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Bewertung von Prädiktoren zur Fahrerintentionserkennung

Heine, Jens ; Krämer, Isabell ; Achieser, Igor ; Langer, Ingmar ; Schramm, Thomas ; Abendroth, Bettina :
Bewertung von Prädiktoren zur Fahrerintentionserkennung.
[Online-Edition: http://human-factors-consult.de/unternehmen/tagungen/tagung-...]

[ Konferenzveröffentlichung] , (2015)

Offizielle URL: http://human-factors-consult.de/unternehmen/tagungen/tagung-...

Kurzbeschreibung (Abstract)

Fahrerintentionserkennung birgt das Potential Fahrerassistenzsysteme zu verbessern und ein mögliches Warndilemma abzuschwächen. Algorithmen zur Fahrerintentionserkennung schätzen an Hand von Prädiktoren eine mögliche zukünftige Fahrerhandlung in Echtzeit. Die Performance und die Echtzeitfähigkeit hängen dabei stark von den verwendeten Eingangsgrößen ab. In diesem Beitrag wird die Entwicklung eines Bewertungsfaktors zur quantitativen Bewertung von Prädiktoren zur Fahrerintentionserkennung unter Berücksichtigung der Frühzeitig-keit, der Richtig-, Falsch- und Nichterkennungsrate dargestellt. Die Arbeit ist entstanden im Rahmen der Teilnahme der Adam Opel AG an der Forschungsinitiative UR:BAN. Der Aufbau und die Funktion des Bewertungsfaktors werden dargestellt und an Hand von zwei beispielhaf-ten Manövern eine Bewertungsmatrix aufgestellt. Abschließend werden die Ergebnisse kritisch diskutiert und ein Ausblick auf weitere Fragestellungen gegeben.

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung ( nicht bekannt)
Erschienen: 2015
Autor(en): Heine, Jens ; Krämer, Isabell ; Achieser, Igor ; Langer, Ingmar ; Schramm, Thomas ; Abendroth, Bettina
Titel: Bewertung von Prädiktoren zur Fahrerintentionserkennung
Sprache: Deutsch
Kurzbeschreibung (Abstract):

Fahrerintentionserkennung birgt das Potential Fahrerassistenzsysteme zu verbessern und ein mögliches Warndilemma abzuschwächen. Algorithmen zur Fahrerintentionserkennung schätzen an Hand von Prädiktoren eine mögliche zukünftige Fahrerhandlung in Echtzeit. Die Performance und die Echtzeitfähigkeit hängen dabei stark von den verwendeten Eingangsgrößen ab. In diesem Beitrag wird die Entwicklung eines Bewertungsfaktors zur quantitativen Bewertung von Prädiktoren zur Fahrerintentionserkennung unter Berücksichtigung der Frühzeitig-keit, der Richtig-, Falsch- und Nichterkennungsrate dargestellt. Die Arbeit ist entstanden im Rahmen der Teilnahme der Adam Opel AG an der Forschungsinitiative UR:BAN. Der Aufbau und die Funktion des Bewertungsfaktors werden dargestellt und an Hand von zwei beispielhaf-ten Manövern eine Bewertungsmatrix aufgestellt. Abschließend werden die Ergebnisse kritisch diskutiert und ein Ausblick auf weitere Fragestellungen gegeben.

Fachbereich(e)/-gebiet(e): 16 Fachbereich Maschinenbau
16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Arbeitswissenschaft (IAD)
Hinterlegungsdatum: 09 Nov 2015 13:28
Offizielle URL: http://human-factors-consult.de/unternehmen/tagungen/tagung-...
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