Aktuelle Sicherheitssysteme treffen vereinfachende Annahmen über das Umfeldgeschehen, z.B. durch Reduktion der Trajektorienpr?diktion für andere Verkehrsteilnehmer auf deren aktuellen Fahrweg und ggf. vorhandenen Spurmarkierungen. Bei geringen Pr?diktionszeiten ziehen solche Vereinfachungen nur geringe Abweichungen nach sich, allerdings ben?tigt man sowohl zur Wirkfelderweiterung von Sicherheitsfunktionen als auch für das autonome Fahren wesentlich l?ngere Pr?diktionszeiten. Dafür ist eine genauere Modellierung aller an einem Verkehrszenario beteiligten Objekte unter Beachtung der jeweiligen Infrastruktur und der geltenden Verkehrsregeln erforderlich. Eine solche Modellierung muss dabei auch die Interaktion zwischen einzelnen Objekten berücksichtigen.

Das Ziel des Forschungsprojekts ist es, eine solches Interaktionsmodell umzusetzen und in einem stochastischen Pr?diktionsalgorithmus auf Basis einer Man?vervorhersage für relevante Umfeldobjekte zu implementieren. Auf der Grundlage dieser Vorhersage sollen belastbare Ausl?seentscheidungen für deeskalierende, automatische Eingriffe in die Fahrzeugdynamik zu einem m?glichst frühen Zeitpunkt getroffen werden k?nnen. Die Methodik sollte auch ohne den Einsatz von Car2X Informationen nutzbar sein, da auch in Zukunft noch nicht vernetzte Verkehrsteilnehmer in die Pr?diktion der Verkehrsszenarien einbezogen werden müssen.