Schwerpunkt III: Planung

Im realen Straßenverkehr muss ein automatisiertes Fahrzeug fortlaufend entscheiden, wie es sich sicher und effizient bewegen soll, während es gleichzeitig zahlreiche Unsicherheiten aus Perzeptions- und Prädiktionsmodulen berücksichtigen muss. Angesichts dieser Unsicherheiten und der hohen Komplexität realer Verkehrsumgebungen stellt die Gewährleistung einer zuverlässigen und robusten Bewegungsplanung eine zentrale Herausforderung dar.

Das Ziel des Schwerpunkts Planung ist die Entwicklung von Entscheidungs- und Bewegungsplanungsverfahren, die Unsicherheiten aus Perzeption und Prädiktion explizit berücksichtigen. Dazu werden komplementäre Planungsansätze untersucht, darunter klassische such- und samplingbasierte Verfahren sowie Deep-Reinforcement-Learning-basierte Methoden. Durch die Analyse dieser Ansätze können ihre jeweiligen Stärken identifiziert und zu robusten hybriden Lösungen kombiniert werden, einschließlich wirksamer Ausweich- und Sicherheitsstrategien für Situationen mit besonders hoher Unsicherheit. Darüber hinaus befasst sich der Schwerpunkt Planung mit den grundlegenden Zielkonflikten zwischen Leistungsfähigkeit, Unsicherheit und Kritikalität im Planungsprozess. Durch die systematische Analyse und Berücksichtigung dieser Zielkonflikte trägt der Schwerpunkt zur Entwicklung vertrauenswürdiger, transparenter und zuverlässiger Entscheidungsmechanismen für automatisierte Fahrzeuge bei.