Michael Scherl

DRIVING COURSE PREDICTION USING DISTANCE SENSOR DATA

In this paper, the authors present two methods to predict a host vehicles trajectory based on measured and recorded position data from other vehicles. The quality of the projection is determined by the number of tracked vehicles, their number of lane changes, and the quality of the signals that are received from a distance sensor. It is not affected by changes of the host vehicle and the varying lane curvature. A second method analyzes each vehicles trajectory separately, extracts the corresponding parameters, and then assigns a quality. Based on these values, a statistical analysis calculates representative trajectory parameters to predict he host vehicles motion

Zukünftige Fahrzeugführungsassistenz – Kombinierte Längs- und Querregelung (Future Vehicle Guidance Assistance – Combined Longitudinal and Lateral Control)

Abstract Die Erweiterung der vom ACC bekannten Längsführungsunterstützung bis hin zum Stillstand unter Einbeziehung einer Querführungsunterstützung bringt nicht nur Vorteile für die Fahrerentlastung, sondern kann durch die Vernetzung der Unterstützungszweige auch die Einzelfunktionalität verbessern bzw. transparenter machen. Zwei mögliche Stufen einer Kombination, die unterschiedliche Automatisierung im niedrigen Geschwindigkeitsbereich bieten, werden dargestellt. Für die Querführung wird ein Grundkonzept, das sowohl die autonome wie eine durch Führungsmomente unterstützende Querführung ermöglicht, dargestellt und zwei verschiedene Querregelungsansätze verglichen.