Mit der Einführung hochautomatisierter Assistenzfunktionen soll Fahrzeugführern in naher Zukunft eine Abwendung von der Fahraufgabe ermöglicht werden. Neben der Steigerung des individuellen Komforts besteht die Erwartung an eine gleichzeitig erhöhte oder zumindest vergleichbare Sicherheitsbilanz im weiterhin öffentlichen Straßenverkehr. Um eine langfristige, systemische Verantwortungsübernahme zur Verkehrsbeobachtung und Reaktion zu realisieren, muss die durchgängige Beherrschbarkeit erwartbarer Situationen ohne Fahrereingriff in der ausgewiesenen Betriebsdomäne sichergestellt werden. Für die Motor- und Bremsenansteuerung des Egofahrzeugs ist dabei die Erfassung und Auswahl relevanter Verkehrsteilnehmer eine entscheidende Herausforderung - insbesondere bei Einschermanövern in die eigene Spur. Sie kann je nach Kritikalität der eintretenden Situation und in Abhängigkeit von der Reaktionsfähigkeit zur Kollision führen. Den technisch-sicherheitsrelevanten Anforderungen zur Realisierung einer fahrerlosen Steuerung stehen den Automobilherstellern dabei u.a. die wirtschaftlichen und normativen Vorgaben gegenüber: Unter Verwendung zahlreicher Steuergeräte und Sensoren, die vorverarbeitete Informationen der erfassten Objekte liefern, muss eine hinreichende Erfüllung der gesetzlichen und marktspezifischen Anforderungen zum Serieneinsatz unter gleichzeitiger Berücksichtigung des Aufwands erfolgen.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Analyse der notwendigen sensorischen Leistungsfähigkeit zur rechtzeitigen Detektion von Spurwechseln anderer Verkehrsteilnehmer in der Betriebsdomäne einer hochautomatisierten Fahrfunktion zur Ermöglichung einer kollisionsvermeidenden Bremsreaktion. Neben der Darstellung der spezifischen Anforderungen dieser Assistenzstufe im Vergleich zu in Serie befindlichen Systemen wird im ersten Schritt die menschliche Leistungsfähigkeit aus zwei Simulatorstudien bestimmt, um eine Vergleichbarkeit der Risikobilanz für die nachfolgenden Modelle zu ermöglichen. Im nächsten Schritt werden aus den analysierten Eigenschaften der Spurwechselcharakteristik, den Normen zur Straßenanlage und den Bewegungen des sensortragenden Egofahrzeugs die Anforderungen an den sensorisch abzudeckenden Merkmalsraum formuliert. Unter Zuhilfenahme einer existierenden, algorithmischen Modellierung mittels Bayesschen Netzen können die sensorischen Daten zur Erkennung des Spurwechselvorgangs probabilistisch überführt werden. Die Parametrierung des Modells wird im Umfang dieser Arbeit unter Einbezug von Realdaten maschinell trainiert und eine Steigerung der Sensitivität ermöglicht. Für die individuellen, fehlerbehafteten sensorischen Eingangsgrößen wird folglich die Eignung im Gesamtkontext der Spurwechselerkennung simulativ untersucht und in Feldversuchen mit übergeordneter Genauigkeit bewertet. Dabei wird abschließend der für den Automobileinsatz bestimmte und einführend vorgestellte Laserscanner Ibeo ScaLa evaluiert. Die Bewertung der ermittelten Genauigkeiten der Objektdetektion sowie der bereitgestellten Fehlerschätzung erfolgen in Bezug zur erwarteten Risikobilanz des hochautomatisierten Fahrens.
Als Ergebnis dieser Arbeit kann für die Spurwechseldetektion anderer Verkehrsteilnehmer neben der ermittelten Reaktionsleistung menschlicher Fahrer auch die damit verbundene, weitreichende Anforderungserfüllung für den betrachteten Laserscanner attestiert werden. Die in Extremfällen fehlende Abdeckung im Randbereich des Sichtfeldes lässt sich durch einfache Erweiterungen in der Fahrstrategie der hochautomatisierten Betriebsdomäne beherrschen. Die experimentell ermittelten Gütemaße erlauben eine Detektion der erwartbaren Spurwechsel bis zu einer durch das verbesserte Modell limitierten Dynamikgrenze. Kollisionen können bei kritischen Spurwechseln bis zu dieser Einschränkung vermieden werden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:79929 |
| Date | 13 July 2022 |
| Creators | Zeisler, Jöran H. |
| Contributors | Maas, Hans-Gerd, Wanninger, Lambert, Heipke, Christian, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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