Semantische Modellierung von Situationen zur Aufgabenplanung im automatisierten Fahren
Zusammenfassung Dieser Artikel stellt ein Framework zur semantischen Modellierung von Situationen im Kontext der Aufgaben- und Verhaltensplanung für automatisiertes Fahren vor. Das Framework ermöglicht die formale Beschreibung von Szenen mithilfe von Wissensgraphen und unterstützt die Filterung relevanter Informationen durch automatisierte Datenbankabfragen. Es integriert dynamische und statische Objekte sowie deren Beziehungen und bietet eine Grundlage für die situationsbewusste Entscheidungsfindung. Die Anwendung wird anhand eines vereinfachten Szenenmodells demonstriert, wobei die Effizienz der diskreten Vorwärtssuche zur Aufgabenplanung evaluiert wird. Abschließend werden Herausforderungen und Erweiterungsmöglichkeiten, wie die dynamische Planung, diskutiert.
Authors
- Maximilian Gerwien
- Klaus Röbenack
Institutions
- Leipzig University of Applied Sciences (DE)
- Technische Universität Dresden (DE)
Publication Details
- Journal
- at - Automatisierungstechnik
- Published
- 2026-01-01
- DOI
- https://doi.org/10.1515/auto-2025-0041
- Primary Topic
- Constraint Satisfaction and Optimization
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
- 0.00