More warning Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) will be integrated into the European vehicles in the coming years, due to the ongoing progress on the way to automated driving and Euro NCAP requirements. Furthermore, upcoming technologies like Car-2-X will extend the sensory horizon of ADAS and enable the possibility to warn drivers earlier against various hazards than today. Regarding this progress, increasing numbers of different ADAS warnings will be communicated to the driver. In this context, an important question is how multiple ADAS warnings can be integrated into the Human Machine Interface (HMI) of vehicles and which warning elements are needed to ensure warning acceptance, efficiency and understandability seen from the driver’s point of view. Two driving simulator studies were conducted and the effects of specific warning elements examined to develop a concept for the integration of upcoming warning ADAS, which focuses on early collision warnings. The implemented early warnings were defined with a warning onset of approximately two seconds before the last possible warning onset. Main questions were whether and how drivers profit from warning direction cues and/or warning object cues for their response to a hazard, and how these cues affect the acceptance of an integrated warning ADAS approach. Furthermore, it was analyzed whether a generalized warning can be used for a cluster of different ADAS concerning the group “warning of collisions”. Therefore critical scenarios in rural and urban surroundings were evaluated, including frontal and lateral (intersections) scenarios. Unnecessary warnings and false alarms have also been taken into account. The results indicate that early warning direction cues have a high potential to assist drivers with an ADAS warning cluster which covers warning of collisions. In contrast, warning object cues seem to be less important for the drivers’ performance and acceptance regarding early collision warnings. According to these findings, this thesis provides recommendations which warning elements should be included into future ADAS warnings in favor of an integrated warning approach. / Die voranschreitende Entwicklung auf dem Weg zum automatisierten Fahren sowie Euro NCAP Vorgaben führen dazu, dass in den nächsten Jahren immer mehr warnende Fahrerassistenzsysteme (FAS) in europäische Fahrzeuge integriert werden. Zusätzlich können zukünftige FAS durch Car-2-X Kommunikation auf einen erweiterten sensorischen Horizont zurückgreifen und Fahrer früher und umfangreicher warnen. Es stellt sich die zentrale Frage im Rahmen dieser Entwicklungen, wie verschiedene Fahrerassistenzwarnungen in die Mensch-Maschine-Schnittstelle zukünftiger Fahrzeuge integriert werden können, und welche Warninformationen nötig sind, um die Akzeptanz, die Nützlichkeit und die Verständlichkeit aus Fahrersicht zu gewährleisten. Ziel dieser Arbeit war es, ein Konzept zur Integration zukünftiger FAS zu entwickeln, welches frühe Kollisionswarnungen von ca. zwei Sekunden vor der letztmöglichen Warnung berücksichtigt. Dazu wurden zwei Fahrsimulatorstudien durchgeführt und spezifische Warnelemente untersucht. Zentrale Forschungsfragen waren: ob und wie Fahrer von Fahrerassistenzwarnungen profitieren, die Richtungs- und/oder Objekthinweise enthalten und wie diese sich auf die Akzeptanz eines integrativen Warnkonzeptes auswirken. Es wurde weiterhin untersucht, inwieweit generalisierte Warnungen für eine Gruppe verschiedener kollisionswarnender FAS genutzt werden können. Hierzu wurden kritische, frontale und laterale Fahrszenarien in ländlicher und städtischer Umgebung evaluiert. Außerdem wurden unnötige Warnungen und Fehlwarnungen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere frühe FAS-Kollisionswarnungen, die Richtungsinformationen enthalten, den Fahrer im Rahmen eines integrativen FAS-Warnkonzeptes effektiv unterstützen und zu positiver Akzeptanz führen. Warnhinweise über die Art eines kritischen Objekts zeigen hingegen geringere Relevanz für die Fahrerperformanz und -akzeptanz. Abschließend werden im Rahmen dieser Arbeit Empfehlungen zur Warnintegration bezüglich zukünftiger FAS gegeben.

