Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 2008

Univ., Diss., 2010--Frankfurt (Main). / Engl. Übers. des Hauptsacht.: Estimate of vehicle parametres based of the sensor data fusion.

Brandenburgische Techn. Universiẗat, Diss., 2001--Cottbus.

Zugl.: Braunschweig, Techn. Universiẗat, Diss., 2008.

The development of driver assistance and automated vehicle control is in process and finds its way more and more into urban traffic environments. Here, the complexity of traffic situations is highly challenging and requires system approaches to comprehend such situations. The key element is the process of situation assessment to identify critical situations in advance and derive adequate warning and intervention strategies. This thesis introduces a system approach to establish a situation assessment process with the focus on the prediction of the driver intention. The system design is based on the Situation Awareness model by Endsley. Further, a prediction algorithm is created using Hidden Markov Models. To define the parameters of the models, an existing database is used and previously analyzed to identify reasonable variables that indicate an intended driving direction while approaching the intersection. Here, vehicle dynamics are used instead of driver inputs to enable a further extension of the prediction, i.e.\\ to predict the driving intention of other vehicles detected by sensors. High prediction rates at temporal distances of several seconds before entering the intersection are accomplished. The prediction is integrated in a system for situation assessment including an intersection model. A Matlab tool is created with an interface to the vehicle CAN bus and the intersection modeling which uses digital map data to establish a representation of the intersection. To identify differences and similarities in the process of approaching an intersection dependent on the intersection shape and regulation, a naturalistic driving study is conducted. Here, the distance to the intersection and velocity is observed on driver inputs related to the upcoming intersection (leaving the gas pedal, pushing the brake, using the turn signal). The findings are used to determine separate prediction models dependent on shape and regulation of the upcoming intersection. The system runs in real-time and is tested in a real traffic environment. / Die Entwicklung von Fahrerassistenz und automatisiertem Fahren ist in vollem Gange und entwickelt sich zunehmend in Richtung urbanen Verkehrsraum. Hier stellen besonders komplexe Verkehrssituationen sowohl für den Fahrer als auch für Assistenzsysteme eine Herausforderung dar. Zur Bewältigung dieser Situationen sind neue Systemansätze notwendig, die eine Situationsanalyse und -bewertung beinhalten. Dieser Prozess der Situationseinschätzung ist der Schlüssel zum Erkennen von kritischen Situationen und daraus abgeleiteten Warnungs- und Eingriffsstrategien. Diese Arbeit stellt einen Systemansatz vor, welcher den Prozess der Situationseinschätzung abbildet mit einem Fokus auf die Prädiktion der Fahrerintention. Das Systemdesign basiert dabei auf dem Situation Awareness Model von Endsley. Der Prädiktionsalgorithmus ist mit Hilfe von Hidden Markov Modellen umgesetzt. Zur Bestimmung der Modellparameter wurde eine existierende Datenbasis genutzt und zur Bestimmung von relevanten Variablen für die Prädiktion der Fahrtrichtung während der Kreuzungsannäherung analysiert. Dabei wurden Daten zur Fahrdynamik ausgewählt anstelle von Fahrereingaben um die Prädiktion später auf externe Fahrzeuge mittels Sensorinformationen zu erweitern. Es wurden hohe Prädiktionsraten bei zeitlichen Abständen von mehreren Sekunden bis zum Kreuzungseintritt erzielt. Die Prädiktion wurde in das System zur Situationseinschätzung integriert. Weiterhin beinhaltet das System eine statische Kreuzungsmodellierung. Dabei werden digitale Kartendaten genutzt um eine Repräsentation der Kreuzung und ihrer statischen Attribute zu erzeugen und die der Kreuzungsform entsprechenden Prädiktionsmodelle auszuwählen. Das Gesamtsystem ist als Matlab Tool mit einer Schnittstelle zum CAN Bus implementiert. Weiterhin wurde eine Fahrstudie zum natürlichen Fahrverhalten durchgeführt um mögliche Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Annäherung an Kreuzungen in Abhängigkeit der Form und Regulierung zu identifizieren. Hierbei wurde die Distanz zur Kreuzung und die Geschwindigkeit bei Fahrereingaben im Bezug zur folgenden Kreuzung gemessen (Gaspedalverlassen, Bremspedalbetätigung, Blinkeraktivierung). Die Ergebnisse der Studie wurden genutzt um die Notwendigkeit verschiedener Prädiktionsmodelle in Abhängigkeit von Form der Kreuzung zu bestimmen. Das System läuft in Echtzeit und wurde im realen Straßenverkehr getestet.

