IEDM 2014

Intelligentes Fahrerassistenzsystem soll Unfälle vermeiden

16. Dezember 2014, 12:24 Uhr | Frank Riemenschneider

Fortsetzung des Artikels von Teil 3

Fahrumgebungsmodell und Aufbau von Datenbanken von FOT

Vision einer global und lokal agierenden intelligenten Systemarchitektur.
Vision einer global und lokal agierenden intelligenten Systemarchitektur.
© Toyota

Das Framework des FOT und der Aufbau von großen Datenbanken („Big Data“) sind sehr wichtig. Es ist notwendig, das System auf Basis von realen Fahrdaten mittels Techniken des maschinellen Lernens zu verbessern und das menschliche Fahrerverhalten in Versuchsfahrzeugen aufzunehmen. Bild 4 zeigt das Schema des FOT, das in diesem Projekt verwendet wurde, einschließlich des Konzepts der globalen und lokalen intelligenten Fahrens.

Wie in Bild 4 ersichtlich ist, ist es für den Aufbau der nächsten Generation von Fahrerassistenzsystemen notwendig, menschliche Faktoren mit Verkehrsumgebungs-Daten mittels on-board, Car-to-X und Car-to-Car und Sensor-Fusion zu verknüpfen und ein intelligentes Fahrmodell mit Techniken des maschinellen Lernens zu entwickeln. In der letzten Phase soll mit diesem Projekt, eine innovative Systemarchitektur entwickelt werden, bei der wissensbasierte Informationen aus der Datenbank während der Fahrt in Echtzeit extrahiert werden können.


  1. Intelligentes Fahrerassistenzsystem soll Unfälle vermeiden
  2. Konzeption des Modells eines erfahrenen Fahrers
  3. Überprüfung des intelligenten Fahrsystems
  4. Fahrumgebungsmodell und Aufbau von Datenbanken von FOT

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