Der vorliegende Bericht ermittelt die Anwendbarkeit von kooperativen infrastrukturgestützten Fahrerassistenzsystemen im Rahmen der Verkehrssicherheit auf Landstraßen. Definition von infrastrukturgestütztes Fahrerassistenzsystem und Landstraße Ein kooperatives infrastrukturgestütztes Fahrerassistenzsystem wird dabei durch bidirektionale Kommunikation zwischen Infrastruktur und Fahrzeugen gekennzeichnet, welche auf berührungsloser Erfassung von Verkehrsteilnehmern und Gefahren basiert. Die Sensorik kann dabei sowohl im Fahrzeug als auch seitens der Infrastruktur angebracht sein. Als Landstraßen werden alle Straßen verstanden, welche außerhalb geschlossener Ortschaften liegen und nicht als Bundesautobahn klassifiziert sind (vgl. Kapitel 1 und Abschnitt 2.3). Statistik und Begründung für Unfalldatenbank NRW Das Statistische Bundesamt beschreibt jährlich das Unfallgeschehen im deutschen Straßennetz in seiner Publikation Fachserie 8 Reihe 7. Es werden u.a. sieben Unfalltypen unterschieden. Dabei wird nicht zwischen Unfällen auf Geraden und in Kurven, beim Links- oder Rechtsabbiegen, ob ein Pkw und ein Fahrradfahrer am Unfall beteiligt waren, usw. differenziert. Daher wurde im Rahmen der vorliegenden Studie auf eine Unfalldatenbank der Polizei des Landes Nordrhein-Westfalen zurückgegriffen, welche Unfälle zwischen 2004 und 2008 beinhaltet. Für jeden Unfall sind dabei präzise Angaben zum Unfalltyp (UT), Unfallbeteiligten und zur Unfallursache (UU) abfragbar (vgl. z.B. Abschnitt 2.1 und Kapitel 3). Entwicklung von Unfalltyp-Unfallursachen-Kombinationen und Clusterung nach Fahrvorgängen Für die Auswertung wurde auf eine individuelle Kombination aus dreistelligem Unfalltyp und Unfallursache für jeden Unfall zurückgegriffen. Eine Aggregation der Unfalltyp-Unfallursachen-Kombinationen (sog. UT-UUKombinationen) und eine absteigende Sortierung nach der Anzahl der Nennungen erwiesen sich als zielführend zur Abschätzung von vorgefallenen Fahrfehlern. Als Beispiel sei ein Unfall an einem Knotenpunkt beim Linksabbiegen (UT 211) genannt, da dem Fahrzeuglenker einen Fehler beim Abbiegen unterlief (UU 35) (siehe hierzu Kapitel 4). Aus der Vielzahl an Kombinationsmöglichkeiten wurden für die häufigsten Kombinationen grundsätzliche Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme entwickelt. Im genannten Beispiel wäre dies eine räumliche beschränkte Ausprägung (= Knotenpunkt) mit mehr als einem Verkehrsteilnehmer und eine beim Abbiegen. Bedingt durch die große Anzahl an Kombinationsmöglichkeiten wurden diese entsprechend ihrer typischen Fahrvorgänge berücksichtigt und zusammengefasst. Auf freier Strecke sind beispielsweise Fahrvorgänge in Rechtsund Linkskurven unabhängig von der Streckenneigung zu einem einzigen Cluster zusammenfassbar (vgl. Abschnitte 4.2 und 5.5). Grundsätzliche Systematik der Clusterung Bei der Zusammenfassung anhand von Unfall-Fahrerassistenzsystem- Cluster (sog. UFASC) wurden charakteristische Unfalltypen-Unfallursachen-Kombinationen anhand von drei übergeordneten Themengebieten zusammengefasst: Unfälle an Knotenpunkten, Unfälle auf freier Strecke und Unfälle aufgrund von widrigen Umfeldbedingungen.

