Automatisierte Klassifikation von Fahrsituationen auf Basis von Feldversuchsdaten
Mohamed Benmimoun
Der kontinuierliche Anstieg der Fahrleistungen im Individualverkehr erfordert eine gezielte Unterstützung der Fahrzeugführer zur Erhöhung des Fahrkomforts und der Verkehrssicherheit. Diese kann durch eine breite Marktdurchdringung von Fahrerassistenzsystemen (FAS) realisiert werden. Anreize zum Erwerb von FAS beim Fahrzeugkauf können durch das Aufzeigen der positiven Wirkung erzielt werden. Eine etablierte Methode zur Bewertung der Wirkung dieser Systeme ist die Durchführung von Feldversuchen. In diesen werden über einen langen Zeitraum subjektive und objektive Daten im Feld erhoben und anschließend im Hinblick auf die Forschungsfragen ausgewertet. Grundsätzlich werden in Feldversuchen verschiedene Messtechniksysteme zur Datenerhebung eingesetzt. Häufig werden mehrere Kamerasysteme zur Erhebung von Videodaten in den Messfahrzeugen verbaut, die verschiedene Perspektiven des Fahrzeuginnenraums und der Fahrzeugumgebung erfassen. Diese Systeme sind sehr kostenintensiv und produzieren je nach Format und Aufzeichnungsdauer große Datenmengen von mehreren Terabyte. Die Videodaten werden zur Interpretation von relevanten Fahrsituationen und Fahrmanövern genutzt. Durch eine manuelle Videoauswertung werden die anhand von objektiven Fahrzeugdaten vorselektierten, potentiellen Fahrsituationen und Fahrmanövern bewertet. Diese manuelle Auswertung ist sehr zeitaufwendig und bedarf u.U. mehrerer Monate zur Analyse der erhobenen Daten. Aufgrund der komplexen Messtechnik und der langen Auswertedauer ist die Erhebung und Auswertung von Videodaten einer der wesentlichen Kostenfaktoren bei der Durchführung von Feldversuchen.
