Die vorliegende Arbeit beschreibt ein generisches Verfahren zur wahrscheinlichkeitsbasierten Erkennung von Fahrsituationen und Fahrmanövern für sicherheitsrelevante Fahrerassistenzsysteme. Fahrsituationen und Manöver unterliegen einer gewissen Unsicherheit basierend auf der unterschiedlichen Situationswahrnehmung bzw. Manöverdurchführung der Fahrzeugführer. Diese Unsicherheitskomponente wird in den Ansatz zur Situations- und Manövererkennung mit einbezogen. Ein weiterer Unsicherheitsaspekt beruht auf den ungenauen Umgebungsinformationen auf denen die Situations- und Manövererkennung basiert. Beide Unsicherheitsursachen sind völlig unabhängig voneinander und werden aus diesem Grund separat betrachtet und modelliert. Zur Modellierung dieser beiden Unsicherheitsaspekte bedient sich der vorgestellte Ansatz der Fuzzy-Theorie, der Theorie der probabilistischen Netzen sowie Verfahren zur Fehlerfortpflanzung und Sensitivitätsanalyse. Nach der theoretischen Vorstellung dieser Methodiken wird in der Arbeit detailliert auf den Einsatz und das Zusammenspiel der einzelnen Verfahren zur Erkennung der Fahrsituationen und Fahrmanöver eingegangen. Die Umsetzbarkeit des vorgestellten Verfahrens wird am Beispiel der Notbremssituation gezeigt. Die Notbremssituation setzt sich aus unterschiedlichen Teilsituationen und Manövern zusammen. Die Erkennung der einzelnen Situationen und Manöver sowie die Zusammenführung zur übergeordneten Notbremssituation wurden mit Hilfe des vorgestellten Verfahrens realisiert. Zur Evaluierung der Erkennungsgüte wurden sowohl Messdaten aus dem Straßenverkehr als auch realitätsnahe Daten, aufgezeichnet auf Versuchsstrecken, herangezogen. / The present work describes a generic method for the probabilistic identification of driving situations and driving manoeuvres for safety relevant driver assistance systems. Driving situations and driving manoeuvres underlie a certain uncertainty based on the different situation perception and manoeuvre execution of the driver. This uncertainty component is considered in the approach for the situation and manoeuvre identification. An additional uncertainty aspect is based on the inaccurate environment information, the identification of driving situations and manoeuvres depend on. Both uncertainty aspects are completely independent and are considered and modelled separately for this reason. For modelling both of these uncertainty aspects the present approach is using the fuzzy theory, probabilistic networks, as well as methods for error propagation and sensitivity analysis. After introducing these techniques theoretically, the application and the interaction of the single methods to identify the driving situations and manoeuvres is described in detail. The practicability of the introduced proceeding is shown exemplarily on the emergency brake situation. The emergency brake situation consists of several situation and manoeuvre components. The identification of the single situations and manoeuvres as well as the combination to the higher emergency brake situation is realised with the introduced proceeding. Measuring data gathered on road traffic and close to reality data measured on a test track were used to evaluate the identification quality.

