Empirische Evaluation von Prädiktionsmethoden am Beispiel der Vorhersage eines Spurwechsels aufgrund der Verkehrssituation

Chapter

Zusammenfassung

Dieser Beitrag beschreibt eine Untersuchung zu der Möglichkeit einen Spurwechsel abhängig von der vorliegenden (Verkehrs-)Situation vorherzusagen. Im Rahmen dieser Untersuchung werden verschiedene, in der Literatur gängige, Methoden der Prädiktion aus dem Bereich des „supervised learning“ anhand einer einheitlichen Datenbasis miteinander verglichen.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. [1]
    [1]McCall, Joel C., et al. 2007. Lane-Change intent analysis using robust operators and sparse bayesian learning. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, VOL. 8, NO. 3, SEPTEMBER 2007. 2007.Google Scholar
  2. [2]
    [2]Kuge, Nobuyuki, et al. 2000. A Driver Behavior Recognition Method Based on a Driver Model Framework. Society of automotive Engineers Publication. 2000.Google Scholar
  3. [3]
    [3]Morris, Brendan, Doshi, Anup, und Trivendi, Mohan. 2011. Lane Change Intent Prediciton for Driver Assistance On Road Design and Evaluation. 2011 IEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). Baden-Baden, Germany : s.n., 2011.Google Scholar
  4. [4]
    [4]Dogan, Ueruen, Edelbrunner, Hannes, und Iossifidis, Ioannis. 2008. Towards a Driver Model_Preliminary Study of Lane Change Behavior. Proceedings of the 11th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. Beijing, China : s.n., 2008.Google Scholar
  5. [5]
    [5]C.M., Bishop. 2007. Pattern Recognition and Machine Learning . s.l. : Springer, 2007.Google Scholar
  6. [6]
    [6]Hunt, J. G. und Lyons, G. D. 1994. MODELLING DUAL CARRIAGEWAY LANE CHANGING USING NEURAL NETWORKS. Transpn. Res.-C, Vol. 2, No. 4, pp. 231-245, 1994. Great Britain : s.n., 1994.Google Scholar
  7. [7]
    [7]Schneider, Joerg, Wilde, Andreas, und Naab, Karl. 2008. Probabilistic Approach for Modeling and Identifying Driving Situations. IEEE Intelligent Vehicles Symposium. Eindhoven University of Technologie : s.n., 2008.Google Scholar
  8. [8]
    [8]Oliver, N. und Pentland, A. P. 2000. Graphical Models for Driver Behavior Recognition in a Smart Car. lEEE Intelligent Vehicles Symposium 2000. USA : s.n., 2000.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2015

Authors and Affiliations

  1. 1.Universität Duisburg-EssenDuisburgDeutschland
  2. 2.BMW GroupMünchenDeutschland
  3. 3.D+S Automotive GmbHDuisburgDeutschland

Personalised recommendations