Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme
To avoid accidents, warning driver assistance systems require an on-line estimation of the current risk of collision. For that, a new method is proposed that – in principle – is able to deal with arbitrary traffic situations. This is achieved by the use of generative models to describe the expected...
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| मुख्य लेखक: | |
|---|---|
| स्वरूप: | Online |
| भाषा: | जर्मन |
| प्रकाशित: |
KIT Scientific Publishing
2021
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| विषय: | |
| ऑनलाइन पहुंच: | 35572 |
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|---|---|
| author | Liebner, Martin |
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| collection | Directory of Open Access Books |
| description | To avoid accidents, warning driver assistance systems require an on-line estimation of the current risk of collision. For that, a new method is proposed that – in principle – is able to deal with arbitrary traffic situations. This is achieved by the use of generative models to describe the expected driver behavior. Corresponding user studies in real traffic show promising results even when real time constraints are taken into account. |
| format | Online |
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| institution | Directory of Open Access Books |
| language | ger |
| publishDate | 2021 |
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| publisher | KIT Scientific Publishing |
| publisherStr | KIT Scientific Publishing |
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| spelling | doab-20.500.12854ir-473282024-04-09T23:16:38Z Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme Liebner, Martin T1-995 Risk Assessment Fahrerverhaltensmodell Risikobewertung Situationsbewusstsein Fahrerabsichtserkennung Dynamisches Bayes'sches NetzDriver Intent Inference Situation Awareness Driver Model Dynamic Bayesian Network thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TB Technology: general issues To avoid accidents, warning driver assistance systems require an on-line estimation of the current risk of collision. For that, a new method is proposed that – in principle – is able to deal with arbitrary traffic situations. This is achieved by the use of generative models to describe the expected driver behavior. Corresponding user studies in real traffic show promising results even when real time constraints are taken into account. 2021-02-11T13:24:08Z 2021-02-11T13:24:08Z 2019-07-30 20:02:02 2016 book 35572 16134214 9783731505082 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/47328 ger Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie image/jpeg Attribution-ShareAlike 4.0 International https://www.ksp.kit.edu/9783731505082 KIT Scientific Publishing 10.5445/KSP/1000053685 10.5445/KSP/1000053685 68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2 9783731505082 XX, 159 p. open access |
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