Durch den zunehmenden Einsatz fahrdynamischer Regelsysteme und der Fahrzeugauslegung im Grenzbereich gewinnt die Modellierung des Reifenübertragungsverhaltens bei transienten und extremen Fahrmanövern signifikant an Bedeutung. Die im Rahmen dieser Arbeit neu entwickelten Messverfahren zur Analyse und Charakterisierung des transienten Reifenseitenkraftverhaltens zeigen, dass die bisher gewählten Verzögerungsansätze erster Ordnung, beschrieben durch die Einlauflänge, keine ausreichende Abbildungsgenauigkeit liefern. Folglich wird ein neuer Verzögerungsansatz zweiter Ordnung eingeführt und durch den Parameter Einlaufdämpfung zweckmäßig beschrieben. Weiterhin wird nachgewiesen, dass die allgemein gebräuchliche Schätzung der Einlauflänge aus Schräglaufsteifigkeit und Lateralsteifigkeit vor allem bei hohen Radlasten deutlich zu geringe Werte liefert. Zur Abdeckung eines möglichst breiten Anwendungsbereichs werden die Parametereinflüsse Radlast, Fülldruck, Sturz, Vorspur und Geschwindigkeit messtechnisch ermittelt und im neuen Modellansatz berücksichtigt. Auch für die quasistatische Schräglaufsteifigkeit wird ein neues Bestimmungsverfahren mit entsprechenden Einflussanalysen vorgestellt. Bei extremen Fahrmanövern spielt die Fahrzeugstabilität, welche hochsensitiv auf das Reifenverhalten unter Extrembelastungen reagiert, eine entscheidende Rolle. Auch für diesen Anwendungsfall werden neue Mess‐ und Parametrisierungsverfahren eingeführt. Im Gegensatz zu anderen Arbeiten wird auf den gesamten Entstehungsprozess von Reifenmodelldatensätzen eingegangen. Dieser besteht im Wesentlichen aus Reifenmessung, Signalverarbeitung, Auswahl charakteristischer Kennlinien, methodischer Reifenmodellauswahl, automatischer Parameteridentifikation und qualitativem sowie quantitativem Nachweis der Abbildungsgüte des entstandenen Datensatzes. In diesem Prozess werden Schwachstellen aufgezeigt und durch neue Methoden beseitigt. Die drei Reifenmodelle MF-Tyre, FTire und TM-Easy werden analysiert, parametrisiert und unter transienten und extremen Randbedingungen in Kombination mit MKS-Modellen validiert und getestet. Somit kann die Qualität der erzielten Ergebnisse im Verhältnis zum Parametrisierungsaufwand und der Prozesssicherheit für eine Einsatzempfehlung der verschiedenen Reifenmodelle herangeführt werden. Die Qualität der neuen Reifenmodelldatensätze in Verbindung mit der Radaufhängung wird anhand eines neu entwickelten hochdynamischen Achsprüfstandes durch den Vergleich von Messung und MKS-Simulation validiert. Dazu werden sowohl transiente als auch extreme Manöver mit deren realistischen Belastungssituationen nachgestellt. Auch der Einfluss auf die Gesamtfahrzeugsimulation wird anhand entsprechender Manöver nachgewiesen. Darüber hinaus erfolgt die Herleitung eines linearen Einspurmodells mit transientem Reifenseitenkraftverhalten im Zustandsraum, anhand dessen der dominante Reifeneinfluss auf die Gierreaktion von Fahrzeugen nachgewiesen wird. / Due to the growing influence of vehicle dynamic control systems and suspension dimensioning in stability regions, transient and extreme tyre transfer behaviour gains importance significantly. Two new measurement procedures are introduced to analyze and characterize this tyre behaviour. The results show that the commonly used estimation of the relaxation length by the quotient of cornering and lateral stiffness yields far too small values and that the first order transfer model is insufficient to describe the transient tyre lateral force behaviour. Consequently, a new second order approach is introduced and described by the new parameter relaxation damping. The performed parameter study regarding wheel load, inflation pressure, camber angle, toe angle and driving velocity covers a wide application range of tyres. Moreover, the quasi‐static cornering stiffness is measured and evaluated in an extended range with reduced temperature and wear influences. Extreme manoeuvres are utilized to examine the stability of vehicles, which is dominated by the tyre transfer behaviour under extreme conditions. A new measurement and parameter identification procedure for those conditions is portrayed, as well. This thesis depicts the entire process to obtain a tyre model dataset, namely tyre measurements, signal processing, selection of characteristic curves, methodical selection of a tyre model, automatic parameter identification and qualitative and quantitative evaluation of the final dataset. The tyre models MF‐Tyre, FTire, and TM‐Easy are analysed, parameterized and validated under transient and extreme conditions. A comparison of the results in relation to the complexity of the parameter identification and the process stability leads to global recommendations of applications for different tyre models. The quality of the created tyre model datasets in combination with a vehicle suspension is assessed by a comparison of measurements from the newly developed highly dynamical suspension test rig and equivalent multi‐body simulations. That is, transient and extreme manoeuvres are performed and analysed. Additionally, a linear single‐track model with transient tyre behaviour is been derived, that shows the dominant tyre influence on the vehicle’s yaw behaviour. Finally, the influence of the created tyre model datasets and the additional lateral transfer behaviour on full‐vehicle simulations is verified.