Das autonome Fahren ist derzeit aufgrund zahlreicher aktueller Forschungs- und Entwicklungsprojekte namhafter Automobilhersteller und -zulieferer im Fokus des öffentlichen Interesses. Der stetige Fortschritt des autonomen Fahrens kann unter anderem auf der jährlich in Las Vegas stattfindenden Consumer Electronics Show (CES) festgestellt werden, welche seit einiger Zeit auch von Automobilherstellern als Plattform zur Vorstellung neuer Technologien genutzt wird. So demonstrierte die Audi AG einen A7, der vollständig autonom vom Silicon Valley eine Strecke von 900 km Länge nach Las Vegas fuhr. Darüber hinaus legen auch automobilfremde Hochtechnologiekonzerne ihr Interesse an dieser Schlüsseltechnologie offen und präsentieren eigene Forschungs- und Entwicklungsarbeiten. Google verkündete die Forschung an einem eigenen autonomen Fahrzeug und auch Spekulationen über das Interesse von Apple wurden medial publik. Dennoch stehen die rasante Entwicklungsgeschwindigkeit und die öffentlich bereits präsentierte Funktionsfähigkeit des Autonomen Fahrens im Kontrast zu der geringen Anwendung im deutschen Straßenverkehr. In Deutschland und anderen Ländern sind bisher nur Pilotprojekte aus Forschung und Entwicklung existent. Diese unterliegen aktuell noch vielen Restriktionen. Dies macht deutlich, dass trotz der bisher erreichten Einzelerfolge dieser Technologie keine Serienreife besteht. So müssen für den tatsächlichen Einsatz des Autonomen Fahrens im Straßenverkehr technologische, soziologische sowie gesetzliche Rahmenbedingungen eingehalten, erweitert, angepasst, respektive erst noch definiert wer-den. Insbesondere im urbanen Umfeld besteht hier hoher Forschungsbedarf auch im Hin-blick auf technologische Rahmenbedingungen. Die vorliegende Arbeit soll einen Einblick über offene Fragestellungen und technologische Hürden sowie deren Bedeutung für das Autonome Fahren ermöglichen. Zudem wird ein kurzer Überblick darüber gegeben, wie dies auf den Sektor der Baumaschinen übertragbar ist.

Moderne Fahrzeuge verfügen über verschiedene Assistenzsysteme, welche den Fahrer unterstützen können. Damit diese Systeme auf die jeweilige Verkehrssituation reagieren können, ist eine Erkennung des Fahrzeugumfelds notwendig. Dabei werden verschiedene Sensoren eingesetzt, welche die Umgebung erfassen können. Entfernungen und Geschwindigkeiten lassen sich z.B. sehr gut mit Radar-Sensoren bestimmen. Aus diesen Sensordaten kann ein virtuelles Umfeldmodell erstellt werden. Dazu sind mehrere Algorithmen erforderlich, welche die Sensordaten aufbereiten und auswerten. Um diese Algorithmen testen zu können, wurde von BMW ein Tool zur Darstellung der Sensordaten entwickelt. Das „Radar Analysis Tool“ (RAT) kann die Sensordaten aufgezeichneter Testfahrten abspielen. Dabei ist es möglich, implementierte Algorithmen mit den aufgezeichneten Daten zu testen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Implementierung mehrerer Algorithmen zur Umfeldmodellierung, welche nach verschiedenen Eigenschaften verglichen werden. Dabei werden auch neue Ansätze entwickelt und implementiert. Anhand des Vergleichs lässt sich erkennen, welche Algorithmen besonders gut für den Einsatz im Fahrzeug geeignet sind. Eine Voraussetzung für die Implementierung der Algorithmen ist die Erweiterung des Tools RAT. Dabei wird z.B. eine neue 2D-Ansicht des Fahrzeugumfelds hinzugefügt. Außerdem wird eine neue Schnittstelle entwickelt, welche die einfache Anbindung von Algorithmen in RAT ermöglicht. Um die verschiedenen Algorithmen auswählen zu können, wird zusätzlich eine Konfiguration implementiert. Dadurch müssen keine Änderungen am Quellcode des Tools vorgenommen werden, um die Algorithmen zu wechseln. Um die Algorithmen vergleichen zu können, wird ein Konzept zur Auswertung entworfen. Anhand der Auswertung lassen sich die Vor- und Nachteile der jeweiligen Verfahren erkennen. Diese Ergebnisse helfen, die Auswahl von Algorithmen für den finalen Einsatz im Fahrzeug zu treffen.

