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Kurvenlicht soll die Straßenverläufe besser ausleuchten und helfen, Gefahrenquellen früher zu erkennen. Herkömmliches Kurvenlicht reagiert primär auf den Lenkradeinschlag und hat Schwachstellen bei speziellen Kurven, wie zum Beispiel bei einem S-förmigen Verlauf. Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung eines prädiktiven Kurvenlichtalgorithmus. Das bedeutet, dass von der Navigation bereitgestellte Streckendaten genutzt werden, um die Scheinwerfer schon vor der Kurve an diese anzupassen. Der prädiktive Algorithmus soll in einem Filter für das Simulationsframework
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung einer generischen und effizienten Datenstruktur zur Verwaltung des Fahrzeugumfeldes. Dabei werden Informationen und Objekte, die von verschiedenen Sensoren erkannt wurden, an einer zentralen Stelle gespeichert und verwaltet. Als Sensoren können lokale Fahrzeugsensoren wie Radar-, Ultraschall-, Kamera- oder LIDAR-Sensoren genutzt werden. Auch Daten aus dem eHorizon oder Car2X-Kommunikation kommen ebenfalls als Informationsquellen in Frage. Applikationen, wie zum Beispiel Objektfusionen oder eine Verkehrszeichenfusion, können über den zentralen Datenspeicher auf die gespeicherten Daten zugreifen. Sie haben aber auch die Möglichkeit, diesem Speicher neue Daten hinzuzufügen. Für Test- und Demonstrationszwecke wird das Ergebnis dieser Arbeit in das Simulationsframework ADTF integriert.