Automatisiertes Fahren an Stadtkreuzungen - Krauns, Florian
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Für die Etablierung höherer Automatisierungsstufen gilt es Lösungen für technische Herausforderungen zu finden und gleichzeitig die Akzeptanz und den Komfort potenzieller Nutzer sicherzustellen. Diese Dissertation verbindet den Aufbau einer prototypischen Funktion für hochautomatisiertes Fahren an innerstädtischen Kreuzungen und Hauptverkehrsstraßen mit der funktionalen Bewertung aus Sicht der Nutzer. Unter Einsatz von Vehicle2X-Kommunikation und hochgenauen Karten werden die Szenarien "Annäherung an eine Lichtsignalanlage" und "Linksabbiegen mit vorfahrtsberechtigtem Gegenverkehr" betrachtet.…mehr

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Produktbeschreibung
Für die Etablierung höherer Automatisierungsstufen gilt es Lösungen für technische Herausforderungen zu finden und gleichzeitig die Akzeptanz und den Komfort potenzieller Nutzer sicherzustellen. Diese Dissertation verbindet den Aufbau einer prototypischen Funktion für hochautomatisiertes Fahren an innerstädtischen Kreuzungen und Hauptverkehrsstraßen mit der funktionalen Bewertung aus Sicht der Nutzer. Unter Einsatz von Vehicle2X-Kommunikation und hochgenauen Karten werden die Szenarien "Annäherung an eine Lichtsignalanlage" und "Linksabbiegen mit vorfahrtsberechtigtem Gegenverkehr" betrachtet. Zentrale Bausteine wie Umfeldmodell, Handlungs- und Trajektorienplanung sowie Längs- und Querführung werden mittels Model-in-the-Loop Simulation und Rapid Control Prototyping umgesetzt. Die Funktion wird unter Anwendung eines Sicherheitskonzepts im Fahrzeug implementiert und an der Forschungskreuzung in Braunschweig im realen Straßenverkehr demonstriert. Außerdem werden Auslegungsvarianten der Fahrfunktion im Pkw-Versuchsträger auf einem Versuchsgelände durch Probanden in der Rolle des beobachtenden Fahrers hinsichtlich Kriterien wie Sicherheitsempfinden und Komfort beurteilt. Die Studie zeigt unter anderem, dass bei zu defensiver Funktionsauslegung in Abbiegesituationen mit Gegenverkehr ein Akzeptanzverlust droht. Eine Objektivierung mittels Korrelations- und Regressionsanalysen schafft Zielgrößen für die anwendungsfallspezifische Abstimmung und Optimierung zukünftiger Funktionen. Voruntersuchungen zu Insassenbewegungen und zur Abwendung vom Fahrgeschehen ergeben zudem, dass das automatisierte Fahrverhalten je nach Automatisierungsstufe unterschiedlichen Einfluss auf die Nutzerwahrnehmung hat.