Kolloquium - Details zum Vortrag

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Master-Vortrag: Erstellung einer Methode zur Anforderungsbewertung von Fahrszenarien mit Reinforcement Learning

Jakob Wunsch
Montag, 03. Dezember 2018
11:00 Uhr
Hörsaal 4G

Während die technische Entwicklung hochautomatisierter Fahrfunktionen immer weiter voranschreitet, ist die Suche nach einer geeigneten Freigabemethode zum Nachweis der Sicherheit der Fahrfunktion im Straßenverkehr noch immer Gegenstand aktueller Forschung. Eine mögliche Freigabemethode stellt hierbei der Szenarienbasierte Freigabeansatz dar, welcher die Erprobung einer zukünftigen, hochautomatisierten Fahrfunktion einzig auf die Situationen und Szenarien begrenzt, welche die Fahrfunktion vor eine Herausforderung stellen.

Um in diesem Zusammenhang die für Erprobung relevanten, herausfordernden Situationen und Szenarien identifizieren zu können, gilt es zunächst alle in Messdaten vorhandene Situationen und Szenarien hinsichtlich ihrer Anforderung an die Fahrfunktion zu bewerten. Bestehende Bewertungsmethoden besitzen den Nachteil, dass sie bei der Bewertung der Anforderung zum einen nicht die zum Zeitpunkt der Betrachtung vorherrschende, gesamte Verkehrssituation, sowie zum anderen nicht die weiteren, zukünftigen Verläufe des momentanen Szenarios berücksichtigen.

Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit eine Methode zur Anforderungsbewertung entwickelt, welche die Anforderung die eine Situation oder ein Szenario an eine Fahrfunktion stellt, objektiv bewertet und dabei sowohl die gesamte, momentane Verkehrssituation als auch mögliche weitere Verläufe des momentanen Fahrszenarios berücksichtigt. Als Neuerung kommt zur Bewetung der Anforderung hierbei erstmals ein tiefes neuronales Netz zur Anwendung, welches mittels Reinforcement Learning trainiert wird.

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