RdbS
Die Beziehung zwischen realer Erprobung und simulationsbasierter Bewertung wird bei der Beurteilung von Fahrzeugfunktionen immer wichtiger, da viele Testmethoden darauf ab-zielen, mehr Tests in Simulationsumgebungen zu verlagern.
Real-Daten-basierte Szenarien-Generierung (RdbS)
Die realdatenbasierte Szenarien-Generierungstoolkette (RdbS) erstellt logische Szenarien mit zugehörigen Parameterverteilungen im OpenSCENARIO®-Format auf Basis realer Trajektoriendaten. Diese Szenarien stellen eine wertvolle Ergänzung zu TSC dar.
Durch den Einsatz von RdbS können Anwender realistische Verkehrsszenarien generieren, was genauere Simulationen in virtuellen Umgebungen ermöglicht. Dies verbessert die Validierung automatisierter Fahrfunktionen in der Simulation, bevor sie im realen Straßenverkehr getestet werden. Die Toolkette wird in direkter Zusammenarbeit mit OEMs und Tier-1-Zulieferern zur Datengenerierung eingesetzt.
Zum Weiterlesen
Schicktanz, Clemens und Gimm, Kay (2025) Detection and Analysis of Critical Interactions in Illegal U-Turns at an Urban Signalized Intersection. Data Science for Transportation. Springer Nature. doi: 10.1007/s42421-025-00117-5. ISSN 2948-1368.
Schicktanz, Clemens und Gimm, Kay (2024) Detection and analysis of corner case scenarios at a signalized urban intersection. Accident Analysis and Prevention. Elsevier. doi: 10.1016/j.aap.2024.107838. ISSN 0001-4575.
Schicktanz, Clemens und Klitzke, Lars und Gimm, Kay und Knake-Langhorst, Sascha und Rizzo, Giancarlo und Mosebach, Henning Hajo und Liesner, Karsten (2025) DLR Urban Traffic dataset (DLR-UT) (Version 1.2.0).