UR:BAN KAB Übersicht

UR:BAN KAB
Übersicht
KAB – Kollisionsvermeidung
durch Ausweichen und Bremsen
Zielsetzung
Unfallvermeidung in städtischer Umgebung durch situationsspezifische Kombination von Brems- und Lenkeingriffen.
Motivation und Anwendungsfelder
Fokus von Fahrerassistenzsystemen lag bisher auf Verkehrssituationen außerhalb der Stadt, jedoch geschehen vor allem
innerorts relativ viele Unfälle mit Personenschaden.
KAB unterstützt den Fahrer, wenn es in der aktuellen Verkehrssituation aufgrund von Unachtsamkeit oder Auftreten eines
plötzlichen Ereignisses zwangsläufig zu einer Kollision kommen würde.
Nutzenszenarien und Versuchstechnik
Das KAB-System erfasst die Verkehrsteilnehmer im Umfeld des Fahrzeugs
und die Fahrbahninfrastruktur.
Wird eine drohende Kollision erkannt, reagiert die KAB-Funktion mit einem kurzzeitigen, automatischen Eingriff in Bremse und/oder Lenkung, so dass die Gefahr
entschärft wird.
Distanz zum Objekt
Funktionsweise
Unfallvermeidung
durch Bremsen und
Lenken möglich
Ausweichen
Bremsen
Kollision nicht
vermeidbar
Geschwindigkeit
Aktueller Status
• Gemeinsame KAB-Funktionsspezifikation erstellt
• Versuchsfahrzeuge aufgebaut
• KAB-Szenarien zur Funktionsentwicklung in
Simulationsumgebung implementiert
Nächste Schritte
• Weiterentwicklung und prototypische Umsetzung der
partnerspezifischen KAB-Funktionsausprägungen
• Test und Validierung der Wirksamkeit sowie der
Akzeptanz der KAB-Funktionen
Partner:
• Adam Opel AG
• Continental Teves AG & Co. oHG
• AUDI AG
• Volkswagen AG
• Continental Safety Engineering International GmbH
Vernetzung mit anderen
UR:BAN-Teilprojekten
Teilprojekt
KAB – Kollisionsvermeidung
durch Ausweichen und Bremsen
Ziel
Status
Gemeinsame Erarbeitung einer
Warn- und Eingriffsstrategie für KAB
• Anforderungen seitens KAB definiert
MV-MMI
• Generische MMI-Strategie erarbeitet
• Umsetzung eines KAB-MMI-Konzepts im
DLR-Simulator
MV-VIE
I
Übernahme von Modulen zur
Fahrerintentionserkennung und
-prädiktion
• Anforderungen abgestimmt
Kontrollierbarkeit der KAB- Funktion
durch den Fahrer absichern
• KAB-Systemspezifikation und
Szenarienkatalog an KON übergeben
MV-KON
• Teilnahme am KON-Expertenkreis durch
KAB-Vertreter
Entwicklung von Modulen zur
Umgebungserfassung und
Situationsanalyse
• Szenarienspezifische Herleitung der KABAnforderungen an UEM kommuniziert
Abstimmung hinsichtlich
Nutzenszenarien und Eingriffsstrategie
• Funktionsschwerpunkte abgestimmt
• Spezifikationen abgestimmt
KA-SQL
KAB-Funktion auch bei aktiver
kontinuierlicher Quer- und
Längsführung
• Unfallanalyse durchgeführt und Wirkfeld
von möglichen KAB-Ausprägungen ermittelt
KA-WER
Wirkfeld- und Effektivitätsanalyse
für KAB sowie Diskussion rechtlicher
Aspekte
KA-UEM
KA-SVT
Partner:
• Adam Opel AG
• Continental Teves AG & Co. oHG
• AUDI AG
• Volkswagen AG
• Continental Safety Engineering International GmbH
• Konzept zur Umfeldwahrnehmung und
-repräsentation partnerspezifisch
zusammen mit UEM erarbeitet
• KA-Simulatorszenario abgestimmt
• KA-Simulatorszenario abgestimmt
• Rechtsworkshop: Klassifizierung der KAB
Funktion und Identifizierung rechtlich
relevanter Anforderungen
Sichere Quer- und
Längsführung in der Stadt
SQL – Sichere Querund Längsführung in der Stadt
Motivation und Ziele
•ErhöhungderSicherheitimStraßenverkehrdurch
innovativeStadt-Assistenzsysteme
•SteigerungderKapazitätdesStraßennetzesdurchvoraus-
