Steffen Heinrich beschreibt ein Bewegungsplanungssystem für automatisierte Fahrzeuge. Die Planungsmethode ist universell auf Strassenszenarien anwendbar und hängt nicht von einer Automatisierung der Auswahl hochrangiger Manöver zur Steuerung der Fahrstrategie ab. Der Autor präsentiert ein Planungsframework, das Grafikprozessoren (GPUs) zur Aufgabenparallelisierung nutzt. Es wird eine Methode vorgestellt, die ausschliesslich eine kleine Menge von Regeln und Heuristiken verwendet, um Fahrstrategien zu generieren. Es konnte gezeigt werden, dass GPUs hervorragende Möglichkeiten für Echtzeitanwendungen von Trajektorienplanungsmethoden bieten. Wie Menschen müssen computersteuerbare Fahrzeuge sich ihrer Umgebung vollständig bewusst sein. Daher wird ein Beitrag bewertet, der das Wissen über die Szene durch intelligente Fahrzeugpositionierung maximiert. Eine Nachbearbeitungsmethode zur stochastischen Trajektorienvalidierung unterstützt die Suche nach langfristigen Trajektorien, die die Unsicherheit der Eigenbewegung berücksichtigen.

Inhalte:

• Ein Framework für universelle Fahrstrategienplanung
• Stichprobenbasierte Planung im Phasenraum
• Ein universeller Ansatz für Fahrstrategien
• Modellierung der Unsicherheit der Eigenbewegung

Zielgruppen:

• Wissenschaftler und Studenten im Bereich Robotik, Informatik, Maschinenbau
• Ingenieure im Bereich Fahrzeugautomatisierung, intelligente Systeme und Robotik

Über den Autor:
Steffen Heinrich hat einen starken Hintergrund in Robotik und künstlicher Intelligenz. Seit 2009 entwickelt er Algorithmen und Softwarekomponenten für selbstfahrende Systeme in Forschungseinrichtungen und für Automobilhersteller in Deutschland und den USA.