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Originaltitel:
Resolving Interactions among Fully Automated Vehicles and Bicyclists in Complex Traffic Situations
Übersetzter Titel:
Auflösung von Interaktionen zwischen vollautomatisierten Fahrzeugen und Radfahrern in komplexen Verkehrssituationen
Autor:
Grigoropoulos, Georgios
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Busch, Fritz (Prof. Dr.)
Gutachter:
Busch, Fritz (Prof. Dr.); Bengler Klaus (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Stichworte:
Automated driving, bicyclist maneuver prediction, MILP, traffic flow optimization
Übersetzte Stichworte:
Automatisiertes Fahren, Vorhersage von Radfahrermanövern, MILP, Verkehrsflussoptimierung
TU-Systematik:
BAU 850; BAU 875
Kurzfassung:
In this dissertation a deep learning model is developed that predicts the bicyclist maneuver intention at unsignalized intersections. In a second step, the model is expanded with a method for quantifying the prediction uncertainty and for self-assessing its confidence using performance metrics. The added information value gained through the model is integrated into a MILP method that aims to resolve the interactions among bicyclists and automated vehicles at unsignalized intersections that ensur...     »
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Dissertation wird ein Deep-Learning-Modell entwickelt, das die Manöverabsicht von Radfahrern an unsignalisierten Kreuzungen vorhersagt. In einem zweiten Schritt wird das Modell um eine Methode zur Quantifizierung der Vorhersageunsicherheit und zur Selbsteinschätzung seines Vertrauens anhand von Leistungsmetriken erweitert. Der durch das Modell gewonnene Informationsmehrwert wird in ein MILP-Verfahren integriert, das darauf abzielt, die Interaktionen zwischen Radfahrern und automatisier...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1689574
Eingereicht am:
08.11.2022
Mündliche Prüfung:
19.04.2023
Dateigröße:
25594112 bytes
Seiten:
208
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230419-1689574-1-6
Letzte Änderung:
15.05.2023
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