Semantische Modellierung von Situationen zur Aufgabenplanung im automatisierten Fahren

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Authors: Maximilian Gerwien, Klaus Röbenack
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Abstract

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.

Fields of Study & Subjects

Constraint Satisfaction and Optimization Autonomous Vehicle Technology and Safety AI-based Problem Solving and Planning

Publication details

Journal / source
at - Automatisierungstechnik
Volume
74
Issue
1
Pages
75–84
Publication date
1 January 2026
Language
EN