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Datenflussmodelle in der Literatur weisen oftmals einen hohen Detailgrad auf, der sich auf die auf den Modellen durchgeführten Datenflussanalysen überträgt und diese somit schwerer verständlich macht. Da ein Datenflussmodell, das von einem Großteil der Implementierungsdetails des modellierten Programms abstrahiert, potenziell leichter verständliche Datenflussanalysen erlaubt, beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit der Spezifikation und dem Aufbau eines stark abstrahierten Datenflussmodells und der Durchführung von Datenflussanalysen auf diesem Modell. Das Modell und die darauf arbeitenden Analysen wurden testgetrieben entwickelt, sodass ein breites Spektrum möglicher Datenflussszenarien abgedeckt werden konnte. Als konkrete Datenflussanalyse wurde unter anderem eine statische Sicherheitsprüfung in Form einer Erkennung unzureichender Nutzereingabenbereinigungen durchgeführt. Bisher existiert kein Datenflussmodell auf einer ähnlich hohen Abstraktionsebene. Es handelt sich daher um einen einzigartigen Lösungsentwurf, der Entwicklern die Durchführung von Datenflussanalysen erleichtert, die keine Expertise auf diesem Gebiet haben.
Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, wie sich Modellfehler auf die Positionsgenauigkeit und Handhabbarkeit beim Rangieren mit einem Fahrerassistenzsystem auswirken. Besonderer Wert wird dabei auf die Bestimmung von Fehlergrenzen gelegt. Es wird der Frage nachgegangen, wie groß der Eingangsfehler sein darf, damit die Assistenz noch hinreichende Qualitätseigenschaften hinsichtlich ihrer Präzision und Robustheit aufweist. Dazu erfolgt zunächst eine quantitative Betrachtung der Fehler anhand des kinematischen Modells. Danach wird eine qualitative Betrachtung anhand von systematischen Experimenten durchgeführt. Es wird zunächst ein Controller entwickelt, mit dem sich ein Manöver mithilfe der visuellen Informationen der Assistenz simulieren lässt.
Dann wird eine Methode vorgestellt, mit deren Hilfe man das Manöver anhand definierter Fehlergrenzen bewerten kann. Um einen großen Raum möglicher Fehlerkombinationen effizient zu durchsuchen, wird das probabilistische Verfahren des Annealed Particle Filters benutzt. Mithilfe einer Testumgebung werden schließlich systematische Experimente durchgeführt. Zur weiteren Evaluation des Assistenzsystems in einer kontrollierten Umgebung erfolgte in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern die Portierung des Assistenzsystems auf die dortige Simulationsumgebung RODOS.