Durch den zunehmenden Einsatz fahrdynamischer Regelsysteme und der Fahrzeugauslegung im Grenzbereich gewinnt die Modellierung des Reifenübertragungsverhaltens bei transienten und extremen Fahrmanövern signifikant an Bedeutung. Die im Rahmen dieser Arbeit neu entwickelten Messverfahren zur Analyse und Charakterisierung des transienten Reifenseitenkraftverhaltens zeigen, dass die bisher gewählten Verzögerungsansätze erster Ordnung, beschrieben durch die Einlauflänge, keine ausreichende Abbildungsgenauigkeit liefern. Folglich wird ein neuer Verzögerungsansatz zweiter Ordnung eingeführt und durch den Parameter Einlaufdämpfung zweckmäßig beschrieben. Weiterhin wird nachgewiesen, dass die allgemein gebräuchliche Schätzung der Einlauflänge aus Schräglaufsteifigkeit und Lateralsteifigkeit vor allem bei hohen Radlasten deutlich zu geringe Werte liefert. Zur Abdeckung eines möglichst breiten Anwendungsbereichs werden die Parametereinflüsse Radlast, Fülldruck, Sturz, Vorspur und Geschwindigkeit messtechnisch ermittelt und im neuen Modellansatz berücksichtigt. Auch für die quasistatische Schräglaufsteifigkeit wird ein neues Bestimmungsverfahren mit entsprechenden Einflussanalysen vorgestellt. Bei extremen Fahrmanövern spielt die Fahrzeugstabilität, welche hochsensitiv auf das Reifenverhalten unter Extrembelastungen reagiert, eine entscheidende Rolle. Auch für diesen Anwendungsfall werden neue Mess‐ und Parametrisierungsverfahren eingeführt. Im Gegensatz zu anderen Arbeiten wird auf den gesamten Entstehungsprozess von Reifenmodelldatensätzen eingegangen. Dieser besteht im Wesentlichen aus Reifenmessung, Signalverarbeitung, Auswahl charakteristischer Kennlinien, methodischer Reifenmodellauswahl, automatischer Parameteridentifikation und qualitativem sowie quantitativem Nachweis der Abbildungsgüte des entstandenen Datensatzes. In diesem Prozess werden Schwachstellen aufgezeigt und durch neue Methoden beseitigt. Die drei Reifenmodelle MF-Tyre, FTire und TM-Easy werden analysiert, parametrisiert und unter transienten und extremen Randbedingungen in Kombination mit MKS-Modellen validiert und getestet. Somit kann die Qualität der erzielten Ergebnisse im Verhältnis zum Parametrisierungsaufwand und der Prozesssicherheit für eine Einsatzempfehlung der verschiedenen Reifenmodelle herangeführt werden. Die Qualität der neuen Reifenmodelldatensätze in Verbindung mit der Radaufhängung wird anhand eines neu entwickelten hochdynamischen Achsprüfstandes durch den Vergleich von Messung und MKS-Simulation validiert. Dazu werden sowohl transiente als auch extreme Manöver mit deren realistischen Belastungssituationen nachgestellt. Auch der Einfluss auf die Gesamtfahrzeugsimulation wird anhand entsprechender Manöver nachgewiesen. Darüber hinaus erfolgt die Herleitung eines linearen Einspurmodells mit transientem Reifenseitenkraftverhalten im Zustandsraum, anhand dessen der dominante Reifeneinfluss auf die Gierreaktion von Fahrzeugen nachgewiesen wird.:1 Einleitung 1.1 Stand der Forschung 1.2 Motivation und Ziele dieser Arbeit 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Theoretische Grundlagen 2.1 Reifenkoordinatensysteme 2.2 Reifenprüfstände 2.3 Der Reifen unter Schräglauf 2.4 Grundlagen der Fahrdynamik und Einspurmodell 2.5 Eigenschaften elementarer Übertragungsglieder 2.6 Optimierungsverfahren 2.7 Sensitivitätsanalysen zur Systembetrachtung 2.8 Einbindung von Zwangsbedingungen in Mehrkörpersysteme 3 Transientes Reifenseitenkraftverhalten 3.1 Reifenverhalten nach SCHLIPPE\\DIETRICH 3.2 Reifenverhalten nach BÖHM 3.3 Reifenverhalten nach PACEJKA 3.4 Reifenverhalten nach RILL 3.5 Gegenüberstellung des transienten Reifenseitenkraftverhaltens 4 Reifenmodellierung 4.1 Einteilung der Reifenmodelle 4.2 Magic Formula Tyre: MF‐Tyre 4.3 Flexible Ring Tire Model: FTire 4.4 Tyre Model Easy: TM‐Easy 4.5 Handlungsempfehlungen für die Auswahl von Reifenmodellen 5 Messungen am Reifenprüfstand 5.1 Signalverarbeitung von Reifenmessdaten 5.2 Neue Reifenmessprozeduren 5.3 Statische Reifensteifigkeiten 5.4 Reifenverhalten beim Lenken im Stand 5.5 Schräglaufsteifigkeit 5.6 Übertragbare Seitenkraft – Reibbeiwert 5.7 Transientes Seitenkraftverhalten 5.8 Ergebnisse der Messungen am Reifenprüfstand 6 Parameteridentifikation von Reifenmodellen 6.1 Der virtuelle Reifenprüfstand (vRPS) 6.2 Abbildungsgüte kommerziell parametrisierter Reifendatensätze 6.3 Automatischer Gütereport von Reifenmodelldatensätzen 6.4 Parameteridentifikation von MF‐Tyre Datensätzen 6.5 Parameteridentifikation von FTire Datensätzen 6.6 Parameteridentifikation von TM‐Easy Datensätzen 6.7 Extrapolationsfähigkeit der Reifenmodelle 6.8 Übertragbarkeit der Reifenmodelldatensätze auf reale Straßen 6.9 Neue Ansätze zur Parametrisierung von Reifenmodellen 7 Eine neue transiente Zusatzkomponente 7.1 Vergleich verschiedener Übertragungsglieder im Frequenzbereich 7.2 Einbindung in MKS‐Modelle 7.3 Übertragungsmodul als nichtholonome Zwangsbedingung 7.4 Einbindung einer transienten Zusatzseitenkraft 7.5 Schlussfolgerungen zu Zusatzübertragungskomponenten 8 Reifenverhalten am neuen hochdynamischen Achsprüfstand 8.1 Der Aufbau des neuen Achsprüfstandes am IAD 8.2 Das MKS‐Modell des virtuellen Achsprüfstands 8.3 Vergleich der Spurstangenkräfte beim Lenken im Stand 8.4 Einfluss des transienten Reifenverhaltens am Achsprüfstand 8.5 Sinuslenken am Achsprüfstand 8.6 Extremmanöver am Beispiel Fishhook 8.7 Schlussfolgerungen aus den Achsprüfstandsuntersuchungen 9 Gesamtfahrzeugsimulation 9.1 Einspurmodell mit transientem Reifenverhalten 9.2 Mehrkörperfahrzeugmodell mit transientem Reifenverhalten 9.3 Fahrmanöver mit optimierten Reifenmodelldatensätzen 9.4 Beschreibung von Reifenkennwerten mit statistischen Methoden 9.5 Schlussfolgerungen aus der Gesamtfahrzeugsimulationen 10 Zusammenfassung und Ausblick / Due to the growing influence of vehicle dynamic control systems and suspension dimensioning in stability regions, transient and extreme tyre transfer behaviour gains importance significantly. Two new measurement procedures are introduced to analyze and characterize this tyre behaviour. The results show that the commonly used estimation of the relaxation length by the quotient of cornering and lateral stiffness yields far too small values and that the first order transfer model is insufficient to describe the transient tyre lateral force behaviour. Consequently, a new second order approach is introduced and described by the new parameter relaxation damping. The performed parameter study regarding wheel load, inflation pressure, camber angle, toe angle and driving velocity covers a wide application range of tyres. Moreover, the quasi‐static cornering stiffness is measured and evaluated in an extended range with reduced temperature and wear influences. Extreme manoeuvres are utilized to examine the stability of vehicles, which is dominated by the tyre transfer behaviour under extreme conditions. A new measurement and parameter identification procedure for those conditions is portrayed, as well. This thesis depicts the entire process to obtain a tyre model dataset, namely tyre measurements, signal processing, selection of characteristic