schauendesundsituationsangepasstesFahrverhalten
Quelle: Gerald Kempel, Wien
Use Cases
Erwartete Ergebnisse
Fahrerunterstützung in städtischen Engstellen
VermeidungvonKollisionenmit
•stehendenHindernissen
•VerkehrineigenerRichtung
•Gegenverkehr
Spurwechsel assistiert auf Fahrerkommando
UnterstützungSpurwechseldurch
•RundumsichtmitFreiraumerkennungaufNachbarfahrspuren
•aktiveQuerführung
Kontinuierliche Unterstützung
KontinuierlicheUnterstützungdurch
•UmgebungsabhängigeGeschwindigkeitsempfehlung
•haptischesFeedbackamGaspedal
Forschungsschwerpunkte
•Szenarien-undFunktionsspezifikation
•Versuchsträgeraufbau
•SituationsabhängigeHandlungsstrategien
•PrototypischeUmsetzung
•Funktionserprobungund-bewertung
Partner:
•RobertBoschGmbH
•DaimlerAG
•ContinentalSafetyEngineeringInternationalGmbH
•VolkswagenAG
•ContinentalTevesAG&Co.oHG
Engstellenassistent
SQL – Sichere Querund Längsführung in der Stadt
Motivation, Ziele, Kundennutzen
Unterstützung in Engstellen im fließenden Stadtverkehr
durch:
Typische Nutzenszenarien:
Engstellen verursacht durch …
• Information über Abstand zu seitlichen Hindernissen und
Breite einer vorausliegenden Durchfahrt
• Aktiver Lenkeingriff beim Passieren/Überholen von:
• stationären Hindernissen (parkende Fahrzeuge, Poller,
Bordsteinkanten)
• Verkehr in eigener Fahrtrichtung
• Stationäre Hindernisse
• Optional: Teilbremsung bei nicht passierbaren Durchfahrten
Einfluss auf das Unfallgeschehen:
• Adressierte Unfalltypen: Front-/Seitenkollisionen
• Erwartete Wirksamkeit: Vermeidung/Schwereminderung,
Fahrerentlastung und Steigerung der Aufmerksamkeit
Umfelderfassung:
• Verkehr in der eigenen Fahrtrichtung
• Partnerspezifische Sensorkonfiguration:
• Abdeckung Frontbereich: Stereo-Video, Fernbereichsradar
• Abdeckung Seitenbereich: Mono-Video, Nahbereichsradare
Lösungsansätze und Umsetzung
Innenstadtszenarien erfordern Erweiterung bekannter Ansätze zur Umfeldrepräsentation
>Objektliste: Bewegte Verkehrsteilnehmer
> Belegungsgitter: Unstrukturiertes stehendes Umfeld
Visualisierung Belegungsgitter und Fahrkorridor
Front-Sensorik
3
1
4
3
1
Vorverarbeitung
Sensordaten
Umfeldrepräsentation
2
5
Situationsanalyse
Seiten-Sensorik
2
4 5
3
Umfeldsensoren aller Partner
Partner:
• Robert Bosch GmbH
• Continental Safety Engineering International GmbH
• Continental Teves AG & Co. oHG
• Volkswagen AG
4
5
Ansteuerung, Anzeige,
Bremse und Lenkung
Aktionsplanung
Systemarchitektur des Engstellenassistenten
Umgebungsabhängige
Geschwindigkeitsempfehlung
SQL – Sichere Querund Längsführung in der Stadt
Motivation, Ziele und Kundennutzen
•DemFahrerjederzeitvermitteln,wiedieLängs-
geschwindigkeitangepasstwerdensollte
•VorausschauendesenergieeffizientesFahren
•HöheresSicherheitsgefühlfürunerfahreneundältere
MenscheninurbanenBereichen
Lösungsansätze und Umsetzung
•AktivesGaspedalmiteinstellbarerRückstellkraft
•ÄnderungderGaspedalkennlinie
•KontinuierlicherhaptischerEingriff
•SystemauslegungsowieAkzeptanzfrageuntersuchen
•BeitragzursicherenundeffizientenkontinuierlichenLängsführungerproben
•EngeZusammenarbeitmitdenTeilprojektenUrbanes FahrenundStadtgerechte
MMI von UR:BAN-MV
Beispiel-Szenarien
Anpassung an
Geschwindigkeitsbegrenzung
Folgefahrt
Engstelle
•Fahrzeugfährt50km/haufgerader
Stadtstraße
•Fahrzeugfährthintereinem
Vorderfahrzeug
•geringeDurchfahrbreite
> DemFahrerwirdübermitteltdie
Geschwindigkeitsoanzupassen,
dasssicheinausreichendgroßer
AbstandzumVorausfahrzeugergibt.
