SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile: Unterschied zwischen den Versionen
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| − | |Kurzname= SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile | + | |Kurzname=SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile |
| − | |Name= Situationsverstehen und semantische Manöverplanung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten für kooperative Fahrzeuge | + | |Name=Situationsverstehen und semantische Manöverplanung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten für kooperative Fahrzeuge |
| − | |Name EN= Situation assessment and semantic maneuver planning under consideration of uncertainties for cooperative vehicles | + | |Name EN=Situation assessment and semantic maneuver planning under consideration of uncertainties for cooperative vehicles |
| − | |Beschreibung DE= Ein automatisches, kooperativ im Straßenverkehr fahrendes Automobil muss in einer hochgradig dynamischen, interagierenden und nur unvollständig wahrnehmbaren Umwelt Entscheidungen treffen. Bisherige Ansätze beschränken sich meist darauf, Situationen allein aus einer egozentrischen Perspektive heraus, ohne Kooperationsaspekte mit beziehungsweise zwischen anderen Verkehrsteilnehmern zu berücksichtigen. Zudem werden meist aufgrund der hohen Problemkomplexität nur wenige, oft fest definierte Situationsaspekte berücksichtigt. In diesem Projekt werden probabilistische Methoden zur Situationserfassung und -prädiktion, sowie der kooperativen Verhaltensentscheidung im realen Verkehr unter ausdrücklicher Berücksichtigung von Kooperation erforscht. Diese ordnen sich zwischen kooperativer Wahrnehmung und Trajektorienplanung ein. Die Inferenz von Zusammenhängen und Interaktionen im heterogenen Straßenverkehr mit unterschiedlichen Kooperationsfähigkeiten zwischen den situationsabhängig relevanten Verkehrsteilnehmern wird durch einen objektorientierten, probabilistisch relationalen Ansatz adressiert. Der Aufbau eines expliziten Verständnisses, gerade von impliziter Kooperation, erlaubt begründetes Handeln. Um Konsequenzen eigener Handlungen unter Unsicherheiten und Kooperation antizipieren zu können, soll die kooperative Verhaltensentscheidung als erweiterter Markovscher Entscheidungsprozess formuliert werden. Die Beschreibung des Planungsraums durch abstrakte, semantische Räume, soll die Komplexität realer Entscheidungsprobleme für den Planungsalgorithmus handhabbar machen. Zur Evaluierung soll eine Simulationsmethode, welche Verhalten der kooperativen Verkehrsteilnehmer aus vorhandenen Aufzeichnungen automatisiert ableitet und angepasst an das Verhalten des zu testenden Fahrzeugs synthetisiert, erforscht werden. | + | |Beschreibung DE=Ein automatisches, kooperativ im Straßenverkehr fahrendes Automobil muss in einer hochgradig dynamischen, interagierenden und nur unvollständig wahrnehmbaren Umwelt Entscheidungen treffen. Bisherige Ansätze beschränken sich meist darauf, Situationen allein aus einer egozentrischen Perspektive heraus, ohne Kooperationsaspekte mit beziehungsweise zwischen anderen Verkehrsteilnehmern zu berücksichtigen. Zudem werden meist aufgrund der hohen Problemkomplexität nur wenige, oft fest definierte Situationsaspekte berücksichtigt. In diesem Projekt werden probabilistische Methoden zur Situationserfassung und -prädiktion, sowie der kooperativen Verhaltensentscheidung im realen Verkehr unter ausdrücklicher Berücksichtigung von Kooperation erforscht. Diese ordnen sich zwischen kooperativer Wahrnehmung und Trajektorienplanung ein. Die Inferenz von Zusammenhängen und Interaktionen im heterogenen Straßenverkehr mit unterschiedlichen Kooperationsfähigkeiten zwischen den situationsabhängig relevanten Verkehrsteilnehmern wird durch einen objektorientierten, probabilistisch relationalen Ansatz adressiert. Der Aufbau eines expliziten Verständnisses, gerade von impliziter Kooperation, erlaubt begründetes Handeln. Um Konsequenzen eigener Handlungen unter Unsicherheiten und Kooperation antizipieren zu können, soll die kooperative Verhaltensentscheidung als erweiterter Markovscher Entscheidungsprozess formuliert werden. Die Beschreibung des Planungsraums durch abstrakte, semantische Räume, soll die Komplexität realer Entscheidungsprobleme für den Planungsalgorithmus handhabbar machen. Zur Evaluierung soll eine Simulationsmethode, welche Verhalten der kooperativen Verkehrsteilnehmer aus vorhandenen Aufzeichnungen automatisiert ableitet und angepasst an das Verhalten des zu testenden Fahrzeugs synthetisiert, erforscht werden. |