curves, methodical selection of a tyre model, automatic parameter identification and qualitative and quantitative evaluation of the final dataset. The tyre models MF‐Tyre, FTire, and TM‐Easy are analysed, parameterized and validated under transient and extreme conditions. A comparison of the results in relation to the complexity of the parameter identification and the process stability leads to global recommendations of applications for different tyre models. The quality of the created tyre model datasets in combination with a vehicle suspension is assessed by a comparison of measurements from the newly developed highly dynamical suspension test rig and equivalent multi‐body simulations. That is, transient and extreme manoeuvres are performed and analysed. Additionally, a linear single‐track model with transient tyre behaviour is been derived, that shows the dominant tyre influence on the vehicle’s yaw behaviour. Finally, the influence of the created tyre model datasets and the additional lateral transfer behaviour on full‐vehicle simulations is verified.:1 Einleitung 1.1 Stand der Forschung 1.2 Motivation und Ziele dieser Arbeit 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Theoretische Grundlagen 2.1 Reifenkoordinatensysteme 2.2 Reifenprüfstände 2.3 Der Reifen unter Schräglauf 2.4 Grundlagen der Fahrdynamik und Einspurmodell 2.5 Eigenschaften elementarer Übertragungsglieder 2.6 Optimierungsverfahren 2.7 Sensitivitätsanalysen zur Systembetrachtung 2.8 Einbindung von Zwangsbedingungen in Mehrkörpersysteme 3 Transientes Reifenseitenkraftverhalten 3.1 Reifenverhalten nach SCHLIPPE\\DIETRICH 3.2 Reifenverhalten nach BÖHM 3.3 Reifenverhalten nach PACEJKA 3.4 Reifenverhalten nach RILL 3.5 Gegenüberstellung des transienten Reifenseitenkraftverhaltens 4 Reifenmodellierung 4.1 Einteilung der Reifenmodelle 4.2 Magic Formula Tyre: MF‐Tyre 4.3 Flexible Ring Tire Model: FTire 4.4 Tyre Model Easy: TM‐Easy 4.5 Handlungsempfehlungen für die Auswahl von Reifenmodellen 5 Messungen am Reifenprüfstand 5.1 Signalverarbeitung von Reifenmessdaten 5.2 Neue Reifenmessprozeduren 5.3 Statische Reifensteifigkeiten 5.4 Reifenverhalten beim Lenken im Stand 5.5 Schräglaufsteifigkeit 5.6 Übertragbare Seitenkraft – Reibbeiwert 5.7 Transientes Seitenkraftverhalten 5.8 Ergebnisse der Messungen am Reifenprüfstand 6 Parameteridentifikation von Reifenmodellen 6.1 Der virtuelle Reifenprüfstand (vRPS) 6.2 Abbildungsgüte kommerziell parametrisierter Reifendatensätze 6.3 Automatischer Gütereport von Reifenmodelldatensätzen 6.4 Parameteridentifikation von MF‐Tyre Datensätzen 6.5 Parameteridentifikation von FTire Datensätzen 6.6 Parameteridentifikation von TM‐Easy Datensätzen 6.7 Extrapolationsfähigkeit der Reifenmodelle 6.8 Übertragbarkeit der Reifenmodelldatensätze auf reale Straßen 6.9 Neue Ansätze zur Parametrisierung von Reifenmodellen 7 Eine neue transiente Zusatzkomponente 7.1 Vergleich verschiedener Übertragungsglieder im Frequenzbereich 7.2 Einbindung in MKS‐Modelle 7.3 Übertragungsmodul als nichtholonome Zwangsbedingung 7.4 Einbindung einer transienten Zusatzseitenkraft 7.5 Schlussfolgerungen zu Zusatzübertragungskomponenten 8 Reifenverhalten am neuen hochdynamischen Achsprüfstand 8.1 Der Aufbau des neuen Achsprüfstandes am IAD 8.2 Das MKS‐Modell des virtuellen Achsprüfstands 8.3 Vergleich der Spurstangenkräfte beim Lenken im Stand 8.4 Einfluss des transienten Reifenverhaltens am Achsprüfstand 8.5 Sinuslenken am Achsprüfstand 8.6 Extremmanöver am Beispiel Fishhook 8.7 Schlussfolgerungen aus den Achsprüfstandsuntersuchungen 9 Gesamtfahrzeugsimulation 9.1 Einspurmodell mit transientem Reifenverhalten 9.2 Mehrkörperfahrzeugmodell mit transientem Reifenverhalten 9.3 Fahrmanöver mit optimierten Reifenmodelldatensätzen 9.4 Beschreibung von Reifenkennwerten mit statistischen Methoden 9.5 Schlussfolgerungen aus der Gesamtfahrzeugsimulationen 10 Zusammenfassung und Ausblick

