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Die vorliegende Arbeit beschreibt ein Verfahren zur Fahrzeugdetektion anhand monoskopischer Videomerkmale. Aus den Bildern einer im Fahrzeug angebrachten Videokamera werden charakteristische Merkmale extrahiert.Diese Beobachtungen werden fusioniert und zeitlich verfolgt. Dabei kommen Joint Probabilistic Data Association- Filter zum Einsatz. Mehrere Bewegungsmodelle werden in einem Interacting Multiple Model-Verfahren verknüpft, um eine zuverlässige Verfolgung zu gewährleisten.

Fahrerassistenzsystem --- Datenfusion --- Objektverfolgung

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Fahrerassistenzsysteme eröffnen die Möglichkeit für automatische Eingriffe in Gefahrensituationen und bieten dadurch ein Potenzial zur Unfallvermeidung und zur Minimierung der Unfallschwere im Straßenverkehr. Die Handlungen mehrerer kognitiver Fahrzeuge können über Funkkommunikation miteinander koordiniert werden. Diese Dissertation untersucht potenziell echtzeitfähige Bewegungsplanungsalgorithmen zur Planung von Fahrmanövern, die von mehreren Fahrzeugen kooperativ ausgeführt werden können.

Kooperation --- Fahrerassistenzsystem --- autonome Fahrzeuge --- Bahnplanung --- Bewegungsplanung

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Der Band widmet sich einer Brems-Ausweich-Assistenz. Zunächst werden Situationen identifiziert, in denen Ausweichen einen Sicherheitsvorteil liefert. Darauf werden Systemkonzepte erarbeitet, mit denen der Fahrer auf die kritische Situation und die Ausweichoption aufmerksam gemacht und während des Fahrmanövers unterstützt wird. Probandenstudien zeigen, dass die Unfallhäufigkeit signifikant reduziert werden kann. Damit werden weitere Möglichkeiten zur Steigerung der Verkehrssicherheit eröffnet.

Auffahrunfall --- Fahrerassistenzsystem --- Visuelle Ausweichanzeige --- Brems-Ausweich-Assistenz --- Fahrsimulator --- Auffahrunfall --- Fahrerassistenzsystem --- Visuelle Ausweichanzeige --- Brems-Ausweich-Assistenz --- Fahrsimulator

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Long description: The world of Automotive and Electronics has been changing continuously Technologies that have been discussed as projects for the future are now available in every new car, and progress toward autonomous driving is visible, although the future will still bring many challenges to master. The AmE is the perfect place to discuss these challenges, both from the technical as well as the legal and societal side. Sensors become more and more powerful which allows to get a better image of the car surroundings. Increasing computational power helps to fuse data from different sources such as RADAR, LIDAR, camera and ultrasound, enhanced and combined with information from Car-2-X communication and off-board services. Nevertheless, there are plenty of unresolved issues. On the hardware side, high computational power requires efficient chips, implemented in state-of-the-art technology, which is right now 7nm. New assembly technologies for vertically stacked dies as they are used in high-end GPUs, lead to very compact devices with a high power density. This implies forced cooling, a new concept with few experiences, in particular with respect to long term reliability. On the software side, the construction of the car surroundings is still far away from being perfect. Whereas scenarios such as driving on a motorway are well understood, it is right now unimaginable to drive a car autonomously through a crowded downtown with thousands of bikes and pedestrians, all with a certain ignorance of the traffic rules. AmE addresses industry as well as academia to improve the communication between the two mentioned worlds, triggering new ideas. AmE is also an excellent platform for presenting research work and getting immediate feedback from application engineering. This interaction is one of the main strengths of the AmE and a real magnet for all participants.

Fahrzeugelektronik --- Automotive --- Sensorik --- Autonomes Fahren --- Connectivity --- Fahrerassistenzsystem --- Bordnetze

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Laserscanner werden in Fahrzeugen zur Umfelderfassung eingesetzt. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie aus den Messungen des Laserscanners der Abstand und die Bewegung anderer Fahrzeuge bestimmt werden können. Verschiedene Ansätze zur Gruppierung der Messungen werden verglichen und hinsichtlich ihrer Eignung für Fahrzeuge bewertet. Darauf aufbauend wird analysiert, wie der Einfluss stochastischer und deterministischer Fehler auf die Bestimmung von Abstand und Bewegung minimiert werden kann.

Fahrerassistenzsystem --- Zustandsschätzung --- Abstandsmessung --- Bewegungsmessung --- statistical procedure --- Schätzunglidar scanner --- Signalverarbeitung --- Laserscanner --- Statistik --- recursive state estimation