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The PRORETA 4 City Assistant System

Schwehr, Julian and Luthardt, Stefan and Dang, Hien and Henzel, Maren and Winner, Hermann and Adamy, Jürgen and Fürnkranz, Johannes and Willert, Volker and Lattke, Benedikt and Höpfl, Maximilian and Wannemacher, Christoph (2019):
The PRORETA 4 City Assistant System. (Publisher's Version)
In: at - Automatisierungstechnik, 67 (9), pp. 783-798. De Gruyter, ISSN 0178-2312,
DOI: 10.25534/tuprints-00014296,
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[2196677X - at - Automatisierungstechnik] The PRORETA 4 City Assistant System-1.pdf
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Item Type: Article
Origin: Secondary publication service
Status: Publisher's Version
Title: The PRORETA 4 City Assistant System
Language: English
Abstract:

The use of machine learning in driver assistance systems allows to significantly enhance their functionalities. In particular, it allows to personalize systems by evaluating the driver’s past behavior. Such personalization is especially relevant for recommendations in maneuvers where the specific maneuver embodiment strongly depends on the driver’s momentary driving style and attention. Led by this idea, PRORETA 4 developed a prototypical City Assistant System, which gives the driver a personalized recommendation in urban scenarios. To adapt the recommendations and warnings appropriately, the system incorporates the learned momentary driving style and the driver’s gaze behavior. In this work, we describe the main functional blocks of the system, present our solutions to major implementation challenges and also discuss the safety of the used learning algorithm.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Der Einsatz von maschinellem Lernen in Fahrerassistenzsystemen ermöglicht es, deren Funktionalitäten deutlich zu verbessern. Insbesondere ermöglicht es die Personalisierung von Systemen, indem das bisherige Verhalten des Fahrers auswertet wird. Eine solche Personalisierung ist besonders relevant für Empfehlungen in Manövern, bei denen die spezifische Ausführung des Manövers stark vom momentanen Fahrstil und der Aufmerksamkeit des Fahrers abhängt. Ausgehend von dieser Idee entwickelte PRORETA 4 einen prototypischen Stadtassistenten, der dem Fahrer eine personalisierte Empfehlung in städtischen Kreuzungsszenarien gibt. Um die Empfehlungen und Warnungen entsprechend anzupassen, berücksichtigt das System den erlernten momentanen Fahrstil und das Blickverhalten des Fahrers. In dieser Arbeit werden die wichtigsten Funktionsblöcke des Systems beschrieben, Lösungen für die wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung präsentiert und auch die Sicherheit des verwendeten Lernalgorithmus diskutiert.

German
Journal or Publication Title: at - Automatisierungstechnik
Journal volume: 67
Number: 9
Publisher: De Gruyter
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD) > Driver Assistance
18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Control Methods and Robotics
Date Deposited: 30 Nov 2020 13:12
Last Modified: 01 Dec 2020 19:46
DOI: 10.25534/tuprints-00014296
Corresponding Links:
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-142961
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/14296
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