The goal of this thesis is to develop a smartphone application for augmented reality view; it is an initial attempt to realize a driver assistance functionality using just a smartphone and an external lens. Initially it depicts a brief analysis about the most feasible development technologies for mobile application development, selecting a proper lens and positioning of the smartphone in the car. Later, it discusses the strategies for real-time object detection using OpenCV; the video frames are processed using the strategies to find patterns in the videos. Different techniques like Hough-line transform, watershed, contour detection, color segmentation, color thresholding and HAAR cascades are implemented and compared in terms of real time detection of the desired objects. Then a unified algorithm is implemented for the given scenario which overcomes the challenges faced during the conceptualization phase. Finally, the results are depicted with the snapshots of the real time detection done from the smartphone and then evaluated against the vision of the application and the achieved tasks. This thesis is concluded by stating the prospects of this mobile application in the future.

The goal of this thesis is to develop a smartphone application for augmented reality view; it is an initial attempt to realize a driver assistance functionality using just a smartphone and an external lens. Initially it depicts a brief analysis about the most feasible development technologies for mobile application development, selecting a proper lens and positioning of the smartphone in the car. Later, it discusses the strategies for real-time object detection using OpenCV; the video frames are processed using the strategies to find patterns in the videos. Different techniques like Hough-line transform, watershed, contour detection, color segmentation, color thresholding and HAAR cascades are implemented and compared in terms of real time detection of the desired objects. Then a unified algorithm is implemented for the given scenario which overcomes the challenges faced during the conceptualization phase. Finally, the results are depicted with the snapshots of the real time detection done from the smartphone and then evaluated against the vision of the application and the achieved tasks. This thesis is concluded by stating the prospects of this mobile application in the future.

Durch die Entwicklung und Einführung moderner Fahrerassistenzsysteme soll der Komfort und die Sicherheit des Autofahrens erhöht werden. Das Fahrerassistenzsystem Speed Control verbindet die Ergebnisse der Forschungsarbeiten der letzten Jahre aus dem Bereich des Straßenentwurfs und der Fahrzeugtechnik. Dieses System warnt den Kraftfahrer vor sicherheitskritischen Stellen in der Linienführung von Außerortsstraßen. Es empfiehlt dem Fahrer eine sicher und komfortabel fahrbare Geschwindigkeit für den vorausliegenden Streckenabschnitt. Dafür wurden in Abhängigkeit des Fahrertyps Modelle zur Prognose und Beschreibung des Geschwindigkeits- und Beschleunigungsverhaltens entwickelt. Die Umgebungsbedingungen (Tag, nass) werden dabei mit beachtet. / By developing and implementing modern driver assistance systems the comfort and safety of driving shall be improved. The driver assistance system Speed Control combines the last year’s research work results in the fields of road design and automotive engineering. This system alerts the driver to safety critic spots in the alignment of roads. It recommends a safe and comfortable driving speed for the road segment ahead. Therefore driver type depending models to predict and describe the speed and acceleration behaviour were developed. Withal environmental conditions (day, wet) are regarded.