Sicherheit ist ein hohes Ziel in allen Bereichen des menschlichen Lebens, so auch im Straßenwesen und im Straßenverkehr. Ihre Förderung ist ein volkswirtschaftliches und ethisches gesamtgesellschaftliches Anliegen. Aus diesem Grund und wegen der Dominanz von Fahrunfällen auf Landstraßen wurde die vorliegende Arbeit auf die Bewertung der Linienführung einbahnig zweistreifiger Außerortsstraßen nach der Zielfunktion Fahrsicherheit ausgerichtet. Als fahrsicher wurde der Zustand definiert, bei dem angenommen werden kann, daß ein unbehindert fahrender Pkw keinen durch die Gestalt der Straßenverkehrsanlage und ihre Wahrnehmbarkeit induzierten Risiken ausgesetzt ist. Unter unbehindert fahrend wird ein Pkw verstanden, dessen Fahrer sein Verhalten unabhängig vom übrigen Verkehr wählen kann. Der Bezug auf den unbehindert fahrenden Pkw macht deutlich, daß die Betrachtungen in der vorliegenden Arbeit eine lediglich durch die Wahrnehmung der Straßenverkehrsanlage bedingte Wahl des Fahrverhaltens voraussetzen. Somit wird die Fahrsicherheit von der Verkehrssicherheit abgegrenzt. In der Arbeit wurden zunächst die bekannten Bewertungsmethoden einer kritischen Wertung unterzogen. Daraus wurden die theoretischen Bewertungsgrundlagen ausgearbeitet und ein Konzept für die praktische Umsetzung entwickelt. Schließlich wurden einige der vorgeschlagenen Bewertungskriterien anhand des Unfallgeschehens an Beispielstrecken überprüft. Verfolgt wurde in der Arbeit die Bewertung mit Hilfe mittelbarer Sicherheitskenngrößen. Vorteil einer solchen Bewertung ist, daß letztere im direkten Zusammenhang mit den Elementen und Parametern der Linienführung stehen. Ursachen für Sicherheitsmängel können somit aus der Sicht des Entwurfsingenieurs eindeutig identifiziert werden. Aus diesem Grund wurde der Bewertungsrahmen in folgende Ebenen gegliedert: · Objektiv vorhandene Streckencharakteristik · Wahrnehmung der Streckencharakteristik · Handlung Fahrverhalten · Wirkung - Aktivierung / Beanspruchung - Fahrdynamik Die vorgestellte Gliederung entspricht in ihrer Reihenfolge dem Fahrprozeß. Die objektiv vorhandene Streckencharakteristik und ihre Wahrnehmung durch den Kraftfahrer stellen den Ausgangspunkt dar. Sie bilden demzufolge die Gruppe der primären Merkmale, auf die die Bewertung schwerpunktmäßig zu konzentrieren ist. Die übrigen Bewertungsebenen umfassen sekundäre bzw. abgeleitete Merkmale. Sie kennzeichnen die Handlungen des Fahrers (Fahrverhalten) und deren Folgen (Aktivierung/ Beanspruchung, Fahrdynamik). Eine Bewertung soll hier nur in Ausnahmefällen ergänzend vorgenommen werden. Für die einzelnen Kriterien erfolgt die Bewertung in Form eines "Zielerreichungsgrades", d. h. als dimensionslose Angabe der Ausprägung des jeweiligen Bewertungskriteriums. Dabei wurden der untere Grenzwert des Anspruchniveaus (Grenze der Zumutbarkeit) als 0% und der obere Wert (Grenze der Hinnehmbarkeit) als 100% Zielerreichungsgrad angesetzt. Zur Berücksichtigung unterschiedlicher Streckenniveaus wurden gute, brauchbare und zu vermeidende Bereiche in Abhängigkeit der Straßenkategorie definiert. Die Gegenüberstellung der Bewertungsergebnisse für die hier behandelten Kriterien mit dem Unfallgeschehen deutet zunächst auf Zusammenhänge hin. Diese sollen in Rahmen weiterführender Arbeiten anhand eines größeren Strecken- und Unfallkollektivs eingehend geprüft werden.

