Kollisionswarnung Im Urbanen Strassenverkehr Auf Basis Einer Probabilistischen Situationsanalyse

Kreuzungen im urbanen Strassenverkehr sind Unfallschwerpunkte, die im Fokus der Fahrerassistenzforschung stehen. In dieser Arbeit wird ein System vorgestellt, das mit Hilfe einer probabilistischen Situationsanalyse eine Kollisionswarnung an Kreuzungen ermoglicht. Hierzu werden Verfahren zur Fahrerwarnung verwendet, die eine entwickelte Fahrerintentionsvorhersage zur Erhohung der Pradiktionsgute nutzen. Die Intentionen des eigenen Fahrers und von Fahrern anderer Fahrzeuge im Kreuzungsbereich werden mit einem probabilistischen Netz pradiziert. Dieses Netz verwendet Informationen eines graphenbasierten Umfeldmodells, Fahrdynamikdaten sowie Fahrereingaben. Die Intentionspradiktion wird in dieser Arbeit mit Studiendaten aus Realfahrten evaluiert. Die Fahrerintentionsvorhersage sowie die Informationen des Umfeldmodells und Fahrdynamikdaten werden genutzt, um mehrere zukunftige Entwicklungen einer Szene mit probabilistischen Erreichbarkeitsmengen zu bestimmen. Diese beschreiben alle Orte, die ein Fahrzeug zu einem bestimmten Zeitpunkt mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit erreichen kann. Diese Mengen werden fur relevante Fahrzeuge im Kreuzungsbereich ermittelt und uberlagert, um Kollisionswahrscheinlichkeiten abzuleiten. Ferner wird die prototypische Integration des Systems in ein Versuchsfahrzeug dargestellt. Neben der verwendeten Sensorik werden das genutzte HMI-Konzept sowie die entwickelte Systemarchitektur beschrieben.