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Das Institut für Verkehrssicherheit und Automatisierungstechnik der Technischen Universität Braunschweig plant mit ihrem Versuchsfahrzeug CarLa verschiedene Messungen im Bereich Fahrzeugumfelderfassung durchzuführen. Das Versuchsfahrzeug soll zukünftig als generische Versuchsplattform für Fahrerassistenzsysteme dienen. Für diese Arbeit wurden aktuelle Forschungsarbeiten zur Fahrzeugumfelderkennung recherchiert und verglichen. Einführend werden die wichtigsten aktuellen Fahrerassistenzsysteme und die verwendeten Sensoren zur Umfelderfassung vorgestellt. Hierzu werden auch die grundlegenden Messverfahren und das Kalman-Filter beschrieben. Es werden Verfahren zur Objektdetektion und –verfolgung mit Kamerasystemen und Lidar-Sensoren beschrieben, es wird das Kantenschablonenverfahren so wie der Farbregionen- und der Farbclusterfluss vorgestellt. Bei der Objektklassifikation werden Methoden beschrieben, bei denen Bounding-Boxen, Kantenoperatoren und der Reflexionsgrad von Objekten verwendet werden. Außerdem werden Beispiele für die Interpretation der Verkehrssituation gegeben, die mit Hilfe der Objektdetektion, -verfolgung und –klassifikation beobachtet werden. Mit den beschriebenen Verfahren kann das Umfeld eindeutig erkannt werden. Es kann zwischen Verkehrsteilnehmern, Randelementen und Verkehrszeichen unterschieden werden, außerdem kann der Verlauf der Fahrbahn und die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen ermittelt werden. Eine Erkennung und Prognose der Verkehrssituation ist mit Hilfe dieser Informationen möglich. Der Einsatz der beschriebenen Technologien in FAS setzt sich mehr und mehr bei Komfortsystemen durch. Der Einsatz in sicherheitsrelevanten Systemen wird aktuell noch durch ungeklärte Zuverlässigkeits- und Haftungsrechtliche Fragen verzögert.