| Popis: |
Machine learning algorithms are usually not used in safety critical applications, because they are not interpretable. This work proposes hybrid methods, i.e. combinations of machine learning and model-based algorithms in order to realise the trajectory-planning in critical traffic scenarios. The advantage of the methods lies in the considerable reduction of computational resources. This has been shown with implementations on various hardware platforms. Maschinelle Lernverfahren werden in sicherheitskritischen Anwendungen in der Regel nicht eingesetzt, weil sie nicht interpretierbar sind. Diese Arbeit schlägt hybride Verfahren vor, d.h. Kombinationen von maschinellen Lernalgorithmen und modellbasierten Algorithmen, um die Trajektorienplanung in kritischen Verkehrsszenarien zu realisieren. Der Vorteil der Methodik liegt in der erheblichen Ressourcenreduktion. Diese wurde durch Implementierungen auf mehreren Hardware-Plattformen gezeigt. |
