Modellierung kognitiver Prozesse für ein numerisches Fahrerverhaltensmodell

Modellierung kognitiver Prozesse für ein numerisches Fahrerverhaltensmodell von Ring,  Philipp
Mithilfe medienwirksamer Ankündigungen bereiten heutige Automobilhersteller die Gesellschaft auf die Einführung automatisierter Fahrfunktionen in ihren Produkten vor. Diese Fahrfunktionen sollen die, noch weitestgehend vom Menschen ausgeübte, Fahraufgabe schrittweise in verschiedenen Automatisierungslevels übernehmen und zu einer Entlastung des Fahrers und einer Erhöhung des Fahrkomforts führen. Einhergehend mit diesen Versprechen entsteht an die Automobilhersteller der Anspruch, durch geeignete Methoden eine positive Sicherheitsbilanz mit dem Einsatz neuartiger Fahrfunktionen vor der Serieneinführung nachzuweisen. Hier bieten multiagentenbasierte Verkehrssimulationen einen etablierten Ansatz für die Analyse der Wirksamkeit automatisierten Fahrens im Vergleich zu menschlichem (manuellem) Fahren. Einen wichtigen Bestandteil solcher Simulationen stellen Fahrerverhaltensmodelle dar. Diese Modelle haben zum Ziel, das menschliche (manuelle) Fahrerverhalten durch verschiedene Methoden abzubilden. Was diese Modelle eint, ist die fehlende Abbildung höherer kognitiver Prozesse, die wiederum einen wichtigen Bestandteil menschlicher Denkprozesse zur Bewältigung der Fahraufgabe darstellen. Das Ziel der Doktorarbeit ist daher die Entwicklung eines Teilmodells höherer Kognition, das ein bestehendes Fahrerverhaltensmodell zur Abbildung höherer kognitiver Prozesse befähigt. Konkret werden mit dem neuen Teilmodell komplexe Informationsverarbeitungs- und Denkprozesse wie Situationsmustererkennung, Situationsverständnis, Antizipation und Prädiktion modelliert und in die bestehende Struktur eines Fahrerverhaltensmodells integriert. Zur Anwendung kommen verschiedene Methoden aus dem Bereich der probabilistischen Modellierung und dem maschinellen Lernen. So soll ein vorausschauenderes und damit realitätsnäheres Modellverhalten erzeugt werden.
Aktualisiert: 2022-03-17
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Entscheidungsverhalten und mentale Beanspruchung von Piloten

Entscheidungsverhalten und mentale Beanspruchung von Piloten von Sporer-Fellner,  Simone
Simone Sporer-Fellner untersucht in dieser Studie den Einfluss von unterschiedlich klassifizierten Entscheidungssituationen auf mentale Beanspruchung und Entscheidungsverhalten von Piloten während des Landeanflugs. Die Ergebnisse zeigen, dass die Entscheidungsfindung an sich als auch die sich daraus ergebenden Konsequenzen die mentale Beanspruchung beeinflusst. Analysen des Entscheidungsverhaltens weisen darauf hin, dass die kognitive Ebene der Entscheidungssituation besonders von Bedeutung ist hinsichtlich der Anzahl der Kriterien, die zur Entscheidungsfindung herangezogen werden, sowie der Antizipation von Entscheidungskonsequenzen auf den weiteren Flugverlauf.
Aktualisiert: 2023-04-11
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Entscheidungsverhalten und mentale Beanspruchung von Piloten

Entscheidungsverhalten und mentale Beanspruchung von Piloten von Sporer-Fellner,  Simone
Simone Sporer-Fellner untersucht in dieser Studie den Einfluss von unterschiedlich klassifizierten Entscheidungssituationen auf mentale Beanspruchung und Entscheidungsverhalten von Piloten während des Landeanflugs. Die Ergebnisse zeigen, dass die Entscheidungsfindung an sich als auch die sich daraus ergebenden Konsequenzen die mentale Beanspruchung beeinflusst. Analysen des Entscheidungsverhaltens weisen darauf hin, dass die kognitive Ebene der Entscheidungssituation besonders von Bedeutung ist hinsichtlich der Anzahl der Kriterien, die zur Entscheidungsfindung herangezogen werden, sowie der Antizipation von Entscheidungskonsequenzen auf den weiteren Flugverlauf.
Aktualisiert: 2023-04-11
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Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme

Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme von Liebner,  Martin
Um Unfälle zu vermeiden, benötigen warnende Fahrerassistenzsysteme eine schritthaltende Schätzung des aktuellen Kollisionsrisikos. Hierfür wird eine Methode vorgeschlagen, die grundsätzlich auf beliebige Verkehrssituationen anwendbar ist. Erreicht wird dies durch den Einsatz von generativen Modellen zur Beschreibung des erwarteten Fahrerverhaltens. Zugehörige Probandenstudien im Realverkehr zeigen vielversprechende Ergebnisse selbst unter Berücksichtigung von Echtzeitanforderungen. 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.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Wissensbasierte probabilistische Modellierung für die Situationsanalyse am Beispiel der maritimen Überwachung

Wissensbasierte probabilistische Modellierung für die Situationsanalyse am Beispiel der maritimen Überwachung von Fischer,  Yvonne
In heutigen Überwachungssystemen wird eine Vielzahl an Sensorik eingesetzt, wodurch das Datenvolumen deutlich anwächst. Entsprechend muss der menschlichen Entscheider entlastet werden, indem diese Daten intelligent verarbeitet werden. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Situationsanalyse, welche Echtzeitdaten hinsichtlich modellierter Situationen von Interesse mittels eines dynamischen Bayes’schen Netzes auswertet. Die Erkennungsqualität wurde mit einem maritimen Datensatz evaluiert.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Analyse des Sicherheitsgewinns durch Teilautomation am Beispiel eines Stauassistenten

Analyse des Sicherheitsgewinns durch Teilautomation am Beispiel eines Stauassistenten von Wulf,  Felix
Bei teilautomatischen Fahrerassistenzsystemen muss der Fahrer während der Fahrt das System überwachen und stets eingriffsbereit sein. Die vorliegende Arbeit soll dazu beitragen, die Vor- und Nachteile von teilautomatischen Assistenzsystemen genauer zu analysieren. Am Fallbeispiel eines Stauassistenten werden Wege erarbeitet und evaluiert, die es einem Fahrer ermöglichen, in kritischen Situationen effektiv in die Fahrzeugführung einzugreifen und Gefahrensituationen entgegenzuwirken.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Situationsverstehen für die Risikobeurteilung bei der Mensch-Roboter-Kooperation

Situationsverstehen für die Risikobeurteilung bei der Mensch-Roboter-Kooperation von Puls,  Stephan
In dem vorgestellten System wird die Umgebung eines Industrieroboters mittels Algorithmen des maschinellen Lernens erfasst und Objekte sowie menschliche Handlungen bestimmt. Anhand semantischer Analyse kann auf vorliegende Situationen geschlossen werden, wodurch sich dynamisch Risikobewertungen und Handlungsvorgaben für den Roboter ableiten lassen. Diese stellen die Grundlage für ein reaktives Roboterverhalten dar, das eine zielgerichtete und sichere Mensch-Roboter-Kooperation ermöglicht.
Aktualisiert: 2021-02-11
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