FAHRZEUGVERNETZUNG - page 16

Kapitel 2
und -interpretation die Erkennung von Bewegungen und Inten-
tionen von schwächeren Verkehrsteilnehmern im Vordergrund.
Fortschritte für die Verhaltensprognose können selbstlernende
Algorithmen auf Basis einer schnelleren sowie robusteren Ob-
jekterkennung bringen.
Forschungsbedarf gibt es darüber hinaus auch bei der Datenver-
arbeitung in verteilten Systemen, in denen die auszutauschenden
Daten und Bearbeitungsergebnisse in lokal getrennten, vonein-
ander unabhängigen Systemen vorliegen. Solche verteilten Sys-
teme werden aufgrund der Komplexität der Datenverarbeitung
beim automatisierten Fahren erforderlich. Einen Ansatz zur zent-
ralen Datenhaltung bieten Cloud-Lösungen für die Speicherung,
Aggregation und Interpretation von Daten. Dabei sind die Daten
durch einheitliche Struktur und Qualitätsangaben quellenunab-
hängig zu gestalten und der parallele Zugriff verschiedener Funk-
tionen ist sicherzustellen.
Kernergebnis:
Datenfusion und Interpretation sowie die Prognose des Ver-
haltens anderer Verkehrsteilnehmer (insbesondere in kom-
plexen Umgebungen und bei widrigen Bedingungen) wer-
den ein technologischer Schlüssel sein, um automatisiertes
Fahren zu ermöglichen.
Signale des Fahrzeugs an Verkehrsteilnehmer
Einerseits müssen automatisierte Fahrzeuge über ihre Umge-
bung informiert sein, andererseits ist auch eine Signalisierung
ihrer geplanten Fahrmanöver für die Menschen in der Umgebung
notwendig. Hier ist vor allem die Kommunikation auf visueller Ba-
sis zu betrachten, über die ein großer Anteil der Verständigung
abgewickelt wird (Ausnahmen z. B. Hupe, Martinshorn).
Abbildung 4: Unterstützung von Fußgängern (z. B. durch auf die Straße projizierte Zebrastreifen), Ideen aus dem Prototyp F015. (Quelle: © Daimler AG)
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