Die vorliegende Arbeit beschreibt ein generisches Verfahren zur wahrscheinlichkeitsbasierten Erkennung von Fahrsituationen und Fahrmanövern für sicherheitsrelevante Fahrerassistenzsysteme. Fahrsituationen und Manöver unterliegen einer gewissen Unsicherheit basierend auf der unterschiedlichen Situationswahrnehmung bzw. Manöverdurchführung der Fahrzeugführer. Diese Unsicherheitskomponente wird in den Ansatz zur Situations- und Manövererkennung mit einbezogen. Ein weiterer Unsicherheitsaspekt beruht auf den ungenauen Umgebungsinformationen auf denen die Situations- und Manövererkennung basiert. Beide Unsicherheitsursachen sind völlig unabhängig voneinander und werden aus diesem Grund separat betrachtet und modelliert. Zur Modellierung dieser beiden Unsicherheitsaspekte bedient sich der vorgestellte Ansatz der Fuzzy-Theorie, der Theorie der probabilistischen Netzen sowie Verfahren zur Fehlerfortpflanzung und Sensitivitätsanalyse. Nach der theoretischen Vorstellung dieser Methodiken wird in der Arbeit detailliert auf den Einsatz und das Zusammenspiel der einzelnen Verfahren zur Erkennung der Fahrsituationen und Fahrmanöver eingegangen. Die Umsetzbarkeit des vorgestellten Verfahrens wird am Beispiel der Notbremssituation gezeigt. Die Notbremssituation setzt sich aus unterschiedlichen Teilsituationen und Manövern zusammen. Die Erkennung der einzelnen Situationen und Manöver sowie die Zusammenführung zur übergeordneten Notbremssituation wurden mit Hilfe des vorgestellten Verfahrens realisiert. Zur Evaluierung der Erkennungsgüte wurden sowohl Messdaten aus dem Straßenverkehr als auch realitätsnahe Daten, aufgezeichnet auf Versuchsstrecken, herangezogen. / The present work describes a generic method for the probabilistic identification of driving situations and driving manoeuvres for safety relevant driver assistance systems. Driving situations and driving manoeuvres underlie a certain uncertainty based on the different situation perception and manoeuvre execution of the driver. This uncertainty component is considered in the approach for the situation and manoeuvre identification. An additional uncertainty aspect is based on the inaccurate environment information, the identification of driving situations and manoeuvres depend on. Both uncertainty aspects are completely independent and are considered and modelled separately for this reason. For modelling both of these uncertainty aspects the present approach is using the fuzzy theory, probabilistic networks, as well as methods for error propagation and sensitivity analysis. After introducing these techniques theoretically, the application and the interaction of the single methods to identify the driving situations and manoeuvres is described in detail. The practicability of the introduced proceeding is shown exemplarily on the emergency brake situation. The emergency brake situation consists of several situation and manoeuvre components. The identification of the single situations and manoeuvres as well as the combination to the higher emergency brake situation is realised with the introduced proceeding. Measuring data gathered on road traffic and close to reality data measured on a test track were used to evaluate the identification quality.

