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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter (O) February 7, 2017

Bayesian environment representation, prediction, and criticality assessment for driver assistance systems

Bayessche Umgebungsrepräsentation, Prädiktion und Kritikalitätsbewertung für Fahrerassistenzsysteme
Matthias Schreier

Abstract

The dissertation approaches the questions i) how to represent the driving environment in an environment model, ii) how to obtain such a representation, and iii) how to predict the traffic scene for criticality assessment. Bayesian inference provides the common framework of all designed methods. First, Parametric Free Space (PFS) maps are introduced, which compactly represent the vehicle environment in form of relevant, drivable free space. They are obtained by a novel method for grid mapping and tracking in dynamic environments. In addition, a maneuver-based, long-term trajectory prediction and criticality assessment system is introduced and the application of all methods within the advanced driver assistance system PRORETA 3 is described.

Zusammenfassung

Die Dissertation behandelt die Fragen, i) wie die Fahrumgebung geeignet in einem Umfeldmodell repräsentiert werden kann, ii) wie eine solche Repräsentation realisierbar ist und iii) wie die zukünftige Entwicklung der Verkehrssituation sowie deren Kritikalität abgeschätzt werden kann. Bayessche Inferenzverfahren bilden das gemeinsame theoretische Gerüst aller hierzu entworfenen Methoden. Zunächst werden Parametrische Freiraumkarten eingeführt, die die Fahrzeugumgebung in Form von relevanten, befahrbaren Freiräumen darstellen. Basis für deren Erzeugung ist ein neuer Ansatz zur Erstellung von Belegungsgitterkarten und zur Objektverfolgung in dynamischen Umgebungen. Zusätzlich werden ein manöverbasiertes Langzeit- Trajektorienprädiktions- und Kritikalitätsbewertungsverfahren vorgestellt sowie die Anwendung aller Methoden im Fahrerassistenzsystem PRORETA 3 erläutert.

Received: 2016-11-7
Accepted: 2016-11-11
Published Online: 2017-2-7
Published in Print: 2017-2-28

©2017 Walter de Gruyter Berlin/Boston

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