> DemFahrerwirdangezeigt,die
Geschwindigkeitsituationsbedingt
zureduzieren.
•Verkehrszeichenmit30km/h
> DemFahrerwirdübermittelt,dasser
dasGaspedalzurücknehmensollte
umdieGeschwindigkeitanzupassen.
Partner:
•ContinentalSafetyEngineeringInternationalGmbH
•ContinentalTevesAG&Co.oHG
•VolkswagenAG
Gegenverkehrassistent
SQL – Sichere Querund Längsführung in der Stadt
Motivation, Ziele und Kundennutzen
•VermeidungvonZusammenstößenmitentgegenkommendenFahrzeugenimStadtverkehr
•KollisionsvermeidungmitstehendenFahrzeugenoderHindernissen
Szenarien
•StädtischeEngstellenmitGegenverkehr
Lösungsansätze und Umsetzung
•Engstellenassistentistaktiv
•ZusätzlicheBeobachtungvonGegenverkehrmitRadarundStereokamera
•BestimmungderWahrscheinlichkeit,dassDurchfahrenmöglichist
d4
b1
d5
d3
b2
v1
d2
Fahrerunterstützung
•AnzeigevonerkanntenEngstellenmitgleichzeitigem
Gegenverkehr
•WarnungundfallserforderlichBremseingriff,wennDurch-
fahrbreitefürbeideFahrzeugezugering
•UnterstützendesLenkmoment,fallsseitlicheKollisionbei
DurchfahrteinerEngstellemitGegenverkehrdroht
Partner:
•ContinentalSafetyEngineeringInternationalGmbH
•ContinentalTevesAG&Co.oHG
v2
Spurwechselassistent
SQL – Sichere Querund Längsführung in der Stadt
Motivation
Zielsetzung
Entwicklung eines Spurwechselassistenten zur Unterstützung des Fahrers durch Längs- und Querführung für einen
sicheren und komfortablen Spurwechsel in der Stadt
Funktionsablauf
Szenarien
• Ausgangssituation: Längsregelung
mit Spurhaltefunktion
Spurwechsel auf
vorausfahrendes Fahrzeug
• Übergabe des Spurwechselwunsches
durch Fahrer
• System überprüft, ob Spurwechsel möglich ist
• Spurwechsel mit Unterstützung durch Längsund Querregelung (Gas, Bremse, Lenkung)
Spurwechsel vor einem
Fahrzeug auf der Zielspur
• Nach erfolgreichem Spurwechsel wird die
Längsregelung mit Spurhaltefunktion
fortgesetzt
• Fahrer hat jederzeit die Möglichkeit, den Spurwechsel durch Betätigen von Gas, Bremse oder
Lenkeingriff zu übersteuern
Spurwechsel hinter einem
Fahrzeug auf der Zielspur
Vorgehensweise
Entwicklung Funktion Spurwechselassistent:
• Umfelderfassung und -repräsentation
• Verhaltensentscheidung und Aktionsplanung
• Situationsanalyse und -prädiktion
• Längs- und Querregelung
Partner:
• Continental Safety Engineering International GmbH
• Daimler AG
• Continental Teves AG & Co. oHG
• Volkswagen AG
14 %
36 %
2%
Übersicht
9%
2%
Getötete
2.2071
SVT – Schutz von
schwächeren Verkehrsteilnehmern
7%
EU
Getötete
32.885
Getötete
96.6114
4%
14 %
4%
2%
Getötete
33.3084
Getötete
3.648
2%
9%
3%
Getötete
Getötete6.872
2%
19 %
26 %
5.745
35 %
19 %
Getötete
96.6114
28 %
13 %
7%
EU
Getötete
32.885
9%
18 %
Getötete
34.2171, 2
39 %
18 %
5%
Getötete
35.15534 %
6%
28 %
13 %
14 %
21 %
Getötete
17.0033
Getötete
3.648
Getötete
5.505
16 %
13 %
27 %
Getötete
14.9204
Getötete
105.9223
19 %
22 %
9%
2%
Getötete
6.872
3%
2%
28 %
Getötete
1.352
59 %
13 %
Getötete
35.1553
39 %
5%
BRIC-Staaten
17 %
Getötete
14.9204
2%
2%
Getötete Fahrradfahrer
1
Getötete Motorradfahrer
NAFTA-Staaten
2009, 2 EU-24, 3 2006, 4 2007