In der vorliegenden Arbeit wird eine prädiktive Fahrstrategie vorgestellt, die auf Basis von Ampel-Fahrzeug-Kommunikationsdaten generiert wird. Dazu wird ein aktueller Ansatz für eine prädiktive Fahrstrategie zur Annäherung an eine Lichtsignalanlage (LSA) untersucht. Es werden verschiedene Optimierungsansätze deutlich, von denen ein großer Teil bei der Systemerweiterung berücksichtigt wird. Bei der Analyse konnte gezeigt werden, dass die bisherige Strategieempfehlung durch den Einfluss vorausfahrender Verkehrsteilnehmer eingeschränkt wird. Es ergaben sich potentielle Problemsituationen, welche sich im realen Straßenverkehr negativ auf die Funktionalität des Fahrerassistenzsystems (FAS) auswirken. Für Anfragen des Öffentlichen Personen Nachverkehrs (ÖPNV) wurde ermittelt, dass keine allgemeingültigen Aussagen über die Eignung der Assistenzfunktion gegeben werden können. Die wesentliche Neuerung zu bisheriger Strategieansätze für die Annäherung an Knotenpunkte mit LSA ist die Berücksichtigung anderer Verkehrsteilnehmer. Dazu werden die neuen Größen effektive Freigabezeit und virtuelle Position der Haltelinie eingeführt, auf Basis derer die Strategieempfehlung des FAS an die Anzahl wartender Fahrzeug angepasst wird. Zur Untersuchung des möglichen Energieeinsparpotentials durch den Einsatz eines FAS wurde ein Simulationsmodell in MATLAB/SIMULINK entwickelt. Mit dessen Hilfe konnten verschiedene Situationen dargestellt werden, an denen der Einfluss der Funkreichweite sowie die Auswirkungen der Warteschlange auf das FAS verdeutlicht werden. Ferner kann der positive Effekt auf den Kraftstoffverbrauch und die Haltezeit an der LSA bestätigt werden. Das Simulationsmodell stellt eine gute Grundlage für weiterführende Untersuchung dar und kann an unterschiedliche Situationen angepasst werden. Um den Nutzen auch praktisch zu verifizieren wird eine Reihe von Fahrversuchen durchgeführt. Dem Fahrer wird dabei die Strategie in einem Display visualisiert. Für Situationen, in denen der Fahrzeugstillstand vermeidbar ist erhält dieser eine Geschwindigkeitsempfehlung. Ist ein Stillstand nicht vermeidbar, so erfolgt unmittelbar vor der Haltelinie, die Ausgabe der Restlaufzeit der Rotphase. Bei der Versuchsauswertung wird das Einsparpotential deutlich. Durch eine entwickelte GUI wird dem Fahrer eine Strategie auf dem Display visualisiert. Innerhalb mehrerer Versuchsfahrten konnten das FAS erprobt und in der anschließenden Versuchsauswertung klar die Verbesserungen aufgezeigt werden. / In this paper a predictive driving strategy is presented, which is generated based on car to infrastructure communication data. An actual approach for a driver assistance system has been analyzed to identify room for improvements. The additional benefit of the presented work is the consideration of other road users driving ahead of the ego-vehicle in the process of finding the optimal speed for approaching the traffic-light. A MATLAB/SIMULINK model has been developed, which allows the simulation of different traffic situations to investigate the fuel consumption benefit of a vehicle equipped with the considered system. It illustrates the influence of the radio range and the length of the queue in front of the stop line. Furthermore the positive effect to the fuel consumption of the developed system could be evaluated. The simulation model is a good basis for further tests and could be easily adapted to various situations and vehicles. In addition to the simulation, a human machine interface was developed for evaluating the advanced driver assistance system in test runs. The driver assistance system was tested in several situations to show the benefit of the system. It has been tested via multiple test runs. In the following test evaluation the improvement could clearly be shown.

