By Joachim Schröder

ISBN-10: 3866444060

ISBN-13: 9783866444065

In der vorliegenden Arbeit wird eine biologisch motivierte Verhaltenssteuerung f?r ein kognitives Automobil vorgestellt, die ein hohes Ma? an R?ckmeldung liefert und damit die Grundlage f?r zuk?nftige Lernverfahren bildet. Weiterhin wird eine universell einsetzbare Bahnplanungskomponente entwickelt. Wesentliches point des vorgestellten Ansatzes ist die Repr?sentation von Fahrintention und Fahrzeugumfeld mit Hilfe von dynamischen Gefahrenkarten.

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Bahnplanung Das Bahnplanungsmodul ist eine separate Systemkomponente und u ¨bernimmt vielf¨altige Aufgabenstellungen wie die Planung von Einparkvorg¨angen oder Bahnen in unstrukturierter Umgebung sowie das Planen von Fahrstrecken auf Fahrspuren oder in Notsituationen (vgl. Kapitel 4). Diese Abtrennung von der Verhaltensentscheidung er¨offnet M¨oglichkeiten der separaten Entwicklung und Testbarkeit sowie den Einsatz in vielf¨altigen Anwendungen. Sie erfordert aber zugleich eine Schnittstelle, die mehreren wichtigen Anforderungen gen¨ ugen muss: 1.

Dies sind u ¨blicherweise parkende Autos, k¨onnen aber auch generell Objekte anderer Art auf der Fahrspur sein. Wenn m¨oglich, wird das Verhalten Spur halten derart instruiert, dass das Hindernis innerhalb der zur Verf¨ ugung stehenden Eigenspur umfahren werden kann. Sollte ¨ es notwendig sein, die Gegenspur zu benutzen, so kommen ¨ahnlich wie beim Uberholen ¨ mehrere Phasen des Ausweichens mit vorheriger Uberpr¨ ufung der Verkehrslage zum Einsatz ¨ (vgl. Verhalten Uberholen). Statische und dynamische Hindernisse, welche die Eigenspur blockieren, k¨onnen mit dem ¨ ¨ Verhalten Uberholen passiert werden.

Stand der Forschung – Autonomes Fahren Verhaltensentscheidung Verhaltensentscheidung mittels endlicher Zustandsautomaten Um die Aufgaben der Urban Challenge zu bew¨altigen, wurde im Team Tartan Racing ein Reasoning Framework entwickelt [Urmson 08, Ferguson 08]. Ziel war es, damit Teilaufgaben wie Routenplanung, kontextabh¨angige Entscheidungsfindung und Bewegungsplanung zu integrieren, um Fahrman¨over sicher und schnell durchzuf¨ uhren. 6 zeigt die verwendete Systemarchitektur, welche mit den drei Planungsebenen f¨ ur Route, Verhalten und Bewegung an jene herk¨ommlicher Robotersysteme erinnert.

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Adaptive Verhaltensentscheidung und Bahnplanung fur kognitive Automobile by Joachim Schröder


by Paul
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