| − | |Beschreibung EN= An automated, cooperative car must take decisions in a highly dynamic, interacting and only partially observable environment. So far, existing approaches are limited by considering situations only from an egocentric perspective and without considering cooperation aspects with and between other road users. Moreover, due to the high complexity in general only few, often predefined situation aspects are considered.In this project, probabilistic methods for situation awareness and -prediction, as well as the cooperative behavior decision within real traffic and with explicit consideration of cooperation are explored. These are based on the results of the cooperative perception and give input to the cooperative trajectory planning.The inference of relations and interactions between road users with different cooperation levels, in heterogeneous traffic, is addressed by an object-oriented probabilistic relational approach. Especially by considering implicit cooperation the situation assessment will lead to a reasonable behavior. To anticipate the consequences of own maneuvers under uncertainty and cooperation, the cooperative behavior decision has to be formulated as an extended markov decision process. The definition of the planning space as an abstract, semantic space, reduces the complexity for the planning algorithm.For evaluation, a new simulation method will be explored. It automatically derives behaviors of cooperative road users from existing sensor records and synthesis them according to the behavior of the test vehicle. | + | |Beschreibung EN=An automated, cooperative car must take decisions in a highly dynamic, interacting and only partially observable environment. So far, existing approaches are limited by considering situations only from an egocentric perspective and without considering cooperation aspects with and between other road users. Moreover, due to the high complexity in general only few, often predefined situation aspects are considered.In this project, probabilistic methods for situation awareness and -prediction, as well as the cooperative behavior decision within real traffic and with explicit consideration of cooperation are explored. These are based on the results of the cooperative perception and give input to the cooperative trajectory planning.The inference of relations and interactions between road users with different cooperation levels, in heterogeneous traffic, is addressed by an object-oriented probabilistic relational approach. Especially by considering implicit cooperation the situation assessment will lead to a reasonable behavior. To anticipate the consequences of own maneuvers under uncertainty and cooperation, the cooperative behavior decision has to be formulated as an extended markov decision process. The definition of the planning space as an abstract, semantic space, reduces the complexity for the planning algorithm.For evaluation, a new simulation method will be explored. It automatically derives behaviors of cooperative road users from existing sensor records and synthesis them according to the behavior of the test vehicle. |
| − | |Kontaktperson=Karl Kurzer, | + | |Kontaktperson=Karl Kurzer, |
| − | |URL=http://gepris.dfg.de/gepris/projekt/273310216 | + | |URL=http://gepris.dfg.de/gepris/projekt/273310216 |
|Finanziert von=DFG | |Finanziert von=DFG | ||
|Projektstatus=aktiv | |Projektstatus=aktiv | ||
| − | |Logo=Dfg logo. | + | |Logo=Dfg logo.jpg |
|Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme | |Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme | ||
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Version vom 17. Oktober 2016, 13:06 Uhr
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Situationsverstehen und semantische Manöverplanung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten für kooperative Fahrzeuge |
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Ein automatisches, kooperativ im Straßenverkehr fahrendes Automobil muss in einer hochgradig dynamischen, interagierenden und nur unvollständig wahrnehmbaren Umwelt Entscheidungen treffen. Bisherige Ansätze beschränken sich meist darauf, Situationen allein aus einer egozentrischen Perspektive heraus, ohne Kooperationsaspekte mit beziehungsweise zwischen anderen Verkehrsteilnehmern zu berücksichtigen. Zudem werden meist aufgrund der hohen Problemkomplexität nur wenige, oft fest definierte Situationsaspekte berücksichtigt. In diesem Projekt werden probabilistische Methoden zur Situationserfassung und -prädiktion, sowie der kooperativen Verhaltensentscheidung im realen Verkehr unter ausdrücklicher Berücksichtigung von Kooperation erforscht. Diese ordnen sich zwischen kooperativer Wahrnehmung und Trajektorienplanung ein. Die Inferenz von Zusammenhängen und Interaktionen im heterogenen Straßenverkehr mit unterschiedlichen Kooperationsfähigkeiten zwischen den situationsabhängig relevanten Verkehrsteilnehmern wird durch einen objektorientierten, probabilistisch relationalen Ansatz adressiert. Der Aufbau eines expliziten Verständnisses, gerade von impliziter Kooperation, erlaubt begründetes Handeln. Um Konsequenzen eigener Handlungen unter Unsicherheiten und Kooperation antizipieren zu können, soll die kooperative Verhaltensentscheidung als erweiterter Markovscher Entscheidungsprozess formuliert werden. Die Beschreibung des Planungsraums durch abstrakte, semantische Räume, soll die Komplexität realer Entscheidungsprobleme für den Planungsalgorithmus handhabbar machen. Zur Evaluierung soll eine Simulationsmethode, welche Verhalten der kooperativen Verkehrsteilnehmer aus vorhandenen Aufzeichnungen automatisiert ableitet und angepasst an das Verhalten des zu testenden Fahrzeugs synthetisiert, erforscht werden.
bis: k.A.
Finanzierung: DFG
Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile