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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter (O) July 6, 2019

Planungsadaption und Aktivierungsschranken zur Abstimmung von vertikal kooperierenden Fahrerassistenzsystemen

Level of planning adaption: designing cooperative driving assistance during shared vehicle control
  • Samuel Schacher

    Samuel Schacher machte 2014 seinen Master in Informationstechnik im Maschinenwesen an der TU Berlin mit den Schwerpunkten Regelungstechnik und Robotik. In seiner Promotion in der Volkswagen Konzernforschung beschäftigt er sich mit Assistenzsystemen auf der Rennstrecke, die Fahrer mit unterschiedlichen Erfahrungen trainieren.

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    , Jan Haneberg

    Jan Haneberg fertigte seine Bachelorarbeit zum Thema Trajektorienplanung mit variabler Rückführung in der Volkswagen Konzernforschung an. Zurzeit besucht er den Masterstudiengang Elektronische Systeme in Fahrzeugtechnik, Luft- und Raumfahrt an der TU Braunschweig. Neben dem Studium engagiert er sich im Carolo-Cup Team CDLC und beschäftigt sich dort mit maschinellem Lernen.

    , Jens Hoedt

    Dr.-Ing. Jens Hoedt promovierte 2013 am Fachgebiet Regelungstechnik und Mechatronik der TU Darmstadt mit dem Schwerpunkt Regelungstechnik. Momentan ist er in der Vorentwicklung der Volkswagen AG für die Bahnplanung beim assistierten und automatischen Fahren zuständig. Forschungsinteressen: nichtlineare Regelungsmethoden und künstliche Intelligenz.

    and Rudibert King

    Prof. Dr.-Ing. habil. Rudibert King ist Leiter des Fachgebietes Mess- und Regelungstechnik im Institut für Prozess- und Verfahrenstechnik der TU Berlin. Hauptarbeitsgebiete: Modellbildung, Überwachung und Regelung von verfahrenstechnischen und bioverfahrenstechnischen Prozessen, automatisierte Modellbildung, Regelung von Strömungsprozessen.

Zusammenfassung

Mit der Planungsadaption wird ein neuer Freiheitsgrad zur Abstimmung von Fahrerassistenzsystemen (FAS) eingeführt. Dieser beschreibt die gezielte Berücksichtigung des Fahrerwunsches bei der Bahnplanung, um die Interaktion zu verbessern. Individualisierbare Aktivierungsschranken ermöglichen eine zusätzliche Anpassung an den Fahrer.

Abstract

A new degree of freedom for modifying the behaviour of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) is introduced: the Level of Planning Adaption. Incorporating the driver’s intention while planning the reference path yields a subjectively better interaction. To taylor the assistance even further, a method for defining driver specific activation thresholds is discussed.

About the authors

Samuel Schacher

Samuel Schacher machte 2014 seinen Master in Informationstechnik im Maschinenwesen an der TU Berlin mit den Schwerpunkten Regelungstechnik und Robotik. In seiner Promotion in der Volkswagen Konzernforschung beschäftigt er sich mit Assistenzsystemen auf der Rennstrecke, die Fahrer mit unterschiedlichen Erfahrungen trainieren.

Jan Haneberg

Jan Haneberg fertigte seine Bachelorarbeit zum Thema Trajektorienplanung mit variabler Rückführung in der Volkswagen Konzernforschung an. Zurzeit besucht er den Masterstudiengang Elektronische Systeme in Fahrzeugtechnik, Luft- und Raumfahrt an der TU Braunschweig. Neben dem Studium engagiert er sich im Carolo-Cup Team CDLC und beschäftigt sich dort mit maschinellem Lernen.

Jens Hoedt

Dr.-Ing. Jens Hoedt promovierte 2013 am Fachgebiet Regelungstechnik und Mechatronik der TU Darmstadt mit dem Schwerpunkt Regelungstechnik. Momentan ist er in der Vorentwicklung der Volkswagen AG für die Bahnplanung beim assistierten und automatischen Fahren zuständig. Forschungsinteressen: nichtlineare Regelungsmethoden und künstliche Intelligenz.

Rudibert King

Prof. Dr.-Ing. habil. Rudibert King ist Leiter des Fachgebietes Mess- und Regelungstechnik im Institut für Prozess- und Verfahrenstechnik der TU Berlin. Hauptarbeitsgebiete: Modellbildung, Überwachung und Regelung von verfahrenstechnischen und bioverfahrenstechnischen Prozessen, automatisierte Modellbildung, Regelung von Strömungsprozessen.

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Received: 2019-01-05
Accepted: 2019-02-19
Published Online: 2019-07-06
Published in Print: 2019-07-26

© 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston

Downloaded on 7.5.2024 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/auto-2019-0001/html
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