Probabilistische Methoden in der Umfeldwahrnehmung Kognitiver Automobile Probabilistic Methods for Environment Perception of Cognitive Automobiles

Durch sensorielle Wahrnehmung und Interpretation von Videound Lidardaten erstellen sich Kognitive Automobile ein Lagebild ihrer Umgebung, welches die Grundlage fur die Entscheidung und Ausfuhrung situationsangepassten Fahrverhaltens bildet. Probabilistische Modelle erlauben dabei die konsistente Reprasentation der Sensorinformation einschlieslich ihrer Unsicherheit. Symbolisches Wissen uber die Verkehrsszene kann in diesem Kontext durch Markov-Logik-Netze probabilistisch formuliert und inferiert werden. Anstelle von fertigkeitsoder regelbasiertem Verhalten geben wissensbasierte Methoden Werte und Ziele vor, sodass die Verhaltensentscheidung durch Auswahl des Verhaltens erfolgt, das den grostmoglichen Zielerreichungsgrad erwarten lasst. Erste Ergebnisse umfassen neben dem Fahrzeugaufbau bereits autonome Manover sowie die Finalteilnahme im Urban Challenge Wettbewerb.