Fahrerassistenz & Automatisiertes Fahren

Fahrerassistenzsysteme, automatisiertes Fahren und Konnektivität treiben die Automobilentwicklung voran. Neue Ideen und valide Bewertungen von Funktionen und Konzepten sind entscheidend. Basis dafür ist unser einzigartiges Angebot an modernsten Simulationen, Testfahrzeugen und Entwicklungsinfrastrukturen - vom Sensortest bis zum kompletten Systemtest in der Simulation, im Fahrsimulator, auf Teststrecken und im Feld.

[Bild: BASt-Titelbild]

Evidenzorientierte Ableitung von Grundszenarien für die Fahrdomäne Bundesautobahn

Projektskizze

Die effiziente und effektive Absicherung automatisierter Fahrfunktion ist zurzeit eines der relevantesten Forschungsthemen. Verbreitete Konzepte aus der Industrie und Forschung verwenden hierzu szenarienbasierte Ansätze, bei denen die relevanten Merkmale einer Verkehrssituation gefiltert werden, um diese mithilfe einer geeigneten Systematik in Datenbanken abzuspeichern. Die Daten können dabei aus unterschiedlichen Quellen (Feldversuche, Unfalldatenbanken, Simulation, UAV etc.) stammen. Eine einheitliche Datenbank und standardisierte Systematik werden aktuell beforscht und erarbeitet. Basierend auf den Arbeiten der fka im Projekt PEGASUS arbeitet die fka zusammen mit ihrem wissenschaftlichen Kooperationspartner, dem Institut für Kraftfahrzeuge (ika) der RWTH Aachen University, seit einem Jahr in einem von der Bundesanstalt für Straßenwesen Bundesanstalt für Straßenwesten in Auftrag gegebenen Forschungsprojekt (82.0729/219).

Das Ziel des zweijährigen Projekts ist die Ableitung eines universell einsetzbaren Konzepts zur Beschreibung von Verkehrssituationen innerhalb der Fahrdomäne Autobahn. Dabei soll die Fahrt auf der Autobahn in disjunkte Elemente, sogenannte Grundszenarien, unterteilt werden, die von diversen Faktoren abhängen, die den situativen Verkehrskontext beschreiben. Dadurch sollen sowohl einfache als auch komplexe Szenarien konstruiert werden können. Das zentrale Ergebnis des Projekts stellt ein Codebook dar, dass in Analogie zur Unfalltypen-Klassifikation die allgemeingültige Systematik zur Klassifikation der Szenarien beschreibt.

Lösungsansatz und erste Ergebnisse

Um den Anforderungen an eine standardisierte und erweiterbare Systematik gerecht zu werden, entwickeln die Experten der fka und des ika eine Methodik, die auf einer Bausteinlogik basiert. Mithilfe der Literatur und unseres Expertenwissens wurden drei Oberkategorien identifiziert: Fahrzustände, Transitionen und überlagerte Interaktionen. Hierbei wurde insbesondere darauf geachtet, ein geeignetes Maß an Granularität zu erreichen, um die Anwendung in Szenarienbanken möglichst praktikabel zu machen. Die enthaltenen Bausteine erlauben es, eine große Menge an relevanten Szenarien in der Betriebsdomäne Autobahn zu konstruieren, wobei der entstehende Szenarienkatalog erweiterbar bleibt.

Im Rahmen des Projektes wird die Kompatibilität des Bausteinansatzes mit dem im Projekt PEGASUS entwickelten Konzept zur Definition kollisionsrelevanter Szenarien gezeigt. Zur detaillierten Betrachtung von Szenarien während eines Fahrstreifenwechsels wurde das PEGASUS-Konzept um eine explizite Beschreibung von kollisionsrelevanten Szenarien während eines Fahrstreifenwechsels erweitert.

Zur ersten Validierung des gesamten Konzepts wurde bereits ein umfangreicher Workshop mit mehr als 25 Experten aus verschiedenen Ländern und Domänen am 16.12.2020 virtuell durchgeführt. Da es im Rahmen dessen eine sehr positive Resonanz gab, möchten wir die Ergebnisse des Workshops allen Interessierten zur Verfügung stellen. Füllen Sie das untenstehende Formular aus und wir senden Ihnen umgehend die Zusammenfassung zu.

Mithilfe der neugewonnenen Erkenntnisse aus dem Workshop soll das Konzept im nächsten Schritt anhand von Daten validiert werden. Dazu wird die Systematik softwaretechnisch umgesetzt, um anhand von Realfahrdaten, beispielsweise der highD Datensatz von levelXdata der fka, die Szenarien zu identifizieren. Abschließend wird das Codebook erstellt, welches das Klassifikationsschema anhand eines Handlungsleitfadens beschreibt sowie Anforderungen an die Datenerhebung formuliert, um sowohl die Grundszenarien als auch komplexen Szenarien zu detektieren. Somit schafft dieses Projekt die Grundlage für eine repräsentative Erhebung von Verkehrssituationen sowie deren systematische Analyse .

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[Foto: Adrian Zlocki]

Dr. Adrian Zlocki
Head of Automated Driving

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