Buch, Deutsch, Band 36, 181 Seiten, Format (B × H): 146 mm x 206 mm, Gewicht: 273 g
Reihe: Schriftenreihe zu Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement
Buch, Deutsch, Band 36, 181 Seiten, Format (B × H): 146 mm x 206 mm, Gewicht: 273 g
Reihe: Schriftenreihe zu Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement
ISBN: 978-3-8396-1103-6
Verlag: Fraunhofer Verlag
Die Erkennung von Fahrerintentionen in Bezug auf bevorstehende Fahrmanöver ermöglicht eine sichere und intuitive Auslegung von Fahrerassistenz und Fahrzeugautomatisierung.
Die vorliegende Arbeit stellt das verhaltensbasierte "Jordan-Modell der Fahrmanöverintention" vor und erläutert wie dieses aus empirischen Beobachtungen von Fahrern abgeleitet wurde. Das Modell stellt den Prozess der Intentionsbildung, Handlungsvorbereitung bis hin zur intendierten Handlung im Kontext von Fahrmanövern dar.
Am Beispiel der Bremsintention von Autofahrern, aufgrund querungsbereiter Fußgänger, wird ein Algorithmus entwickelt, der Fahrerintention erkennt und zur intuitiven Auslegung von Fußgängerkollisionswarnsystemen und Notbremssystemen genutzt werden kann. Der Algorithmus wird anhand von Fahrerverhaltensdaten aus Fahrsimulatorstudien entwickelt.
Die Anwendung des Algorithmus wird in einem Realfahrzeug erfolgreich demonstriert, indem Fahrerwarnungen vor querungsbereiten Fußgängern an die Bremsintention des Fahrers adaptiert werden.
Diederichs / Spath / Bullinger
Entwicklung von verhaltensbasierten Verfahren zur Erkennung von Fahrerintention für die Prädiktion von Fahrmanövern jetzt bestellen!
Die vorliegende Arbeit stellt das verhaltensbasierte "Jordan-Modell der Fahrmanöverintention" vor und erläutert wie dieses aus empirischen Beobachtungen von Fahrern abgeleitet wurde. Das Modell stellt den Prozess der Intentionsbildung, Handlungsvorbereitung bis hin zur intendierten Handlung im Kontext von Fahrmanövern dar.
Am Beispiel der Bremsintention von Autofahrern, aufgrund querungsbereiter Fußgänger, wird ein Algorithmus entwickelt, der Fahrerintention erkennt und zur intuitiven Auslegung von Fußgängerkollisionswarnsystemen und Notbremssystemen genutzt werden kann. Der Algorithmus wird anhand von Fahrerverhaltensdaten aus Fahrsimulatorstudien entwickelt.
Die Anwendung des Algorithmus wird in einem Realfahrzeug erfolgreich demonstriert, indem Fahrerwarnungen vor querungsbereiten Fußgängern an die Bremsintention des Fahrers adaptiert werden.
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