Detailergebnis zu DOK-Nr. 73257
Bionisches Fahren autonomer Fahrzeuge auf Fahrstreifen im komplexen städtischen Umfeld: eine Analyse der Entscheidungsfindung (Orig. engl.: Bionic lane driving of autonomous vehicles in complex urban environments: Decision-making analysis)
| Autoren |
X. Chen Y. Jiang Y. Miao C.-Y. Chan J. Gong G. Tian |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.3 Stadtverkehr (Allgemeines, Planungsgrundlagen) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 6.7.2 Verkehrsbeeinflussung außerorts, Verkehrsmanagement, Fahrerassistenzsysteme |
Intelligent Transportation Systems and Connected and Automated Vehicles. Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2016 (Transportation Research Record (TRB) H. 2559) S. 120-130, 8 B, 3 T, 23 Q
Eine der wesentlichen Herausforderungen für einen zuverlässigen Betrieb autonomer Fahrzeuge in der realen Umgebung betrifft den Umgang mit dynamischen und ungewissen Informationen. Ein auf taktischer Ebene operierendes Modell für das Spurfahrverhalten und Entscheidungsverhalten, welches Informationen unterschiedlichster Quellen in einer komplexen und dynamischen städtischen Umgebung berücksichtigt, ist entscheidend für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge. In der realen Welt sind Fahrzeuglenker in der Lage, dynamisch akkurate Entscheidungen zu treffen. Solche sind auch für autonome Fahrzeuge unerlässlich. Im Aufsatz beschreiben die Autoren die Entwicklung eines Algorithmus für das autonome Spurwechselverhalten. Die benötigten Informationen für die Entwicklung wurden aus der Analyse des Entscheidungsverhaltens von realen Fahrern gewonnen. In einem ersten Schritt wurde in einer Simulationsumgebung für hochentwickelte Fahrerassistenzsysteme und intelligente Fahrzeugsysteme (PreScan) eine virtuelle städtische Verkehrsumgebung erzeugt. Das dynamische Verhalten der Fahrzeuge wurde in sechs Freiheitsgraden simuliert. Die Regeln für die Abbildung der Fahrerentscheidungen wurden mittels Grober Logik (rough set theory) ermittelt. Der entwickelte Algorithmus wurde erprobt für die Bereitstellung befriedigender Geschwindigkeitskontrolle und sichere Entscheidung über das Spurwechselverhalten in städtischer Umgebung. Die Beständigkeit und Effizienz des Algorithmus wurden in Simulationen und auch realen Bedingungen getestet. Die Ergebnisse ermutigen dazu, weitere vertiefte Studien des Entscheidungsverhaltens in komplexen und unbestimmten Umgebungen durchzuführen.