01958nam 2200445z- 450 9910346772403321202102111000053685(CKB)4920000000100799(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/47328(oapen)doab47328(EXLCZ)99492000000010079920202102d2016 |y 0gerurmn|---annantxtrdacontentcrdamediacrrdacarrierFahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende FahrerassistenzsystemeKIT Scientific Publishing20161 online resource (XX, 159 p. p.)Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie3-7315-0508-8 To avoid accidents, warning driver assistance systems require an on-line estimation of the current risk of collision. For that, a new method is proposed that - in principle - is able to deal with arbitrary traffic situations. This is achieved by the use of generative models to describe the expected driver behavior. Corresponding user studies in real traffic show promising results even when real time constraints are taken into account.Technology: general issuesbicsscDriver ModelDynamic Bayesian NetworkDynamisches Bayes'sches NetzDriver Intent InferenceFahrerabsichtserkennungFahrerverhaltensmodellRisikobewertungRisk AssessmentSituation AwarenessSituationsbewusstseinTechnology: general issuesLiebner Martinauth1296612BOOK9910346772403321Fahrerabsichtserkennung und Risikobewertung für warnende Fahrerassistenzsysteme3024131UNINA