BRIC-Staaten
1
2009, 2 EU-24, 3 2006, 4 2007
Zielsetzung
Entwicklung kognitiver benutzergerechter Systeme zum
wirksamen und vorausschauenden Schutz von schwächeren
Verkehrsteilnehmern in der Innenstadt
Erhöhung der Schutzwirkung der Systeme durch
• Erweiterung der Nutzenfälle auf bisher nicht erfasste
Unfallszenarien
• Erhöhung der Effektivität und Robustheit der Systeme in den
adressierten Unfallszenarien
Szenarien / Use Cases
Kollisionsvermeidung bei plötzlichem Auftauchen von schwächeren Verkehrsteilnehmern im
Gefahrenbereich vor dem Fahrzeug sowie bei Unachtsamkeit des Fahrers
Adressierte Unfallszenarien:
• Frontalunfälle
• Abbiegeunfälle
3%
20 %
Getötete Fußgänger
NAFTA-Staaten
• Unfälle mit teilweiser Sichtverdeckung
Geplante Ergebnisse
Entwicklung und Evaluation der Schlüsseltechnologien zur robusten Gesamtfunktion eines
Schutzsystems für schwächere Verkehrsteilnehmer:
• Sensorbasierte Erkennung relevanter Verkehrsteilnehmer
• Tieferes Situationsverständnis kombiniert mit objektspezifischer Verhaltensprädiktion
• Situationsabhängige Handlungsstrategien zur Unfallvermeidung oder -folgenminderung (Bremsen und Ausweichen)
Partner:
• BMW Forschung und Technik GmbH
• Continental Teves AG & Co. oHG
• Robert Bosch GmbH
• Daimler AG
• Continental Safety Engineering International GmbH
• MAN Truck & Bus AG
59 %
38 %
4%
10 %
20 %
Getötete Fahrradfahrer
Getötete Motorradfahrer
Getötete
5.505
36 %
Getötete
105.9223
9%
14 %
28 %
27 %
10 %
14 %
Getötete
2.2071
18 %
38 %
13 %
18 %
21 %
6%
26 %
9%
Getötete
34.2171, 2
Motivation
Getötete Fußgänger
2%
19 %
13 %
Getötete
17.0033
Getötet
5.745
Getötete
33.3084
14 %
Getötete
1.352
1
Neue Szenarien adressieren
SVT – Schutz von
schwächeren Verkehrsteilnehmern
Abbiegen
Motivation
•10%allerFußgängerunfällemitPersonenschadenereignen
sichbeimAbbiegen
•AbbiegeszenarienwerdenvonaktuellenSystemennicht adressiert
Vorgehen
•Umfelderfassungmitgroßem,lateralenSensorsichtbereich
>Weitwinkel-undSeitenkameras
•GenaueVorhersagederFahrzeugtrajektoriewährenddes
gesamtenAbbiegevorgangs
>kontextgestütztePrädiktiondesEgo-Fahrzeugsdurch
EinbeziehungvonUmfeldmerkmalenundKartendaten
Verdeckungen
Motivation
•Bei30%allerFußgängerunfällemitPersonenschadenerscheint FußgängerausVerdeckung
•KannvonaktuellenSystemennurbegrenztadressiertwerden
Vorgehen
•SchnelleundzuverlässigeSituationserkennung
•VerbesserungderKlassifikationvonteilverdecktenFußgängern
Partner:
•BMWForschungundTechnikGmbH
•ContinentalTevesAG&Co.oHG
•RobertBoschGmbH
•DaimlerAG
•ContinentalSafetyEngineeringInternationalGmbH
•MANTruck&BusAG
Besser Reagieren
SVT – Schutz von
schwächeren Verkehrsteilnehmern
Absichtserkennung
Ziel: Präzise Fußgänger und Radfahrer Trajektorien-Prädiktion (0.5 – 2 s) für eine verbesserte Situationsanalyse
und höhere Systemschutzwirkung
Posen- und Handlungserkennung
Verwendung von Bewegungsmodellen
Einbeziehung von Szenenkontext
Detailanalyse
Grundlage für Absichtserkennung: Erfassung von Detailmerkmalen aus der Umgebung, insbesondere der Fußgängerpose
Ausrichtung Kopf
Ausrichtung Torso
