Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Ableitung von Fahrstrategien für komplexe Verkehrsszenarien mit beliebig vielen Fahrzeugen und Hindernissen. Im ersten Teil wird zunächst die Frage nach dem letztmöglichen Kollisionsvermeidungsmanöver im Einzelobjektszenario untersucht. Nachdem eingangs lediglich zwischen Lenken und Bremsen unterschieden wird, wird anschließend mit erreichbaren Aufenthaltskreisen eine neue Darstellungsform vorgestellt, die die Gesamtheit aller Trajektorien, also auch kombinierte, zeitlich veränderliche Lenk- und Bremseingriffe abbilden kann, ohne explizit einzelne Manöver betrachten zu müssen. Mittels dieser Darstellung lässt sich das letztmögliche kollisionsvermeidende Manöver berechnen und sicherstellen, dass kein noch späteres Manöver in der Annäherung zum Hindernis unter den gegebenen Randbedingungen existiert. Für dieses Manöver ist ein kombinierter Brems-Lenkeingriff erforderlich. Die benötigte Aufteilung zwischen Bremsen und Lenken wird analytisch hergeleitet. Im Anschluss wird im zweiten Teil das reine Kollisionsvermeidungsmanöver zu einem vollständigen Ausweichmanöver im Sinne eines Spurwechsels erweitert. Eine alternative Trajektorie gegenüber den gebräuchlichen wird vorgeschlagen. Nachfolgend wird im dritten Teil das Einzelobjektszenario auf beliebig viele Objekte erweitert. Dazu werden zwei neuartige Verfahren beschrieben, die insbesondere im Hinblick auf Verkehrsszenarien geeignet sind, kollisionskritische Situationen zu erkennen. Das erste Verfahren baut auf den eingangs eingeführten Aufenthaltskreisen auf, wobei sich jedoch deutliche, verfahrensinhärente Schwächen zeigen, die zu einer massiven Überabschätzung führen und keine zuverlässige und belastbare Trajektorienplanung ermöglichen. Daher wird im Anschluss ein alternatives Verfahren hergeleitet. Durch die einzuführende kinematische Konfiguration lässt sich die Bewegungsmöglichkeit des Fahrzeugs während der Propagation deutlich schärfer eingrenzen und auf deren Basis eine fahrphysikalisch realisierbare, kollisionsfreie Trajektorie berechnen. Beide Verfahren werden mittels Beispielen demonstriert. Abschließend wird die implementierte Simulationsumgebung vorgestellt und die vorliegende Arbeit mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick beendet.

The present work deals with the derivation of driving strategies for complex traffic scenarios with any number of vehicles and obstacles. In the first part the question about the last collision avoidance maneuver is examined for a single object scenario. Initially, it is only distinguished between steering and braking intervention. Subsequently, so-called location circles introduce a new representation theory which regard the entirety of all possible trajectories without concerning single maneuvers. Hence, combined, time-varying steering and braking interventions are included implicitly. By means of this representation the last possible collision avoidance maneuver can be calculated and it ensures that no later maneuver exists under the given boundary conditions during the approach to the obstacle. This maneuver requires a combined braking and steering intervention, its braking and steering parts are derived analytically. In the second part the maneuver for sole collision avoidance is extended to a complete avoidance maneuver in accordance to a lane change. An alternative trajectory opposite to common and well-known trajectories is proposed. Subsequently, the single object scenario is extended to any number of objects in the third part. For this, two novel methods are described, which are particularly suitable for traffic scenarios to identify critical collision constellations. The first method extends the initially introduced location circles to arbitrary areas. Unfortunately, a massive and unavoidable over-estimation arises caused by method weaknesses which result in a not-reliable trajectory planning. Therefore, an alternative method is proposed in the following to eliminate the fundamental flaws of the first method. The kinematic configuration is introduced which represents velocity information during the propagation process. As a consequence, the possible movement of the vehicle can be described significantly sharper over time. This leads to a much more reliable collision-free trajectory planning. Both methods are compared against each other by examples. Finally, the simulation environment is presented and this work completes with a summary and an outlook.