dc.contributor.author
Bauer, Colin
dc.date.accessioned
2018-06-07T16:10:00Z
dc.date.available
2012-02-17T10:50:21.932Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/2129
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-6331
dc.description.abstract
This thesis describes a method for the driver-adaptive prediction of driving
maneuvers. This method builds a model of the driving behavior from data based
on the observation of sample driving maneuvers. The method is grounded on the
theory of fuzzy logic, which provides a framework for reasoning about a domain
that approximates human reasoning. After a learning period, the driver model
is capable of predicting subsequent driving maneuvers. That information can be
used to adapt advanced driver assistance systems, as exemplified by an
autonomous braking system, to the driver's individual behavior. This thesis
contains three major contributions. The first is the driver-adaptive
construction of fuzzy variables. A method was developed that converts
histograms into fuzzy variables by approximating them through Gaussian Mixture
Models and converting the resulting Gaussian distributions into trapezoidal
fuzzy sets. These fuzzy variables partition quantities of interest, such as
vehicle velocity, into fuzzy sets that have well defined and driver-specific
semantic meanings. The second contribution is the generation of a driver-
adaptive fuzzy state machine modeling the sequential pattern of driving
maneuvers based on sample data. A quality measure assessing the performance of
states and state sequences was developed that optimizes the state machine,
resulting in an accurate and analyzable representation of individual driving
behavior. The third contribution is the development of a driver-adaptive and
situation-specific autonomous braking algorithm. The algorithm triggers an
autonomous brake in a specific relevant critical situation, taking into
account the prediction of individual driving behavior in the decision process.
It could be shown through a simulator study that the algorithm is capable of
significantly reducing the severity of, or even avoiding, the collisions that
were encountered in that study, without also causing any undesired activation
of the autonomous brake, thus providing significant assistance to the driver.
de
dc.description.abstract
Diese Arbeit beschreibt eine Methode der fahrerabhängigen Vorhersage von
Fahrmanövern. Die Methode erstellt ein Modell des Fahrverhaltens anhand von
während der Fahrt beobachteten Daten. Der Ansatz basiert auf Fuzzy Logik,
einer Theory, die eine an die menschliche Denkweise angelehnte Form des
logischen Schließens ermöglicht. Nach einer Lernphase ist das Modell in der
Lage, neue Instanzen eines Fahrmanövers vorherzusagen. Diese Information kann
genutzt werden, um Fahrerassistenzsysteme an die individuelle Fahrweise
anzupassen. Diese Dissertation enthält drei bedeutende Beiträge. Der erste ist
die fahrerabhängige Erstellung von Fuzzy Variablen. Eine Methode wurde
entwickelt, die ein Histogramm durch ein Gaussian-Mixture-Modell approximiert
und dieses in eine Fuzzy Variable verwandelt. Die auf diese Weise erstellten
Fuzzy Variablen teilen gewünschte Größen, etwa die Fahrzeuggeschwindigkeit, in
Fuzzy Sets mit einer wohldefinierten und fahrerspezifischen semantischen
Bedeutung ein. Der zweite Beitrag betrifft die Generierung von
fahrerabhängigen Zustandsautomaten aus Beispielmanövern, welche die
sequentielle Natur von Fahrmanövern beschreiben. Ein Qualitätsmaß wurde
entwickelt, das die Güte der Zustände und Zustandssequenzen bewertet, wodurch
der Zustandsautomat optimiert werden kann. Das Ergebnis ist eine präzise und
nachvollziehbare Darstellung des individuellen Fahrverhaltens. Der dritte
Beitrag bezieht sich auf die Entwicklung eines fahrerindividuellen und
situationsspezifischen autonomen Notbremsalgorithmus. Der Algorithmus löst
eine autonome Notbremsung in einer spezifischen kritischen Situation aus und
berücksichtigt in dem Entscheidungsprozess die Vorhersage des individuellen
Fahrverhaltens. Es konnte anhand einer Simulationsstudie gezeigt werden, dass
der Algorithmus Kollisionen in diesem Szenario vermeiden kann, ohne dabei auch
in für den Fahrer beherrschbaren Situationen eine frühzeitige Bremsung
einzuleiten, und somit dem Fahrer eine wertvolle Unterstützung bietet.
de
dc.format.extent
VIII, 175 S.
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Driver Assistance Systems
dc.subject
collision mitigation
dc.subject
driver model, driving behavior
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::510 Mathematik::510 Mathematik
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::530 Physik::530 Physik
dc.title
A driver specific maneuver prediction model based on fuzzy logic
dc.contributor.contact
colin.bauer@carmeq.com
dc.contributor.firstReferee
Prof. Raul Rojas
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Rudolf Kruse
dc.date.accepted
2012-02-09
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000036220-8
dc.title.translated
Ein fahrerabhängiges Fahrmanöverprädiktionsmodell basierend auf Fuzzy-Logik
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000036220
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000010714
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access