Data-Mining-Methoden zur frühzeitigen Erkennung bedrohlicher Situationen im Fahrzeug
- Das autonome Fahren ist eines der großen Themen im Automobilbereich der Gegenwart. Umsatzstarke Software-Unternehmen gehen Kooperationen mit Unternehmen der Automobilbranche ein, um das automatisierte Fahren schnellstmöglich voranzutreiben (Fuest 2015). Gleichzeitig forschen diverse Universitäten an dem Thema und zeigen bereits weitgehende Fortschritte. Exemplarisch ist die Universität Ulm zu nennen, die bereits Testfahrten im urbanen Gebiet erfolgreich absolviert hat (Dietmayer 2014). Auch die Politik fördert den Forschungsschwerpunkt zunehmend. Als Beispiel ist das Förderprogramm »Elektroniksysteme für das vollautomatisierte Fahren (ELEVATE)« zu nennen, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung angeboten wird (Bundesministerium für Bildung und Forschung 2015). Diese intensive Forschung, die gleichzeitig von der Wirtschaft, der Wissenschaft und der Politik vorangetrieben wird, zeigt wie viel Potential das Thema besitzt. Auch dadurch stellen sich neue Herausforderungen an die Sensorik innerhalb der Fahrzeuge. Aktuell wird der Großteil der Sensordaten einmalig für den jeweiligen Zweck genutzt und anschließend verworfen. An diesen Punkt setzen das Vorhaben und der damit verbundene Einsatz von Data-Mining-Methoden an. Ziel ist die systematische Auswertung von Daten im Fahrzeug und von außerhalb (Car2X) in Echtzeit, um aktuelle Fahrsituationen mit einem digitalen Gedächtnis abzugleichen und somit einen kurzen Blick in die Zukunft abzuleiten. Hierbei werden Situationen durch Muster erkannt und Fahrzeug bzw. Fahrer konditioniert, um die Situation positiv zu beeinflussen. Das Vorhaben ist nicht ausschließlich auf das autonome Fahren ausgerichtet, sondern auch als Hilfe für fahrergelenkte Fahrzeuge konzipiert.
Author: | Thomas Jacob, Stefan Kubica |
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URN: | urn:nbn:de:kobv:526-opus4-5576 |
DOI: | https://doi.org/10.15771/ASW_2016_9 |
Parent Title (German): | 1. Automobil Symposium Wildau: Tagungsband |
Editor: | Stefan Kubica, Hagen Ringshausen, Jörg Reiff-Stephan, Marius Schlingelhof |
Document Type: | Conference Proceeding |
Language: | German |
Year of Publication: | 2016 |
Year of first Publication: | 2016 |
Publishing Institution: | Technische Hochschule Wildau |
Release Date: | 2016/03/31 |
First Page: | 59 |
Last Page: | 63 |
Faculties an central facilities: | Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften |
Fachbereich Wirtschaft, Informatik, Recht | |
Dewey Decimal Classification: | 3 Sozialwissenschaften / 38 Handel, Kommunikation, Verkehr / 388 Verkehr; Landverkehr |
proceedings: | Automobil Symposium Wildau / 1. Automobil Symposium Wildau |
Licence (German): | Creative Commons - CC BY-NC-ND 3.0 DE - Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland |