Zur Erschließung allgemeiner Prinzipien für das Themenfeld der Bewegungsplanung für
vollautomatisches Fahren wird eine intuitive Problemformulierung als Euler-Lagrange-Modell
aufgestellt und zur globalen Optimierung in ein korrespondierendes Hidden-Markov-Modell
umgewandelt. Geometrische und topologische Betrachtungen führen zu einer probabilistischen
Umgebungsmodellierung in Kombination mit dem C²-Modell und resultieren in universellen
Schlussfolgerungen über die Struktur von Verkehrsgeschehen. In order to establish general
principles in the topic of motion planning for fully-automated driving an intuitive problem
statement in the form of an Euler-Lagrange Model is derived and transformed into a
corresponding Hidden Markov Model for global optimization. Geometric and topologic
considerations lead to a probabilistic environment modelling in combination with the C² model
and result in general conclusions about the structure of traffic situations.
