https://cuvillier.de/de/shop/publications/8790-entwicklung-fahrdynamisch-eingreifender-fahrerassistenzsysteme-fur-motorisierte-zweirader
Maßnahmen der aktiven und passiven Sicherheit bei Kraftfahrzeugen sorgen seit Jahren für einen Rückgang der Verletzten und Getöteten im Straßenverkehr, allerdings steigt der Anteil verletzter und getöteter Aufsassen motorisierter Zweiräder. Es besteht großes Potential für weitere Sicherheitsmaßnahmen im Zweiradbereich. Insbesondere aktive Sicherheitssysteme können einen entscheidenden Beitrag zur Steigerung der Sicherheit motorisierter Zweiräder leisten.
Das Ziel der Arbeit ist es, prototypische Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln, die im Unfallgeschehen wirksam und durch den Fahrer akzeptiert sind und genutzt werden. Aufgrund der Fahrdynamik von motorisierten Zweirädern müssen Fahrerassistenzsysteme speziell für das Motorrad als Einspurfahrzeug entwickelt werden. Im Ergebnis steht ein Beitrag zur Steigerung der Fahrzeugsicherheit motorisierter Zweiräder mit Assistenzfunktionen, entwickelt in Anlehnung an das menschliche Fahrerverhalten, um identifizierte Unfallsituationen zu adressieren und künftig frühzeitig zu vermeiden.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-04
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Aktualisiert: 2023-05-04
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Für das automatisierte Fahren stellt die wirtschaftlich in ein Fahrzeug integrierbare Rechenleistung bei stetig wachsenden Anforderungen für etablierte Methoden der Trajektorienplanung eine große Hürde dar. Durch den konsequenten Einsatz der linear-quadratischen Optimierung werden besonders recheneffiziente Algorithmen zur Bewegungsplanung von Fahrzeugen hergeleitet. Deren praktische Leistungsfähigkeit wird im Realversuch für unterschiedliche Manöver und Dynamikbereiche demonstriert. In the context of automated driving, state of the art algorithms for trajectory planning require many computational resources that are expensive to integrate in commercial vehicles. Within this work highly computationally efficient algorithms for motion planning are derived using linear-quadratic optimization methods. A variety of real world driving maneuvers demonstrate the benefits of the derived algorithms.
Aktualisiert: 2021-02-11
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