Logo
DeutschClear Cookie - decide language by browser settings
Strassberger, Markus (2007): Kontextbereitstellung in Automobilen Ad-hoc Netzen. Dissertation, LMU München: Faculty of Mathematics, Computer Science and Statistics
[img]
Preview
PDF
Strassberger_Markus.pdf

11Mb

Abstract

Je detaillierter ein Fahrer über den Streckenabschnitt informiert ist, den er in naher Zukunft befahren wird, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass er rechtzeitig und angemessen auf komplexe Verkehrssituationen reagiert. Die umfassende Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Kontextinformationen im Fahrzeug leistet vor diesem Hintergrund einen wichtigen Beitrag zur Erhöhung der Verkehrssicherheit und -effizienz. Ziel dieser Arbeit ist eine zuverlässige Vorhersage der zukünftigen Fahrsituation auf Basis des gemeinschaftlich bekannten Wissens der Verkehrsteilnehmer. Dabei steht die Verwaltung ortsbezogener Kontextinformationen, die Fusion von verschiedenartigen Informationsquellen, sowie die Problematik der Verteilung der von den Fahrzeugen erzeugten Kontextinformationen über automobile Ad-hoc Netzen im Fokus der Arbeit. Aufbauend auf einer formalen Lösungsspezifikation beschreibt die Arbeit einen zweistufigen Bewertungsprozess, der es erlaubt, auf Basis verteilter Sensorbeobachtungen unterschiedlicher Fahrzeuge ein Wahrscheinlichkeitsmaß für das Eintreten eines konkreten Zustands eines relevanten Fahrkontexts abzuleiten. Die räumlichen und zeitlichen Eigenschaften des Kontextaspekts werden dabei gewichtet interpoliert. Anschließend werden auf Basis eines Bayesschen Netzes die kausalen Zusammenhänge unterschiedlicher Kontextaspekte quervalidiert. Zudem wird aufgezeigt, wie Kontextinformationen zwischen Fahrzeugen in einem automobilen Ad-hoc Netzwerk ausgetauscht werden können. Das aus drahtgebundenen Netzen bekannte Konzept der Nutzenmaximierung des Netzwerks wird hierzu auf die speziellen Charakteristika automobiler Netze erweitert. Es wird zudem eine schichtenübergreifende Lösungsarchitektur vorgestellt, die situationsadaptiv sowohl kurze Latenzzeiten für kritische Nachrichten, als auch eine nachhaltige Skalierbarkeit des Netzes in Szenarien mit geringen und hohen Fahrzeugdichten sicherstellt. Der Kanalzugriff und die Verbreitung der Kontextinformationen im Netzwerk basieren dabei auf einer situationsabhängigen Bewertung des Anwendungsnutzens der zu übertragenden Nachrichten. Mit Hilfe von Simulationen wird das Verhalten des Systems bewertet. Durch eine ontologiebasierte Verwaltung wird auch nichtfahrzeugbezogenen Systemen eine domänenübergreifende Nutzung der Sensorinformationen und kausalen Zusammenhänge ermöglicht.