IAS Ringvorlesung

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1 IAS Ringvorlesung Hochautomatisiertes Fahren Status Quo und Zukunftsvisionen Dipl.-Ing. Marian Zeyen Kooperationsprojekt Hochautomatisiertes Fahren

2 Vorstellung Dipl.-Ing. Marian Zeyen Geboren: in Essen Studium: Systemtechnik und tech. Kybernetik (OVGU-Magdeburg) Abschluss: 2010, Diplom Werdegang: : BMW Absicherung Energiebordnetz : BMW Vorentwicklung Fahrerassistenzsysteme 2013 heute: Forschung Hochautomatisiertes Fahren Aktuelle Tätigkeit: Funktionsintegration, fachliche Führungsverantwortung

3 Agenda Einführung in Hochautomatisiertes Fahren (HAF) Zielsetzungen Historie Herausforderungen Status Quo Ausblick und Visionen

4 Einführung

5 In Zukunft heute möglich Einführung Definition von Automatisierungsgraden: Driver only: Fahrer führt Quer- und Längsführung selbst aus. Assistenz: Fahrer führt dauerhaft entweder die Quer- oder die Längsführung aus. Die andere Fahraufgabe wird in Grenzen vom FAS übernommen. Teilautomatisierung: System übernimmt Quer- und Längsführung, der Fahrer muss es weiterhin dauerhaft überwachen und die Steuerung ggf. jederzeit übernehmen. Hochautomatisierung: System übernimmt Längs- und Querführung, der Fahrer muss nicht mehr dauerhaft überwachen. Der Fahrer muss die Steuerung nach Aufforderung mit gewisser Zeitreserve übernehmen. Vollautomatisierung: System übernimmt Quer- und Längsführung vollständig und dauerhaft, bei Ausbleiben der Fahrerübernahme wird das System selbsttätig in den risikominimalen Zustand zurückkehren.

6 Zielsetzungen Sichere Mobilität Nachhaltige Mobilität keine Unfälle Automatisiertes Fahren Effizienz E-Antrieb Intelligentes Fahren Globale Mobilität immer verfügbar vernetzt mit Behinderung im Alter

7 Historie

8 Herausforderungen Sicherheit Sicherheit im Straßenverkehr erhöhen, Sicherheit der Funktion garantieren Interaktion mit Fahrer (HMI) Akzeptanz sicherstellen Systemanforderungen Was muss das Fahrzeug alles wissen? Sensorik Wie alles erkennen? Architektur Daten effektiv verarbeiten Umfelderfassung (Umfeldmodell) Situation richtig erkennen Back-End Situation und Handlung absichern Trajektorienplanung Handlung ausprägen

9 Sicherheit Sicherheit erhöhen => komplexeres System => mehr Fehlerquellen Sensorik Car2Car oder Car2X Kommunikation kurze Reaktionszeit keine Missverständnisse frühzeitiger Informationsfluss Back-End Situationsanalyse Gefahren und Risikoanalyse Funktionales Sicherheitskonzept

10 HMI (Human Machine Interface) Vertrauen des Fahrers => Akzeptanz des Fahrers intuitiv eineindeutig zielgerichtet angepasst hochwertig

11 Systemanforderungen

12 Sensorik Environment Vehicle Radar Kamera Laser Digitale Karte C2C, C2X Ultraschall Bremse hochautomatisiertes Fahren Lenkung Sensoren Motor Getriebe Echtzeit-www data Aktuatoren Fahrerzustandsbeobachter Driver Spracheingabe Head-Up Display

13 Architektur Sensoren Objekte Grid Hybrid-Fusion Karte + Verkehrsinformationen Systeme RCTA HAF EBA ESA Arbitrierung + Ansteuerung ESC Brake EPS El. Power Steering FFP Force Feedback Pedal

14 Umfeldmodell Objekte Hindernisse Fahrspuren Objektfusion Gridfusion Strassenmodell Situationsanalyse Situationsinterpretation

15 Back-End Anwendung des Back-Ends Alle Fahrzeuge senden aktuelle Informationen ans Back-End Daten können von Dritten ergänzt werden (Strassenwacht, etc.) Basierend auf Back-End Daten kann entschieden werden ob HAF möglich ist Input für hochgenaue Strassenkarte...

16 Trajektorienplanung Wohin? In welcher Zeit/Strecke? Wie? Planung der zu fahrenden Strecke stetig vorgegebene Startbedingungen wählbare Endbedingungen div. Randbedingungen Berechnung Trajektorienschar Auswahl der Idealtrajektorie Komforttrajektorie/Sicherheitstrajektorie x y

17 Trajektorienplanung Beispiel Spurwechsel Komforttrajektorie Längsbeschleunigung Querbeschleunigung Abstand und Geschwindigkeit des eigenen Fahrzeugs Abstand und Geschwindigkeit des nachfolgenden Fahrzeugs Zumutung Fremdverkehr (bremsen? stark/schwach?)

18 Status Quo Beispiel: Kooperationsprojekt HAF (BMW und Continental) Hochautomatisiert auf europäischen Autobahnen Autobahn, Mautstellen, Baustellen, enge Kurven, schmale Fahrspuren, unterschiedliche Witterungsverhältnisse Situationen ohne Gegenverkehr Seriennahe Umfeldsensoren, Umfeldmodell, Sicherheitsarchitektur, Back-End

19 Status Quo Beispiel: Kooperationsprojekt HAF (BMW und Continental)

20 Ausblick und Visionen Teilautomatisiert: in bestimmten Situationen niedrige Geschwindigkeit schon heute: z.b. Stauassistent (Mercedes, BMW) Hochautomatisiert 2020 in bestimmten Situationen auf bestimmten Strecken mittlere Geschwindigkeit Vollautomatisiert ab 2025 in bestimmten Situationen auf allen Strecken hohe Geschwindigkeit

21 Ausblick und Visionen

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