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Richtig: Ich reagiere möglichst frühzeitig auf wahrscheinliche Veränderungen der Verkehrssituation ✅ Richtig: Ich versuche, die Absichten anderer Verkehrsteilnehmer möglichst frühzeitig zu erkennen ✅ Falsch: Ich beschränke die Verkehrsbeobachtung möglichst auf das direkt vor mir fahrende Fahrzeug ❌ Weitere passende Führerschein Themen Bereite dich auf deine Führerschein Theorieprüfung vor. Lerne auch die Theoriefragen weiterer passender Themen. Grundformen des Verkehrsverhaltens Verhalten gegenüber Fußgängern Dunkelheit und schlechte Sicht Fahrbahn- und Witterungsverhältnisse Überholen Geschwindigkeit Alkohol, Drogen, Medikamente Besondere Verkehrssituationen
So "sieht" das Getriebe zum Beispiel schon frühzeitig im Voraus den Kreisverkehr. Das Ergebnis: Es schaltet selbstständig herunter, das Fahrzeug durchfährt den Kreisverkehr im passenden Gang unter leichter Last und kann bei der Ausfahrt besser beschleunigen. Dynamik pur: mit dem Vorausschauenden Antriebsmanagement stets im passenden Gang unterwegs. Hat sich der Fahrer via Fahrerlebnisschalter für den Modus Sport entschieden, nutzt das Vorausschauende Getriebemanagement die Informationen des Navigationssystems für eine dynamisch geprägte Schaltstrategie. Nähert sich das Fahrzeug nun beispielsweise auf der Landstraße einer Kurve, schaltet die Automatik selbsttätig in den optimalen Gang zurück und nutzt bei Bedarf die Bremswirkung des Motors. Kurz vor der Kurve sind sämtliche Schaltvorgänge abgeschlossen. Beispielhaft für vorausschauendes fahrenheit. Die nächste Kurve wird als Folgekurve erkannt. Das System identifiziert den Kurvenradius und bleibt im optimalen Gang. So steht vor Kurven ein höheres Schleppmoment bereit. Die Zugkraftreserve zur Beschleunigung ist größer und überflüssige Schaltungen beziehungsweise Pendelschaltungen in oder zwischen Kurven werden vermieden.
Für das "Motion Forecasting" mussten die Algorithmen beziehungsweise Modelle der Wettbewerbsteilnehmer möglichst gute Prognosen über das Abbiegeverhalten von Fahrzeugen an Kreuzungen treffen. Mit dem Sieg in dieser Kategorie, der mit 1500 Dollar prämiert wurde, konnte sich das Ulmer Team sogar gegen die Konkurrenz aus so hochrenommierten US-Universitäten wie Johns Hopkins oder dem Massachusetts Institute of Technology (MIT) durchsetzen. Bekannt gemacht wurde das Ergebnis Mitte Dezember auf einer internationalen Tagung zu Neural Information Processing im kanadischen Vancouver. Vorausschauendes Fahren | Übersetzung Deutsch-Tschechisch. Beim Abbiegen Lücken im fließenden Verkehr erkennen Jan Strohbeck forscht an der Universität Ulm im Rahmen des EU-Verbund-Projektes ICT4CART. Dabei geht es um die Unterstützung automatisierter Fahrzeuge im Straßenverkehr mithilfe von Informations- und Kommunikationstechnik in der Infrastruktur. Unter anderem wird unter Nutzung externer Sensordaten ein detailliertes dynamisches Umfeldmodell einer schlecht einsehbaren Kreuzung in Ulm-Lehr erstellt und live an ein automatisiertes Fahrzeug übermittelt, um ihm das Abbiegen zu erleichtern.