Bewegungsrichtung
Einzelanalyse von Kopf, Torso und Beine
Erkennung der Gesamtpose
Partner:
• BMW Forschung und Technik GmbH
• Continental Teves AG & Co. oHG
• Robert Bosch GmbH
• Daimler AG
• Continental Safety Engineering International GmbH
• MAN Truck & Bus AG
Schutz durch
Rundumsicht im Nutzfahrzeug
SVT – Schutz von
schwächeren Verkehrsteilnehmern
Ziele
•EntwicklungeinesMultikamerasystemsfürNutzfahrzeugezurEntlastungdesFahrers
inkomplexenundunübersichtlichenSituationen
•SchutzschwächererVerkehrsteilnehmerdurchoptimaleVisualisierungbisherschlechtoder
nichteinsehbarerBereicheimFahrzeugumfeld
Vorgehen
•AnalysederhäufigstenUnfallursachen
•IdentifikationnutzfahrzeugspezifischerFahrsituationen
•Fahrerbefragung(inKooperationmitTeilprojektMMI)
•GenerierungderfürjedeFahrsituationoptimalenAnsicht
•PrototypischeUmsetzungineinemStadtbus
Vernetzung
Zusammenarbeit mit anderen Teilprojekten
UEM
SQL
SVT
KAB
WER
MMI
SIM
VIE
KON
KAB
FunktionsauslegungKollisionsvermeidung
UEM
SensorikundUmfeldmodellierung
SQL
AbstimmungPrüfmethodikEffektivitäts-und
Wirkanalyse
WER
Effektivitäts-undWirkanalyse
MMI
AuslegungMMIKomponenten
VIE
FahreraufmerksamkeitundFahrerreaktion
KON
AbsicherungSystemverhalten
SIM
Simulationsumgebung
Partner:
•BMWForschungundTechnikGmbH
•ContinentalTevesAG&Co.oHG
•RobertBoschGmbH
•DaimlerAG
•ContinentalSafetyEngineeringInternationalGmbH
•MANTruck&BusAG
Umgebungserfassung
und Umfeldmodellierung
UEM – Umgebungserfassung
und Umfeldmodellierung
Motivation
Das Verstehen komplexer urbaner Verkehrssituationen erfordert neue, leistungsfähigere Methoden der Umgebungserfassung
und aussagekräftige Modellierungen der Umwelt
Randsteine
Baustellen
Engstellen
Fußgänger
Ampeln
Zielsetzung
• Verstehen komplexer innerstädtischer Situationen für
alle UR:BAN-KA Applikationen
• Entkopplung von Wahrnehmung und Funktionen durch
generische Repräsentationen
• Entwicklung einer fusionierten 360° Umgebungserfassung
und applikationsübergreifender Umfeldmodellierung
• Partnerübergreifendes Verständnis der Konzepte einer
Umgebungserfassung für den sicheren Verkehr der Zukunft
Generische Repräsentationen
Bisherige Ergebnisse
• Gemeinsames Glossar der Umfelderfassung
• Umfeldrepräsentationen in Versuchsträgern integriert und heute erlebbar
• Konzept der Entkopplung von Wahrnehmung und Funktionen bestätigt
Partner:
• AUDI AG
• Continental Teves AG & Co. oHG
• BMW Forschung und Technik GmbH
• Daimler AG
• Robert Bosch GmbH
• Volkswagen AG
Umfeldsensoren
im Automobil
UEM – Umgebungserfassung
und Umfeldmodellierung
Eingesetzte Sensoren
Moderne Sensoren erlauben eine umfassende Wahrnehmung der Umgebung rund um das Fahrzeug. Sie ergänzen sich
dank ihrer unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfassungsbereiche. Redundanz erhöht zudem die Sicherheit für anspruchsvolle
Anwendungen
Radar
Laserscanner
• hohe Reichweite
• feine Winkeltrennung
• großer Öffnungswinkel
• hohe Reichweite
• witterungsrobust
360 ° Abdeckung der Fahrzeugumgebung
Mono-Video
Stereo-Video
• Verkehrszeichen, Markierungen etc.
