Probabilistische Vorhersage von Fahrstreifenwechseln für hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen

• Hoofdauteur: Weiser, Andreas (auth)
• Formaat: Elektronisch Hoofdstuk
• Gepubliceerd in: KIT Scientific Publishing 2019
• Reeks: Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie
• Onderwerpen: Technology: general issues; Fahrstreifenwechsel; Automatisches Fahren; Maschinelles Lernen; dynamic Bayesian networks; Dynamische Bayes'sche Netzwerke; lane change; machine learning; automated driving
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A concept for time-related forecasts of lane change maneuvers in highway scenarios is presented within the present work. Automated driving systems rely on understanding the driving environment to fulfill their driving task transparently and safely. This involves the perception of the driving environ...