Fingerprint des Fahrers zur Adaption von Assistenzsystemen
| dc.contributor.author | Pion, Olivier | |
| dc.contributor.author | Henze, Roman | |
| dc.contributor.author | Küçükay, Ferit | |
| dc.contributor.editor | Goltz, Ursula | |
| dc.contributor.editor | Magnor, Marcus | |
| dc.contributor.editor | Appelrath, Hans-Jürgen | |
| dc.contributor.editor | Matthies, Herbert K. | |
| dc.contributor.editor | Balke, Wolf-Tilo | |
| dc.contributor.editor | Wolf, Lars | |
| dc.date.accessioned | 2018-11-06T10:58:35Z | |
| dc.date.available | 2018-11-06T10:58:35Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.description.abstract | Die genaue und zuverlässige Kenntnis spezifischer Fahrereigenschaften, wie sein Fahrstil, sein Steuer- und Regelverhalten, sein Leistungszustand und sein Alter, birgt ein hohes Potenzial in sich, Fahrzeugsysteme wie z.B. Assistenzsysteme an den Fahrer zu adaptieren und damit den Kundennutzen (Sicherheitsund Komfortgewinn) und die Kundenzufriedenheit zu optimieren. Aus diesem Grunde werden seit Jahrzehnten Ansätze verfolgt, das Fahrerverhalten zu identifizieren, zu objektivieren und in Systemauslegungen zu berücksichtigen. Am Institut für Fahrzeugtechnik (IfF) wurde eine Methode entwickelt, die es ermöglicht, einen persönlichen Fingerprint des Fahrers zu identifizieren. Die Analyse des individuellen Fahrerverhaltens durch die Ermittlung von definierten Kennparametern aus seinem Längs- und Querregelverhalten, seinem Lenk- und Spurhalteverhalten und seinem Umgang mit aktiven Assistenzsystemen bilden die Basis zur Erstellung des Fingerprints und der Fahrerklassifizierung. Die Klassifizierung erfolgt durch die Zuordnung zu Gruppen, welche bestimmte Fahrereigenschaften vereinigen. Beispiele hierzu sind der Fahrstil oder das Fahreralter. Ist der Fingerprint eines Fahrers bekannt, können über identifizierte Abweichungen und Änderungen bestimmter Kennparameter Rückschlüsse auf seine Leistungsfähigkeit gezogen werden. Der Fingerprint und die damit verbundene Fahrerklassifizierung und -leistungsidentifikation bilden die Grundlage für die Adaption von Assistenzsystemen. Im Rahmen des Beitrags werden die Methodik der Fingerprintgenerierung und ihre Anwendung im Fahrzeug mit einem adaptiven Querführungsassistenten vorgestellt. Nach der Erläuterung der Datenbasis werden hierbei sowohl die Ansätze der Analyse in Form von Fahrermodellierung und Kennparameterbildung, als auch die Vorgehensweise bei der Klassifizierung der Fahrer inklusive der Gruppendefinition und -identifikation dargestellt. Am Beispiel des Querführungsassistenten, dessen Funktion vom reinen Spurverlassenswarner bis hin zur (teil-) autonomen Spurhaltung reicht, wird die Adaption an den spezifischen Fahrer mit Hilfe des Fingerprints vorgestellt. | de |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-602-2 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/17883 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | INFORMATIK 2012 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-208 | |
| dc.title | Fingerprint des Fahrers zur Adaption von Assistenzsystemen | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 842 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 833 | |
| gi.conference.date | 16.-21. September 2012 | |
| gi.conference.location | Braunschweig | |
| gi.conference.sessiontitle | Regular Research Papers |
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