The development of Advanced Driver Assistance Systems and autonomous driving is one of the main research fields in the area of vehicle development today. Initially the research in this area focused on analyzing and predicting driving maneuvers on highways. Nowadays, a vast amount of research focuses on urban areas as well. Driving maneuvers in urban areas are more complex and therefore more difficult to predict than driving maneuvers on highways. The goals of predicting and understanding driving maneuvers are to reduce accidents, to improve traffic density, and to develop reliable algorithms for autonomous driving. Driving behavior during different driving maneuvers such as turning at intersections, emergency braking or lane changes are analyzed. This thesis focuses on the driving behavior around lane changes and thus the prediction of lane changes in the urban area is applied with an Echo State Network. First, existing methods with a special focus on input variables and results were evaluated to derive input variables with regard to lane change and no lane change sequences. The data for this first analyses were obtained from a naturalistic driving study. Based on theses results the final set of variables (steering angle, turn signal and gazes to the left and right) was chosen for further computations. The parameters of the Echo State Network were then optimized using the data of the naturalistic driving study and the final set of variables. Finally, left and right lane changes were predicted. Furthermore, the Echo State Network was compared to a feedforward neural network. The Echo State Network could predict left and right lane changes more successful than the feedforward neural network. / Fahrerassistenzsysteme und Algorithmen zum autonomen Fahren stellen ein aktuelles Forschungsfeld im Bereich der Fahrzeugentwicklung dar. Am Anfang wurden vor allem Fahrmanöver auf der Autobahn analysiert und vorhergesagt, mittlerweile hat sich das Forschungsfeld auch auf den urbanen Verkehr ausgeweitet. Fahrmanöver im urbanen Raum sind komplexer als Fahrmanöver auf Autobahnen und daher schwieriger vorherzusagen. Ziele für die Vorhersage von Fahrmanövern sind die Reduzierung von Verkehrsunfällen, die Verbesserung des Verkehrsflusses und die Entwicklung von zuverlässigen Algorithmen für das autonome Fahren. Um diese Ziele zu erreichen, wird das Fahrverhalten bei unterschiedlichen Fahrmanövern analysiert, wie z.B. beim Abbiegevorgang an Kreuzungen, bei der Notbremsung oder beim Spurwechsel. In dieser Arbeit wird der Spurwechsel im urbanen Straßenverkehr mit einem Echo State Network vorhergesagt. Zuerst wurden existierende Methoden zur Spurwechselvorhersage bezogen auf die Eingaben und die Ergebnisse bewertet, um danach die spurwechselbezogenen Variableneigenschaften bezüglich Spurwechsel- und Nicht-Spurwechselsequenzen zu analysieren. Die Daten, die Basis für diese ersten Untersuchungen waren, stammen aus einer Realfahrstudie. Basierend auf diesen Resultaten wurden die finalen Variablen (Lenkwinkel, Blinker und Blickrichtung) für weitere Berechnungen ausgewählt. Mit den Daten aus der Realfahrstudie und den finalen Variablen wurden die Parameter des Echo State Networks optimiert und letztendlich wurden linke und rechte Spurwechsel vorhergesagt. Zusätzlich wurde das Echo State Network mit einem vorwärtsgerichteten neuronalen Netz verglichen. Das Echo State Network konnte linke und rechte Spurwechsel erfolgreicher vorhersagen als das vorwärtsgerichtete neuronale Netz.