• Klassifikation von Objekten
• Detaillierte 3D-Messung im Nahbereich
Partner:
• AUDI AG
• Continental Teves AG & Co. oHG
• BMW Forschung und Technik GmbH
• Daimler AG
• Robert Bosch GmbH
• Volkswagen AG
Situationswahrnehmung
UEM – Umgebungserfassung
und Umfeldmodellierung
Zielsetzung
Im Rahmen der Situationswahrnehmung werden die funktionsrelevanten Situationsmerkmale basierend auf den
Umfeldrepräsentationen extrahiert
Scene Labeling
Fahrpfade
Zebrastreifen
Kolonnen
Hierarchische Fahrstreifenerkennung
Frei-/Belegtraumextraktion
Methodik
Die Interpretation von Situationsmerkmalen erfolgt in den jeweiligen Funktionen anhand funktionsspezifischer Kriterien.
Beispiel: „abgesenkter Bordstein“
Querführung im Fahrstreifen
Ausweichen im Notfall
Fazit
• Komplexe urbane Szenarien sind durch die Erkennung von Situationsmerkmalen beschreibbar
und damit maschinell interpretierbar
• Für die Fahrerassistenz-Funktionen ist dies die Grundlage für mehr Sicherheit im urbanen Verkehr
Partner:
• AUDI AG
• Continental Teves AG & Co. oHG
• BMW Forschung und Technik GmbH
• Daimler AG
• Robert Bosch GmbH
• Volkswagen AG
Modelle und Fusion
UEM – Umgebungserfassung
und Umfeldmodellierung
Zielsetzung
Funktionsübergreifende Modellierung des Fahrzeugumfelds in urbaner Umgebung und Integration von Informationen
unterschiedlicher Quellen
Modellierung
Entwicklung verschiedener Repräsentationen um eine umfassende Beschreibung der Umgebung zu erhalten
Intervallkarte
3D Objektgrid
Stixel
2D Grid
Objekte
Fusion
• Gewinnung von Informationen höherer Qualität durch Nutzung der Messwerte mehrerer Sensoren mit diversitären
Erfassungsbereichen und Eigenschaften
• Aufbau eines durchgängigen konsistenten Umfeldmodells aus den verschiedenen eingesetzen Sensoren
Typische Sensorsichtbereiche
Ergebnis der Fusion
Partner:
• AUDI AG
• Continental Teves AG & Co. oHG
• BMW Forschung und Technik GmbH
• Daimler AG
• Robert Bosch GmbH
• Volkswagen AG
Das Teilprojekt:
Wirkfeld, Effektivität, Recht (WER)
WER – Wirkfeld,
Effektivität, Recht
Motivation
•RelativanteilvonInnerortsunfällenmitPersonenschadensteigt
•BegleitungdesEntwicklungsprozessesvonFahrerassistenzsystemenmitinnerortskomplexerwerdendenAnforderungen
Zielsetzung
•WirkfeldermittlungvonFahrerassistenzsystemen
•EffektivitätsbewertungvonFahrerassistenzsystemen
•RechtlicheEinordnungderindenApplikationsprojektenentwickeltenSysteme
Datengrundlage: reale Unfälle
2. Nachweis des Nutzens
(Effektivität)
1. Wirkfeldermittlung
> GIDASDatenbankalsGrundlage
fürdendeutschenMarkt
> Bestimmungderpotenziell
adressierbarenUnfälleeines
bestimmtenSystemsinnerhalb
vonGIDAS
> Bestimmungdestatsächlichen
NutzensdesSystemsinnerhalb
desWirkfeldes
> Feldeffektivitätsanalyse
Wirkfeld
GIDAS
Unfalldatenbank
Wirkfeld
GIDAS
Wirkfeld
Nutzen
Nutzen
Arbeitsschwerpunkte
•WirkfeldermittlungderinUR:BANundinsbesonderederinderProjektsäuleKognitiveAssistenz(KA)
entwickeltenSystemeundBewertungdersog.Feldeffektivität(Poster:WirkfeldundEffektivität)
•BetrachtungderinUR:BANentwickeltenSystemeausrechtlicherSicht(Poster:Recht)
Bisherige Ergebnisse
•Unfalldatenanalyse
•AbbildungersterFunktioneninEffektivitäts-Software
