Deep-Learning basierte Verhaltensprädiktion rückwärtiger Verkehrsteilnehmer für hochautomatisierte Spurwechsel

Laurin Vasile (), Kiran Divakar and Dieter Schramm ()
Additional contact information
Laurin Vasile: Mercedes-Benz AG
Kiran Divakar: FAU Erlangen-Nürnberg
Dieter Schramm: Universität Duisburg-Essen

Chapter Kapitel 15 in Transforming Mobility – What Next?, 2022, pp 243-263 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Bis zur vollständigen Durchdringung des Marktes mit hochautomatisierten Fahrzeugen wird es über eine lange Zeit hinweg zu einem Mischbetrieb mit manuell gesteuerten und hochautomatisierten Fahrzeugen kommen. Für eine Harmonisierung des Straßenverkehrs ist ein gegenseitiges Verständnis der Fahrintentionen daher von entscheidender Bedeutung. In diesem Beitrag wird am Beispiel verschiedener Spurwechselszenarien ein neuartiger Ansatz präsentiert, der den Zusammenhang eines Spurwechselmanövers mit dem zu erwartenden Längsbeschleunigungsverhalten des rückwärtigen Verkehrsteilnehmers auf der Zielspur beschreibt. Die Spurwechselszenarien wurden mithilfe eines LSTM-AE und manuell gewählten Parameterbereichen geclustert und das Längsbeschleunigungsverhalten auf Basis der Cluster durch ein vollverschaltetes KNN gelernt. Bei Clustern mit kurzen Distanzen und negativen Relativgeschwindigkeiten bei Spurwechselbeginn zeigt sich eine erhöhte Bereitschaft der rückwärtigen Verkehrsteilnehmer, kürzere Sicherheitsabstände während des Spurwechsels in Kauf zu nehmen, um den eigenen Bewegungszustand beizubehalten.

Date: 2022
References: Add references at CitEc
Citations:

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-36430-4_15

Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658364304

DOI: 10.1007/978-3-658-36430-4_15

Access Statistics for this chapter

More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().