Entwicklung eines KI-basierten kombinierten Abstandsregel- und Spurhaltesystems unter Zuhilfenahme von geeignetem Wissen in einem Überholszenario

Abstract

Assistenzsysteme begleiten uns in Fahrzeugen alltäglich. Moderne Fahrzeuge können immer mehr Fahraufgaben übernehmen, zum Beispiel durch die fortgeschrittene Entwicklung bei etablierten Fahrassistenzsystemen wie zum Beispiel Spurhalte- und Abstandregelsystemen (LKAS und ACC). Solche Systeme haben die Schwachstelle, nur für einen begrenzten Aufgabenbereich geeignet zu sein, zum Beispiel beschränkt sich ein LKAS auf das Einhalten einer Fahrspur. In einem komplexeren Szenario, wie einem Überholvorgang ist ein solches Assistenzsystem nicht direkt anwendbar. Ferner bedarf es einer geeigneten Arbitrierung vorhandener Komponenten. In dieser Arbeit wird ein System entwickelt, welches ein Überholmanöver durchführen kann. Hierfür werden die genannten Komponenten zum Spurhalten und Regeln der Geschwindigkeit wieder verwendet und neue Komponenten zur Kombination entwickelt. Die neuen Komponenten werden durch drei Soft-Actor-Critic-Agenten realisiert, welche als intelligentes System das Überholmanöver durchführen. Ein Agent steuert hierbei je das Ein- oder Ausscheren und der letzte Agent übernimmt die Arbitrierung der verwendeten Agenten. Realisiert wird dies durch die Einteilung eines Überholmanövers in Phasen, mit welchen die Agent im bestärkenden Lernen belohnt wird.