•ErmittlungWirkfelder(GIDAS)
•ApplikationsbezogenerrechtlicherWorkshop
Partner:
•RobertBoschGmbH
•BundesanstaltfürStraßenwesen(BASt)
•VolkswagenAG
WER: Recht
WER – Wirkfeld,
Effektivität, Recht
Motivation
•AufzeigenderrechtlichenRahmenbedingungenfür
dieEntwicklungderFahrzeugautomatisierung
•IdentifizierungderrechtlichenHindernisse
fürdieMarkteinführung
•RechtskonformeFunktionsausgestaltung
•warnender/informierenderSysteme
•kontinuierlichwirkenderSysteme
•Notfallsysteme
Arbeitsschwerpunkte
•DurchführungeinesapplikationsbezogenenRechtsworkshops
•IdentifikationspezifischerAnforderungendertechnischen
Ausgestaltungnachdem
• Produkthaftungsrecht
• Verhaltensrecht
•DefinitorischeEinordnungautomatisierterFunktionen
inKategorienderAutomatisierung
•IdentifizierungrechtlichrelevanterAspektederNotfallsysteme
•RelevanzderKontrollierbarkeit
Bisherige Ergebnisse
•RechtlicheBewertungderApplikationenSQL,SVTundKAB
•InputfürdieEntwicklungundMarkteinführung
derApplikationen
•AnalyseproblematischerRechtsfragenunterdem
GesichtspunktderFahrzeugtypengenehmigung
Partner:
•BundesanstaltfürStraßenwesen(BASt)
WER: Wirkfeld und Effektivität
WER – Wirkfeld,
Effektivität, Recht
Vorgehen WER-Toolkette
1. Ausgangsituation „ohne System“: Unfallgeschehen innerorts
2. Fallauswahl durch Auswahl potentiell adressierbarer Unfälle
3. Abbildung des Fahrerassistenzsystems
4. Virtuelle Simulation „mit System“: verändertes Unfallgeschehen
5. Bewertung des Nutzens des Systems als Vergleich zwischen Ausgangssituation
„ohne System“ und virtueller Simulation „mit System“ & verringerte Verletzungsschwere
Systemkonfiguration
Sensor
Algorithmus
rateEFFECT
3
Fahrermodell
Aktor
Verletzungsrisikofunktion
4
PC-Crash
PC-Crash
PC-Crash
Konzept-, Modell- und Realalgorithmen
2
Deutsches Unfallgeschehen
GIDAS
PreCrash-Matrix
Aktuelles
Sicherheitsniveau
5
Wirkfeld
1
Auswertung
1830 Berechnete Unfälle
(Wirkfeld)
739
8%
Konzept-, Modell- und Realalgorithmen
1091
1,75%
Adressierte Unfälle
Beeinflusste Unfälle
Nicht beeinflusste Unfälle
Schritte 1-2 der WER-Toolkette:
Definition der Aktionsräume von verschiedenen FAS-Varianten mit anschließender Potentialbewertung
anhand des Unfallgeschehens:
Geschwindigkeitsbereich
(pot. Unfallgegner)
bis 30 km/h
30-50 km/h
50 bis 70 km/h
bis 30 km/h
x
x
x
x
x
x
x
x
Variante 2
Geschwindigkeitsbereich
(EGO-Fahrzeug)
2. Analyse Unfallgeschehen
innerorts
Variante 1
1. Beschreibung Wirkbereiche
von FAS-Varianten
30-50 km/h
50 bis 70 km/h
3. Wirkfeld
Wirkfeldbetrachtung in UR:BAN WER
• SVT: Analyse von Szenarien für Fußgänger und Radfahrer
bzw. funktionsrelevante Charakteristika
• KAB: Abgrenzung von Unfällen, in denen Ausweichen oder
Bremsen zur Kollisionsvermeidung möglich ist
• SQL: Analyse urbaner Abkommens- und Längsverkehrsunfälle –
zusätzlich: Fahrerentlastung
Partner:
• Robert Bosch GmbH
• Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
• Volkswagen AG
Unfallszenarien
Gemeinsames Unfallgeschehen – drei Analyseansätze
SQL
KAB
SVT
Fahrsituation
Kollision
UR:BAN Teilprojekte:
SVT – Schutz von schwächeren Verkehrsteilnehmern
KAB – Kollisionsvermeidung durch Ausweichen und Bremsen
SQL – Sichere Quer- und Längsführung