Interaction-Aware Probabilistic Behavior Prediction of Traffic Participants in Urban Environments
Translated title:
Interaktionsbewusste und probabilistische Verhaltensvorhersage von Verkehrsteilnehmern im urbanen Umfeld
Author:
Schulz, Jens Claudius
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Burschka, Darius (Prof. Dr.)
Referee:
Burschka, Darius (Prof. Dr.); Dragan, Anca (Prof.)
Language:
en
Subject group:
MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
TUM classification:
DAT 760d
Abstract:
Anticipating how a traffic situation will evolve in the future is essential for making reasonable and foresighted driving decisions. The aim of this thesis is to develop a method for interaction-aware and probabilistic behavior prediction of traffic participants that is able to account for the influence of an autonomous vehicle's future trajectory on the actions of its surrounding agents. The presented approach thereby allows for more foresighted, interactive and less conservative behavior, which is crucial for the acceptance and success of autonomous vehicles in mixed traffic.
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Anticipating how a traffic situation will evolve in the future is essential for making reasonable and foresighted driving decisions. The aim of this thesis is to develop a method for interaction-aware and probabilistic behavior prediction of traffic participants that is able to account for the influence of an autonomous vehicle's future trajectory on the actions of its surrounding agents. The presented approach thereby allows for more foresighted, interactive and less conservative behavior, whic...
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Translated abstract:
Vorherzusagen wie sich eine Verkehrssituation entwickeln wird ist essentiell um sinnvolle und vorausschauende Fahrentscheidungen zu treffen. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Methode zur interaktionsbewussten und probabilistischen Verhaltensvorhersage von Verkehrsteilnehmern zu entwickeln, die in der Lage ist, den Einfluss der zukünftigen Trajektorie eines autonomen Fahrzeugs auf das Fahrverhalten der Agenten in dessen Umgebung zu berücksichtigen. Der vorgestellte Ansatz ermöglicht dadurch ein vorausschauenderes, interaktiveres und weniger zurückhaltendes Verhalten, welches für die Akzeptanz und den Erfolg von autonomen Fahrzeugen in gemischtem Verkehr entscheidend ist.
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Vorherzusagen wie sich eine Verkehrssituation entwickeln wird ist essentiell um sinnvolle und vorausschauende Fahrentscheidungen zu treffen. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Methode zur interaktionsbewussten und probabilistischen Verhaltensvorhersage von Verkehrsteilnehmern zu entwickeln, die in der Lage ist, den Einfluss der zukünftigen Trajektorie eines autonomen Fahrzeugs auf das Fahrverhalten der Agenten in dessen Umgebung zu berücksichtigen. Der vorgestellte Ansatz ermöglicht dadurch ein vor...
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