Ausgezeichnetes Paper, ausgezeichnete Vorträge

Im Straßenverkehr gehören Fahrstreifenwechsel zu den mitunter häufigsten Unfallursachen. Folglich sollten bei der Entwicklung automatisierter Autos sorgsame Überlegungen getroffen werden, um zu klären, auf welche Weise und mit welcher Herangehensweise der Fahrstreifen gewechselt werden soll. Doch die Umsetzung der Überlegungen offenbaren Fragen: Wie kann die Verkehrssituation wahrgenommen werden? Wie lässt sich der weitere Verlauf der Verkehrssituation voraussehen? Nicht zuletzt stellt sich auch die Frage nach dem optimalen Entscheidungsmodell, welches sich auf Basis der gesammelten Sensordaten auf ein Fahrmanöver festlegt.

„Die zentrale Frage ist, wann Fahrstreifenwechsel initiiert werden können, um möglichst komfortables und sicheres Fahren zu realisieren.“ So David Augustin. Seine Problemlösung bedient sich des Maschinellen Lernens, welches sich in den modularen Funktionsaufbau eines autonomen Autos integriert: Die Situationsanalyse – also die Vorhersage, wie sich der umgebende Verkehr entwickeln wird –, als auch die Manövervorgabe – also die eigenständige Entscheidung des Fahrzeugs, dass ein Spurwechsel realisiert werden soll – konnten mithilfe des Maschinellen Lernens umgesetzt werden. „Die Manövererkennung funktioniert mit Klassifikationsmethoden des sogenannten Supervised Learnings“, erklärt der Nachwuchswissenschaftler. Hiermit ist eine Lernmethode gemeint, bei der die lernfähige Maschine anhand vorher festgelegter Ergebnisse „überwacht“, also „supervised“ wird. Sollten die Ergebnisse der Maschine zu sehr von den gewünschten Ergebnissen abweichen, wird die Maschine optimiert.

Auf der Bühne der VDI AUTOREG 2019 in Mannheim hielt Herr Augustin zwei Präsentationen: Zum einen „Long-term-Manuever Planning in Highway traffic Scenarios“, und zum anderen „Predicition of Highway Lane Changes Based on Prototype Trajectories“. Beide Präsentationen zeigten vielversprechende Lösungen und entstammten zweier gleichermaßen vielversprechenden Papers, welche unter der Mentorenschaft von Professor Konigorski vom Fachgebiet Regelungstechnik und Mechatronik entstanden. Auch die anschließenden Diskussionen nach Augustin’s Vorträgen beeindruckten den VDI Programmausschuss. So erhielt der Doktorand für die herausragende Qualität seiner Forschung den Student Best Paper Award. Wir gratulieren recht herzlich.