Nichtlineare Dynamiken zur Szenenrepräsentation und Verhaltensgenerierung in einer Architektur zur Fahrerassistenz

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Die Steuerung eines Fahrzeugs im Straßenverkehr erfordert vom Fahrer die Integration ständig wechselnder Umgebungsinformationen sowie Regel- und Erfahrungswissen, um geplante Fahrverhalten in angemessene Handlungen umzusetzen. Die Fähigkeit, diese anspruchsvolle Aufgabe zu bewältigen, variiert mit der Zeit und der Konstitution des Fahrers. Fahrerassistenzsysteme sollen eine kontinuierlich gute Fahrleistung gewährleisten, indem sie einzelne Fahraufgaben unterstützen oder übernehmen. Diese Arbeit präsentiert eine Architektur zur Fahrerassistenz, die Umweltdaten in einer Szenenrepräsentation auswertet. Diese Informationen fließen in die Verhaltensgenerierung ein, um autonomes Fahrverhalten zu ermöglichen. Durch den Einsatz nichtlinearer Dynamiken werden situations- und absichtskonforme Fahrverhalten erzeugt. Die Autorin, Iris Leefken, Diplom-Ingenieurin, studierte Elektrotechnik an der Ruhr-Universität Bochum und absolvierte ein einjähriges Auslandsstudium an der Purdue-University in den USA. Seit 1996 ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Arbeitsgruppe Muster-Erkennung und Szenen-Analyse (MESA) am Institut für Neuroinformatik der Ruhr-Universität Bochum, mit Schwerpunkten in digitaler Signalverarbeitung und der Generierung autonomer Fahrverhalten für Fahrerassistenzsysteme.