Worum geht es?
Autonome Fahrzeuge müssen auch dann sichere und effiziente Entscheidungen treffen, wenn Sensordaten unvollständig sind, Modelle Unsicherheiten enthalten oder andere Verkehrsteilnehmende unvorhersehbar handeln. Im Mittelpunkt stehen adaptive Ansätze der Bewegungsregelung, die einen sicheren und effizienten Betrieb in unsicheren und dynamischen Umgebungen ermöglichen.

Wo stehen wir heute?
Der aktuelle Stand der Technik kombiniert modellbasierte Regelung, Trajektorienplanung, probabilistische Vorhersage und datengetriebene Verfahren. Viele Systeme erzielen bereits hohe Leistungen, stoßen jedoch an Grenzen, wenn Unsicherheiten, seltene Szenarien und Echtzeitanforderungen gleichzeitig auftreten.

Was ist neu?
Fahrzeugdynamik, Umfeldunsicherheit und Entscheidungslogik werden nicht getrennt betrachtet, sondern eng miteinander verknüpft. Anstelle fester Regelstrategien werden Parameter, Risikoabschätzung und Fahrverhalten fortlaufend an die jeweilige Situation angepasst.

Über den Vortragenden

Prof. Dr. Johannes Betz
Professur für Autonome Fahrzeugsysteme
Technische Universität München

• Rudolf-Mößbauer-Professor für Autonome Fahrzeugsysteme, Technische Universität München
• Ehemaliger Postdoktorand, Technischen Universität München
• Ehemaliger Postdoktorand, xLab for Safe Autonomous Systems, University of Pennsylvania
• 2019: Promotion, Technische Universität München
• Fahrzeugtechnik, Universität Bayreuth und Hochschule Coburg

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