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Probabilistische Vorhersage von Fahrstreifenwechseln für hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen
Abstract
Die vorliegende Arbeit stellt ein Konzept zur zeitlichen Vorhersage von Fahrstreifenwechselmanövern auf Autobahnen für Systeme zur automatischen Fahrzeugführung vor. Derartige Systeme benötigen ein Verständnis der Fahrumgebung zur konfliktfreien und nachvollziehbaren Durchführung der Fahraufgabe. Dies beinhaltet die Wahrnehmung und Interpretation der Fahrumgebung zur Erkennung und Vorhersage von Fahrmanövern des umgebenden Verkehrs- doc-type:doctoralThesis
- Text
- info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
- dissertation
- info:eu-repo/semantics/publishedVersion
- Fahrstreifenwechsel
- Dynamische Bayes\u27sche Netzwerke
- Maschinelles Lernen
- Automatisches Fahren
- lane change
- dynamic Bayesian networks
- machine learning
- automated driving
- ddc:620
- Engineering & allied operations
- info:eu-repo/classification/ddc/620
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This paper was published in KITopen.
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