze probabilistisch formuliert und inferiert werden. Anstelle von fertigkeits- oder regelbasiertem Verhalten geben wissensbasierte Methoden Werte und Ziele vor, sodass die Verhaltensentscheidung durch Auswahl des Verhaltens erfolgt, das den größtmöglichen Zielerreichungsgrad erwarten lässt. Erste Ergebnisse umfassen neben dem Fahrzeugaufbau bereits autonome Manöver sowie die Finalteilnahme im Urban Challenge Wettbewerb.

Research on computer vision systems for driver assistance resulted in a variety of isolated approaches mainly performing very specialized tasks like, e. g., lane keeping or traffic sign detection. However, for a full understanding of generic traffic situations, integrated and flexible approaches are needed. We here present a highly integrated vision architecture for an advanced driver assistance system inspired by human cognitive principles. The system uses an attention system as the flexible and generic front-end for all visual processing, allowing a task-specific scene decomposition and search for known objects (based on a short term memory) as well as generic object classes (based on a long term memory). Knowledge fusion, e. g., between an internal 3D representation and a reliable road detection module improves the system performance. The system heavily relies on top-down links to modulate lower processing levels, resulting in a high system robustness.

Zusammenfassung Dieser Beitrag beschreibt ein Multireglerkonzept, welches verschiedene Quer- und Längsregler zur Erprobung vollautonomen Fahrens bereitstellt. Nach einer Beschreibung der praktischen Anforderungen an ein solches System, wird basierend auf der exakten Ein-/Ausgangslinearisierung eine Querregelungsstrategie beschrieben, der zwei Einspurmodelle mit unterschiedlichen Gültigkeitsbereichen zugrunde liegen. Der Querregler zeichnet sich durch Robustheit gegenüber Fehlern in der gemessenen GPS-Position und Bahnplanung sowie durch geringe Stetigkeitsanforderungen an die geplante Sollbahn aus, was für den prototypischen Einsatz in der Praxis von besonderer Bedeutung ist. Zur Realisierung einer Geschwindigkeits-, Abstands- und Anhalteregelung wird eine Ablösestrategie vorgestellt, welche zwischen verschiedenen Regelzielen stoßfrei wechselt. Der entworfene Multiregler wird in praktischen Fahrversuchen für verschiedene Szenarien erprobt und die Ergebnisse werden ausführlich dargestellt.

Zusammenfassung Im Rahmen dieses Artikels werden zwei methodische Ansätze vorgestellt, anhand derer die Frage nach dem bestehenden Prüfbedarf für Sicherheitssysteme der Bahnführungsebene einerseits aus System- und andererseits aus Manöversicht beantwortet wird. Basierend hierauf wird beispielhaft gezeigt, welche Bereiche mit bekannten Testverfahren bereits adressiert werden und wo noch Entwicklungsbedarf besteht. Am Beispiel des Darmstädter Verfahrens mit EVITA (Experimental Vehicle for Unexpected Target Approach) zur Bewertung von Frontalkollisionsgegenmaßnahmen werden Anforderungen, Umsetzung sowie die Validierung neuartiger Testverfahren gezeigt.

Zusammenfassung In dieser Arbeit werden vier Ansätze zur Fahrermodellierung vorgestellt und an einem Beispiel gezeigt, dass sich damit sowohl individuelle Unterschiede im Lenkverhalten als auch strategische Fahraufgaben abbilden lassen. Abschließend wird diskutiert, wie sich dies für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge nutzen lässt.