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...

पूर्ण विवरण

में बचाया:
ग्रंथसूची विवरण
मुख्य लेखक: Liebner, Martin
स्वरूप: Online
भाषा:जर्मन
प्रकाशित: KIT Scientific Publishing 2021
विषय:
ऑनलाइन पहुंच:35572
टैग: टैग जोड़ें
कोई टैग नहीं, इस रिकॉर्ड को टैग करने वाले पहले व्यक्ति बनें!
_version_ 1869520622119288832
author Liebner, Martin
author_browse Liebner, Martin
author_facet Liebner, Martin
author_sort Liebner, Martin
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
id doab-20.500.12854ir-47328
institution Directory of Open Access Books
language ger
publishDate 2021
publishDateRange 2021
publishDateSort 2021
publisher KIT Scientific Publishing
publisherStr KIT Scientific Publishing
record_format ojs
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
spellingShingle 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
Liebner, Martin
Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme
title Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme
title_full Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme
title_fullStr Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme
title_full_unstemmed Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme
title_short Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme
title_sort fahrerabsichtserkennung und risikobewertung fur warnende fahrerassistenzsysteme
topic 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
topic_facet 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
url 35572
work_keys_str_mv AT liebnermartin fahrerabsichtserkennungundrisikobewertungfurwarnendefahrerassistenzsysteme