Eine vollständig automatische Fahrzeugführung im allgemeinen Straßenverkehr fasziniert Techniker wie Nichttechniker bereits seit der Frühphase des Automobils. Ein Stück näher an die Realität wurde diese Vision durch die DARPA Urban Challenge im November 2007 gebracht. Die Entwicklung der Fahrzeugplattform Caroline für die Teilnahme an der DARPA Urban Challenge bildet den Rahmen für diese Dissertation. Die Systemarchitektur zur Bewältigung der komplexen Fahraufgabe wird in vier elementare

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... nsebenen zur Wahrnehmung, Situationsinterpretation, Aktionsplanung und Aktionsausführung untergliedert. Um ein Verständnis für die Funktionsweise des Gesamtfahrzeugs zu ermöglichen, wird insbesondere auf die enge Verzahnung der Komponenten eingegangen. Eine Schlüsselrolle in der Fahrzeugarchitektur nimmt die maschinelle Wahrnehmung der Fahrzeugumgebung ein. Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen der bayes'schen Informationsverarbeitung wird ein hybrides Umfeldmodell entwickelt, indem sowohl herkömmlich-objektbasierte als auch kartenbasierte Modellierungsverfahren zum Einsatz kommen. Die Ansätze werden erweitert für eine Funktion im innerstädtischen Umfeld. Hierbei wird ein Freiform-Objektmodell zur Hinderniserkennung sowie eine kartenbasierte Fahrbereichsanalyse eingeführt, im Rahmen der Situationsinterpretation erfolgt eine Kopplung dieser Online-Umfelddaten mit zusätzlich bereitgestellten, digitalen Navigationsdaten. Das Freiform-Objektmodell ermöglicht die Beschreibung beliebiger Hinderniskonturen und unterscheidet sich somit von klassischen, quaderbasierten Objekthypothesen aus dem Bereich der Fahrerassistenzsysteme. Die Fahrbereichsanalyse ermittelt den urbanen Straßenverlauf durch Fusion von LIDAR- und Kamerasensorik in einer probabilistischen, Dempster-Shafer basierten Gridkarte. Das beschriebene Fahrzeugsystem konnte als eines der 10 besten Fahrzeuge aus dem Verlauf der Urban Challenge hervorgehen.