Die in dieser Arbeit vorgestellte Spurwechselprädiktion ermöglicht durch ihre Prognosen eine fahrer- und situationsadaptive Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen. Die Prädiktion baut dabei nicht nur auf der vorhandenen Umfeldsensorik des Fahrzeugs auf, sondern berücksichtigt ebenfalls neuartige Funktionen einer Fahrerbeobachtungssensorik. Zu diesen Funktionen zählt die Fahreridentifikation und die Kopfposeschätzung im Fahrzeug. Da diese Funktionen im aktuellen Stand noch keine Serienreife erlangt haben, sind zwei weitere Ziele dieser Arbeit die Entwicklung einer Referenzmethodik zur Kopfposeschätzung und der Entwurf einer Evaluierungsstrategie für beide Funktionen.
Für die Fahreridentifikation wird dabei ein neues Schema zum Aufbau einer Fahrerdatenbank aufgezeigt. Diese Datenbank enthält zeitsynchron aufgezeichnete Informationen über die Kopfpose, das zweidimensionale Farbbild sowie die Position des Kopfes in diesem, die kalibrierte Tiefenkarte und eine Punktewolke. Mit dieser Datenbank können alle verfügbaren zwei- und dreidimensionalen Identifikationsalgorithmen unter genauer Vorgabe der Parameter evaluiert werden. Die kopfposeschätzenden Systeme werden mithilfe von Probandenversuchen und einem markerbasierten System im Fahrsimulator evaluiert. Um einige Nachteile dieser markerbasierten Systeme zu umgehen, wird weiterhin eine Simulationsumgebung entwickelt und vorgestellt. In dieser Simulationsumgebung werden virtuelle Fahrer- und Fahrzeugmodelle mit realen Fahrer- und Fahrzeugbewegungen überlagert. Für die Spurwechselprädiktion wird eine Evaluierungsstrategie entwickelt. Das vorgestellte Verfahren zur Spurwechselprädiktion wird im Rahmen einer Probandenstudie erprobt sowie im realen Fahrversuch getestet.
Aktualisiert: 2019-12-12
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