Fahrverhalten für automatisierte Fahrfunktionen - Müssen sich Algorithmen wie Fahrer anpassen?

Martin Schabauer, Paul Karoshi, Markus Ager, Cornelia Lex

Research output: Contribution to conferencePaperResearch

Abstract

Für die Mobilität von morgen gibt es viele Visionen. Ganz egal, ob der Mensch lenkt, das Fahrzeug zukünftig selbst oder auch die Infrastruktur von außen in die Steuerung des Fahrzeugs eingreift – wie das Fahrzeug auf Eingaben reagiert, hängt stark von veränderlichen Parametern wie der Beladung oder dem Reifen- und Fahrbahnzustand ab. Mit steigendem Automatisierungsgrad wird kein menschlicher Fahrer mehr benötigt. Der Fahrzeuglenker wird zum „Beifahrer“ der automatisierten Fahrfunktion. Wie erfahrene Fahrerinnen und Fahrer, die sich schnell auf Änderung des Fahrzeugverhaltens einstellen können, müssen auch die Regelungen in automatisierten Fahrfunktionen lernen, das Fahrverhalten abzuschätzen und darauf zu reagieren. Nur so wird es möglich sein, in normalen Verkehrssituationen so komfortabel wie möglich für die Insassen zu reagieren, und in Notsituationen mögliche Kollisionen zu verhindern. In diesem Beitrag wird anhand der Automatisierung eines Fahrstreifenwechselmanövers auf essenzielle Einflussgrößen eingegangen, welche das Fahrzeugverhalten maßgeblich bestimmen. Des Weiteren werden Methoden zur Identifikation dieser Größen anschaulich präsentiert.
Original languageGerman
Pages1-26
Number of pages26
Publication statusPublished - 12 Oct 2017
Event15. OEAMTC Symposium "Reifen und Fahrwerk" - TU Wien, Wien, Austria
Duration: 10 Oct 201710 Oct 2017

Conference

Conference15. OEAMTC Symposium "Reifen und Fahrwerk"
CountryAustria
CityWien
Period10/10/1710/10/17

Keywords

  • Automated Driving Functions
  • Vehicle Dynamics
  • Parameter Estimation

ASJC Scopus subject areas

  • Automotive Engineering

Fields of Expertise

  • Mobility & Production

Treatment code (Nähere Zuordnung)

  • Application

Cite this

Schabauer, M., Karoshi, P., Ager, M., & Lex, C. (2017). Fahrverhalten für automatisierte Fahrfunktionen - Müssen sich Algorithmen wie Fahrer anpassen?. 1-26. Paper presented at 15. OEAMTC Symposium "Reifen und Fahrwerk", Wien, Austria.

Fahrverhalten für automatisierte Fahrfunktionen - Müssen sich Algorithmen wie Fahrer anpassen? / Schabauer, Martin; Karoshi, Paul; Ager, Markus; Lex, Cornelia.

2017. 1-26 Paper presented at 15. OEAMTC Symposium "Reifen und Fahrwerk", Wien, Austria.

Research output: Contribution to conferencePaperResearch

Schabauer, M, Karoshi, P, Ager, M & Lex, C 2017, 'Fahrverhalten für automatisierte Fahrfunktionen - Müssen sich Algorithmen wie Fahrer anpassen?' Paper presented at 15. OEAMTC Symposium "Reifen und Fahrwerk", Wien, Austria, 10/10/17 - 10/10/17, pp. 1-26.
Schabauer M, Karoshi P, Ager M, Lex C. Fahrverhalten für automatisierte Fahrfunktionen - Müssen sich Algorithmen wie Fahrer anpassen?. 2017. Paper presented at 15. OEAMTC Symposium "Reifen und Fahrwerk", Wien, Austria.
Schabauer, Martin ; Karoshi, Paul ; Ager, Markus ; Lex, Cornelia. / Fahrverhalten für automatisierte Fahrfunktionen - Müssen sich Algorithmen wie Fahrer anpassen?. Paper presented at 15. OEAMTC Symposium "Reifen und Fahrwerk", Wien, Austria.26 p.
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TY - CONF

T1 - Fahrverhalten für automatisierte Fahrfunktionen - Müssen sich Algorithmen wie Fahrer anpassen?

AU - Schabauer, Martin

AU - Karoshi, Paul

AU - Ager, Markus

AU - Lex, Cornelia

PY - 2017/10/12

Y1 - 2017/10/12

N2 - Für die Mobilität von morgen gibt es viele Visionen. Ganz egal, ob der Mensch lenkt, das Fahrzeug zukünftig selbst oder auch die Infrastruktur von außen in die Steuerung des Fahrzeugs eingreift – wie das Fahrzeug auf Eingaben reagiert, hängt stark von veränderlichen Parametern wie der Beladung oder dem Reifen- und Fahrbahnzustand ab. Mit steigendem Automatisierungsgrad wird kein menschlicher Fahrer mehr benötigt. Der Fahrzeuglenker wird zum „Beifahrer“ der automatisierten Fahrfunktion. Wie erfahrene Fahrerinnen und Fahrer, die sich schnell auf Änderung des Fahrzeugverhaltens einstellen können, müssen auch die Regelungen in automatisierten Fahrfunktionen lernen, das Fahrverhalten abzuschätzen und darauf zu reagieren. Nur so wird es möglich sein, in normalen Verkehrssituationen so komfortabel wie möglich für die Insassen zu reagieren, und in Notsituationen mögliche Kollisionen zu verhindern. In diesem Beitrag wird anhand der Automatisierung eines Fahrstreifenwechselmanövers auf essenzielle Einflussgrößen eingegangen, welche das Fahrzeugverhalten maßgeblich bestimmen. Des Weiteren werden Methoden zur Identifikation dieser Größen anschaulich präsentiert.

AB - Für die Mobilität von morgen gibt es viele Visionen. Ganz egal, ob der Mensch lenkt, das Fahrzeug zukünftig selbst oder auch die Infrastruktur von außen in die Steuerung des Fahrzeugs eingreift – wie das Fahrzeug auf Eingaben reagiert, hängt stark von veränderlichen Parametern wie der Beladung oder dem Reifen- und Fahrbahnzustand ab. Mit steigendem Automatisierungsgrad wird kein menschlicher Fahrer mehr benötigt. Der Fahrzeuglenker wird zum „Beifahrer“ der automatisierten Fahrfunktion. Wie erfahrene Fahrerinnen und Fahrer, die sich schnell auf Änderung des Fahrzeugverhaltens einstellen können, müssen auch die Regelungen in automatisierten Fahrfunktionen lernen, das Fahrverhalten abzuschätzen und darauf zu reagieren. Nur so wird es möglich sein, in normalen Verkehrssituationen so komfortabel wie möglich für die Insassen zu reagieren, und in Notsituationen mögliche Kollisionen zu verhindern. In diesem Beitrag wird anhand der Automatisierung eines Fahrstreifenwechselmanövers auf essenzielle Einflussgrößen eingegangen, welche das Fahrzeugverhalten maßgeblich bestimmen. Des Weiteren werden Methoden zur Identifikation dieser Größen anschaulich präsentiert.

KW - Automatisierte Fahrfunktionen

KW - Fahrdynamik

KW - Parameterschätzung

KW - Automated Driving Functions

KW - Vehicle Dynamics

KW - Parameter Estimation

M3 - Paper

SP - 1

EP - 26

ER -