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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.

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Metadaten
Author:Thomas Jacob, Stefan Kubica
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
Verstanden ✔
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