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Identifikation von Fahrszenarien während einer virtuellen Testfahrt

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2017

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Verlag

Gesellschaft für Informatik, Bonn

Zusammenfassung

In den vergangenen Jahren adressierten zahlreiche Innovationen im Automobil den Bereich Fahrerassistenzsysteme. Die Technologien entwickeln sich zunehmend in Richtung automatisiertes Fahren und bringen eine Zunahme an intelligenten, verknüpften und komplexen Funktionen mit sich. Durch die direkte Interaktion des Ego-Fahrzeuges mit anderen Verkehrsteilnehmern entsteht eine Vielzahl neuartiger Fahrsituationen und Szenarien. Daraus resultiert ein konstant wachsender Raum an Systemzuständen und Variationen, der validiert und verifiziert werden muss. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wird zunehmend auf Virtualisierung und Simulation von gesetzt. In dieser Veröffentlichung stellen wir einen Ansatz vor, Szenarien innerhalb einer virtuellen Testfahrt zu identifizieren. Der Fokus liegt hierbei auf der Abstraktion und Ableitung spezifischer Manöver der einzelnen Fahrzeuge bzw. deren logischen Zusammenhänge in einem komplexen Szenario. Der Ansatz ermöglicht eine Analyse und die Bewertung vollständiger virtueller Testfahrten anhand der erlebten Szenarien. Zusätzlich können Aussagen in Bezug auf die Abdeckung des Systemraumes innerhalb einer virtuellen Testfahrt getroffen werden.

Beschreibung

King, Christian; Bach, Johannes; Otten, Stefan; Sax, Eric (2017): Identifikation von Fahrszenarien während einer virtuellen Testfahrt. INFORMATIK 2017. DOI: 10.18420/in2017_150. Gesellschaft für Informatik, Bonn. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-669-5. pp. 1511-1516. ASE – 15. Workshop Automotive Software Engineering. Chemnitz. 25.-29. September 2017

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