Sicherheit ist ein hohes Ziel in allen Bereichen des menschlichen Lebens, so auch im Straßenwesen und im Straßenverkehr. Ihre Förderung ist ein volkswirtschaftliches und ethisches gesamtgesellschaftliches Anliegen. Aus diesem Grund und wegen der Dominanz von Fahrunfällen auf Landstraßen wurde die vorliegende Arbeit auf die Bewertung der Linienführung einbahnig zweistreifiger Außerortsstraßen nach der Zielfunktion Fahrsicherheit ausgerichtet. Als fahrsicher wurde der Zustand definiert, bei dem angenommen werden kann, daß ein unbehindert fahrender Pkw keinen durch die Gestalt der Straßenverkehrsanlage und ihre Wahrnehmbarkeit induzierten Risiken ausgesetzt ist. Unter unbehindert fahrend wird ein Pkw verstanden, dessen Fahrer sein Verhalten unabhängig vom übrigen Verkehr wählen kann. Der Bezug auf den unbehindert fahrenden Pkw macht deutlich, daß die Betrachtungen in der vorliegenden Arbeit eine lediglich durch die Wahrnehmung der Straßenverkehrsanlage bedingte Wahl des Fahrverhaltens voraussetzen. Somit wird die Fahrsicherheit von der Verkehrssicherheit abgegrenzt. In der Arbeit wurden zunächst die bekannten Bewertungsmethoden einer kritischen Wertung unterzogen. Daraus wurden die theoretischen Bewertungsgrundlagen ausgearbeitet und ein Konzept für die praktische Umsetzung entwickelt. Schließlich wurden einige der vorgeschlagenen Bewertungskriterien anhand des Unfallgeschehens an Beispielstrecken überprüft. Verfolgt wurde in der Arbeit die Bewertung mit Hilfe mittelbarer Sicherheitskenngrößen. Vorteil einer solchen Bewertung ist, daß letztere im direkten Zusammenhang mit den Elementen und Parametern der Linienführung stehen. Ursachen für Sicherheitsmängel können somit aus der Sicht des Entwurfsingenieurs eindeutig identifiziert werden. Aus diesem Grund wurde der Bewertungsrahmen in folgende Ebenen gegliedert: · Objektiv vorhandene Streckencharakteristik · Wahrnehmung der Streckencharakteristik · Handlung Fahrverhalten · Wirkung - Aktivierung / Beanspruchung - Fahrdynamik Die vorgestellte Gliederung entspricht in ihrer Reihenfolge dem Fahrprozeß. Die objektiv vorhandene Streckencharakteristik und ihre Wahrnehmung durch den Kraftfahrer stellen den Ausgangspunkt dar. Sie bilden demzufolge die Gruppe der primären Merkmale, auf die die Bewertung schwerpunktmäßig zu konzentrieren ist. Die übrigen Bewertungsebenen umfassen sekundäre bzw. abgeleitete Merkmale. Sie kennzeichnen die Handlungen des Fahrers (Fahrverhalten) und deren Folgen (Aktivierung/ Beanspruchung, Fahrdynamik). Eine Bewertung soll hier nur in Ausnahmefällen ergänzend vorgenommen werden. Für die einzelnen Kriterien erfolgt die Bewertung in Form eines "Zielerreichungsgrades", d. h. als dimensionslose Angabe der Ausprägung des jeweiligen Bewertungskriteriums. Dabei wurden der untere Grenzwert des Anspruchniveaus (Grenze der Zumutbarkeit) als 0% und der obere Wert (Grenze der Hinnehmbarkeit) als 100% Zielerreichungsgrad angesetzt. Zur Berücksichtigung unterschiedlicher Streckenniveaus wurden gute, brauchbare und zu vermeidende Bereiche in Abhängigkeit der Straßenkategorie definiert. Die Gegenüberstellung der Bewertungsergebnisse für die hier behandelten Kriterien mit dem Unfallgeschehen deutet zunächst auf Zusammenhänge hin. Diese sollen in Rahmen weiterführender Arbeiten anhand eines größeren Strecken- und Unfallkollektivs eingehend geprüft werden.

The development of driver assistance and automated vehicle control is in process and finds its way more and more into urban traffic environments. Here, the complexity of traffic situations is highly challenging and requires system approaches to comprehend such situations. The key element is the process of situation assessment to identify critical situations in advance and derive adequate warning and intervention strategies. This thesis introduces a system approach to establish a situation assessment process with the focus on the prediction of the driver intention. The system design is based on the Situation Awareness model by Endsley. Further, a prediction algorithm is created using Hidden Markov Models. To define the parameters of the models, an existing database is used and previously analyzed to identify reasonable variables that indicate an intended driving direction while approaching the intersection. Here, vehicle dynamics are used instead of driver inputs to enable a further extension of the prediction, i.e.\\ to predict the driving intention of other vehicles detected by sensors. High prediction rates at temporal distances of several seconds before entering the intersection are accomplished. The prediction is integrated in a system for situation assessment including an intersection model. A Matlab tool is created with an interface to the vehicle CAN bus and the intersection modeling which uses digital map data to establish a representation of the intersection. To identify differences and similarities in the process of approaching an intersection dependent on the intersection shape and regulation, a naturalistic driving study is conducted. Here, the distance to the intersection and velocity is observed on driver inputs related to the upcoming intersection (leaving the gas pedal, pushing the brake, using the turn signal). The findings are used to determine separate prediction models dependent on shape and regulation of the upcoming intersection. The system runs in real-time and is tested in a real traffic environment.:Contents List of Figures Acronyms 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Outline 2 Fundamentals 2.1 Traffic Intersections 2.2 Situation Assessment 2.3 Prediction of Driver Intention 2.3.1 Methods Overview 2.3.2 Hidden Markov Models 2.4 Localization 3 Driving Behavior 3.1 Data Analysis 3.1.1 Data selection and processing 3.1.2 Results 3.1.3 Conclusion 3.2 Naturalistic Driving Study 3.2.1 Background 3.2.2 Methods 3.2.3 Results 3.2.4 Discussion and Conclusion 4 Prediction Algorithm 4.1 Framework 4.2 Input data 4.3 Evaluation 4.4 Validation 4.5 Conclusion 5 System Approach 5.1 Sensing 5.2 Situation analysis 5.3 Prediction 5.3.1 Implementation 5.3.2 Graphical User Interface (GUI) 5.3.3 Testing and Outlook 6 Conclusion and Outlook Bibliography / Die Entwicklung von Fahrerassistenz und automatisiertem Fahren ist in vollem Gange und entwickelt sich zunehmend in Richtung urbanen Verkehrsraum. Hier stellen besonders komplexe Verkehrssituationen sowohl für den Fahrer als auch für Assistenzsysteme eine Herausforderung dar. Zur Bewältigung dieser Situationen sind neue Systemansätze notwendig, die eine Situationsanalyse und -bewertung beinhalten. Dieser Prozess der Situationseinschätzung ist der Schlüssel zum Erkennen von kritischen Situationen und daraus abgeleiteten Warnungs- und Eingriffsstrategien. Diese Arbeit stellt einen Systemansatz vor, welcher den Prozess der Situationseinschätzung abbildet mit einem Fokus auf die Prädiktion der Fahrerintention. Das Systemdesign basiert dabei auf dem Situation Awareness Model von Endsley. Der Prädiktionsalgorithmus ist mit Hilfe von Hidden Markov Modellen umgesetzt. Zur Bestimmung der Modellparameter wurde eine existierende Datenbasis genutzt und zur Bestimmung von relevanten Variablen für die Prädiktion der Fahrtrichtung während der Kreuzungsannäherung analysiert. Dabei wurden Daten zur Fahrdynamik ausgewählt anstelle von Fahrereingaben um die Prädiktion später auf externe Fahrzeuge mittels Sensorinformationen zu erweitern. Es wurden hohe Prädiktionsraten bei zeitlichen Abständen von mehreren Sekunden bis zum Kreuzungseintritt erzielt. Die Prädiktion wurde in das System zur Situationseinschätzung integriert. Weiterhin beinhaltet das System eine statische Kreuzungsmodellierung. Dabei werden digitale Kartendaten genutzt um eine Repräsentation der Kreuzung und ihrer statischen Attribute zu erzeugen und die der Kreuzungsform entsprechenden Prädiktionsmodelle auszuwählen. Das Gesamtsystem ist als Matlab Tool mit einer Schnittstelle zum CAN Bus implementiert. Weiterhin wurde eine Fahrstudie zum natürlichen Fahrverhalten durchgeführt um mögliche Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Annäherung an Kreuzungen in Abhängigkeit der Form und Regulierung zu identifizieren. Hierbei wurde die Distanz zur Kreuzung und die Geschwindigkeit bei Fahrereingaben im Bezug zur folgenden Kreuzung gemessen (Gaspedalverlassen, Bremspedalbetätigung, Blinkeraktivierung). Die Ergebnisse der Studie wurden genutzt um die Notwendigkeit verschiedener Prädiktionsmodelle in Abhängigkeit von Form der Kreuzung zu bestimmen. Das System läuft in Echtzeit und wurde im realen Straßenverkehr getestet.:Contents List of Figures Acronyms 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Outline 2 Fundamentals 2.1 Traffic Intersections 2.2 Situation Assessment 2.3 Prediction of Driver Intention 2.3.1 Methods Overview 2.3.2 Hidden Markov Models 2.4 Localization 3 Driving Behavior 3.1 Data Analysis 3.1.1 Data selection and processing 3.1.2 Results 3.1.3 Conclusion 3.2 Naturalistic Driving Study 3.2.1 Background 3.2.2 Methods 3.2.3 Results 3.2.4 Discussion and Conclusion 4 Prediction Algorithm 4.1 Framework 4.2 Input data 4.3 Evaluation 4.4 Validation 4.5 Conclusion 5 System Approach 5.1 Sensing 5.2 Situation analysis 5.3 Prediction 5.3.1 Implementation 5.3.2 Graphical User Interface (GUI) 5.3.3 Testing and Outlook 6 Conclusion and Outlook Bibliography