Für das automatisierte Fahren stellt die wirtschaftlich in ein Fahrzeug integrierbare
Rechenleistung bei stetig wachsenden Anforderungen für etablierte Methoden der
Trajektorienplanung eine große Hürde dar. Durch den konsequenten Einsatz der
linear-quadratischen Optimierung werden besonders recheneffiziente Algorithmen zur
Bewegungsplanung von Fahrzeugen hergeleitet. Deren praktische Leistungsfähigkeit wird im
Realversuch für unterschiedliche Manöver und Dynamikbereiche demonstriert. In the context of
automated driving state of the art algorithms for trajectory planning require many
computational resources that are expensive to integrate in commercial vehicles. Within this
work highly computationally efficient algorithms for motion planning are derived using
linear-quadratic optimization methods. A variety of real world driving maneuvers demonstrate
the benefits of the derived algorithms.