Das autonome Fahren ist derzeit aufgrund zahlreicher aktueller Forschungs- und Entwicklungsprojekte namhafter Automobilhersteller und -zulieferer im Fokus des öffentlichen Interesses. Der stetige Fortschritt des autonomen Fahrens kann unter anderem auf der jährlich in Las Vegas stattfindenden Consumer Electronics Show (CES) festgestellt werden, welche seit einiger Zeit auch von Automobilherstellern als Plattform zur Vorstellung neuer Technologien genutzt wird. So demonstrierte die Audi AG einen A7, der vollständig autonom vom Silicon Valley eine Strecke von 900 km Länge nach Las Vegas fuhr. Darüber hinaus legen auch automobilfremde Hochtechnologiekonzerne ihr Interesse an dieser Schlüsseltechnologie offen und präsentieren eigene Forschungs- und Entwicklungsarbeiten. Google verkündete die Forschung an einem eigenen autonomen Fahrzeug und auch Spekulationen über das Interesse von Apple wurden medial publik. Dennoch stehen die rasante Entwicklungsgeschwindigkeit und die öffentlich bereits präsentierte Funktionsfähigkeit des Autonomen Fahrens im Kontrast zu der geringen Anwendung im deutschen Straßenverkehr. In Deutschland und anderen Ländern sind bisher nur Pilotprojekte aus Forschung und Entwicklung existent. Diese unterliegen aktuell noch vielen Restriktionen. Dies macht deutlich, dass trotz der bisher erreichten Einzelerfolge dieser Technologie keine Serienreife besteht. So müssen für den tatsächlichen Einsatz des Autonomen Fahrens im Straßenverkehr technologische, soziologische sowie gesetzliche Rahmenbedingungen eingehalten, erweitert, angepasst, respektive erst noch definiert wer-den. Insbesondere im urbanen Umfeld besteht hier hoher Forschungsbedarf auch im Hin-blick auf technologische Rahmenbedingungen. Die vorliegende Arbeit soll einen Einblick über offene Fragestellungen und technologische Hürden sowie deren Bedeutung für das Autonome Fahren ermöglichen. Zudem wird ein kurzer Überblick darüber gegeben, wie dies auf den Sektor der Baumaschinen übertragbar ist.:1. Autonomes Fahren im Automobil 1.1. Stufen der Automation nach SAE-Standard J3016 1.2. Einführungsstrategien für autonome Fahrfunktionen 2. Rahmenbedingungen des Autonomen Fahrens 2.1. technologische Rahmenbedingungen 2.1.1. Umfeldwahrnehmung 2.1.2. Kooperation der Verkehrsteilnehmer 2.1.3. Hochgenaue Karten und Lokalisierung 2.1.4. Herausforderung für die Absicherung und Systemarchitektur 2.2. Soziologische Rahmenbedingungen 2.2.1. Vertrauen des Fahrers in die Technik und Fahrerüberwachung 2.2.2. Dilemmasituationen 2.3. Gesetzliche und rechtliche Rahmenbedingungen 2.3.1. ECE-R79 und Wiener Übereinkommen 2.3.2. Datenschutz und Datensicherheit 2.3.3. Haftung 3. Übertragbarkeit auf Baumaschinen 3.1. Aktuelle Entwicklungen und Beispiele 3.2. Bezug zum Automobil 3.3. Use-Case Straßenbau/Asphaltbau 3.4. Übertragbarkeit von Rahmenbedingungen 4. Fazit Quellenverzeichnis

Durch die Entwicklung und Einführung moderner Fahrerassistenzsysteme soll der Komfort und die Sicherheit des Autofahrens erhöht werden. Das Fahrerassistenzsystem Speed Control verbindet die Ergebnisse der Forschungsarbeiten der letzten Jahre aus dem Bereich des Straßenentwurfs und der Fahrzeugtechnik. Dieses System warnt den Kraftfahrer vor sicherheitskritischen Stellen in der Linienführung von Außerortsstraßen. Es empfiehlt dem Fahrer eine sicher und komfortabel fahrbare Geschwindigkeit für den vorausliegenden Streckenabschnitt. Dafür wurden in Abhängigkeit des Fahrertyps Modelle zur Prognose und Beschreibung des Geschwindigkeits- und Beschleunigungsverhaltens entwickelt. Die Umgebungsbedingungen (Tag, nass) werden dabei mit beachtet. / By developing and implementing modern driver assistance systems the comfort and safety of driving shall be improved. The driver assistance system Speed Control combines the last year’s research work results in the fields of road design and automotive engineering. This system alerts the driver to safety critic spots in the alignment of roads. It recommends a safe and comfortable driving speed for the road segment ahead. Therefore driver type depending models to predict and describe the speed and acceleration behaviour were developed. Withal environmental conditions (day, wet) are regarded.