Fahrer-Warnung vor gefährlichen Situationen. mittels Car2X-Kommunikation und. lokalen, dynamischen Karten

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1 Fahrer-Warnung vor gefährlichen Situationen mittels Car2X-Kommunikation und lokalen, dynamischen Karten Dr.-Ing. Christian Zott, Robert Bosch GmbH, GS-EH/ENE1 Dortmund, 15. Juli 2010

2 Agenda Übersicht des EU-Projekts SAFESPOT Chancen und Herausforderungen kooperativer Systeme Lösungsansätze und Technologien von SAFESPOT Lessons learnt und Empfehlungen Folie 1

3 Das SAFESPOT-Projekt Co-Finanzierung durch Europäische Kommission 6. Rahmenprogramm Laufzeit 02/ / Partner aus 13 europäischen Ländern Folie 2

4 Das SAFESPOT-Projekt Testfelder Partner Testfeld Dortmund Folie 3

5 Chancen kooperativer Systeme Unfallstatistik geringes Vermeidungspotential bei Konzentration auf einzelne Ursachen Unfallvermeidung besonders in komplexen Situationen nötig Quelle: Statistisches Bundesamt. Unfallentwicklung auf Deutschen Strassen 2008 Folie 4

6 Chancen kooperativer Systeme mit Car2X- Kommunikation road side unit infrastructure network Network nodes gain, fuse, assess, store and exchange information about safety critical events Truck hard braking ahead! Slippery road ahead! Traffic control centre occluding forest Tilted motorbike on lane ahead! environmental perception wireless short range communication vehicle dynamics control wired or wireless infrastructure network vehicle equipped with SAFESPROBE platform non-equipped vehicle Red light runner crossing from the left! occluding buildings Folie 5

7 Das SAFESPOT-Testfeld Dortmund Rotlichtverletzung Gerichtsstraße virtual stop line Need to be marked at the road need to changed in LDM RSU TLC Critical Distance Critical Warning Zone Critical Warning (unicast) 5-20m SAFESPOT-Vehicle Hamburgerstraße West - East Folie 6

8 Das SAFESPOT-Testfeld Dortmund Rechtsabbiegen mit Fußgänger/Radfahrer RSU TLC VRU (cyclist) (no warning possible) Critical Warning (unicast) SAFESPOT-Vehicle Critical Distance Critical Warning Zone Folie 7

9 Herausforderungen kooperativer Systeme Erkennung einfacher, gefährlicher Situationen Traffic in arrival Vehicle collision Erforderlich: Verknüpfung relativ weniger Informationen Z.B. Prognose des Abstands und Differenzgeschwindigkeit zu möglichen Kollisionspartnern Karte nicht zwingend nötig Informationsquellen a) On-board-Sensorik eingeführter Assistenzsysteme wie Radar, Laser, Kamera (kurzfristige Warnung) b) GPS/Navi und Mobilfunk (längerfristige Warnung) Herausforderungen Begrenzte Sicht, Verdeckungen Unsichere Zuordnungen Fahrzeug- Straße, z.b. bei parallelen Straßen, Brücken Größere Verzögerungen bei Datenübertragung Folie 8

10 Herausforderungen kooperativer Systeme Erkennung komplexer, gefährlicher Situationen Erforderlich: Verknüpfung vieler statischer und hoch-dynamischer Informationen Präzise Prognose der Bewegungen und Manöver möglichst aller Verkehrsteilnehmer Informationsquellen Lokale Car-2-Infrastructure Kommunikation Infrastruktur-Umfeldsensorik, z.b. Laserscanner Dertailreicher Straßenkarte mit regelgerechten Fahrspuren Herausforderungen Schnelle und zuverlässige Kommunikation Spurgenaue Positionen und wahrscheinliche Manöver Lichtsignalphasen je Spur Verkehrsregeln Folie 9

11 Die SAFESPOT-Plattform Die Fahrzeug-Plattform Folie 10

12 Das SAFESPOT-Testfeld Dortmund Signalfluss Folie 11

13 Schlüsseltechnologien von SAFESPOT Spurgenaue Lokalisation der Fahrzeuge Vehicluar Ad-hoc Network VANET Detailreiche Karten Informationsfusion und Datenbank-Server: Local Dynamic Map LDM Folie 12

14 Die SAFESPOT-Plattform Spurgenaue Fahrzeug-Positionierung Landmarken-gestützte Verbesserung der GPS- Positionierung in SAFESPOT Folie 13

15 Die SAFESPOT-Plattform GPS/INS Subsystem zur Fahrzeug-Positionierung GPS receiver, type ublox LEA-4T Accelerometer (2-axis), type ADIS Gyro (1-axis for yaw rate), type ADIS OBD II interface for speed and RPM readout, type LM327 Folie 14

16 Die SAFESPOT-Plattform Automotive WLAN Europ. Reference Station Architecture Standardisierung bei ETSI TC ITS Frequenzbänder bei 5.9 GHz durch EC für ITS festgelegt Folie 15

17 Die SAFESPOT-Plattform Informations Fusion segmentation grouping filtering classification segmentation grouping filtering classification geom. primitives, lines, polygons edges, surfaces, bodies segmentation grouping filtering classification 3D reflection pts pixels objects groups and relations wrt time, space, attribute objects tracks pointers pointers pointers pointers : : : : pointers pointers pointers pointers : : : : pointers pointers pointers pointers : : : : 80 view generation 1km 1s slippery lanes 100m 100ms car X X X stopped car on ego lane, active hazard warning lights truck on ego lane, emergency braking ego vehicle emergency vehicle approaching truck X X X ego X X lane X X post tr.sign situation queries object (incl. ego) queries applications sensor preprocessing, screening, classification, Folie 16 radar laserscanner vision ego VDM: speed, yaw rate, navigation: GPS, map body compare to 4-D/RCS in [Albus]

18 Die SAFESPOT-Plattform Information Fusion Components Local Dynamic Map Data Fusion Perception Sensors WLAN router Positioning Subsystem Vehicle Gateway Data Acquisition Object Refinement Validity Checks Coord. Trafos Temporal Alignments Object Association Object Maintenance Situation Refinement Trajectory Prediction Lane Assignment Maneuver Estimation Traffic Estimation Fog Detection Information Provider Folie 17

19 Die SAFESPOT-Plattform Prognose der Fahrmanöver PAST NOW FUTURE erste Detektion des Fahrzeugs letzte erhalten Position des Fahrzeugs 10 Punkte; zeitlicher Abstand 0.5 sec Vorausberechnete Trajektorie A P= 0.1 Vorausberechnete Trajektorie B P= 0.85 Vorausberechnete Trajektorie C P = 0.05 time PAST NOW FUTURE Folie 18

20 Die SAFESPOT-Plattform Prognose der Fahrmanöver Folie 19

21 Die SAFESPOT-Plattform Local Dynamic Map dynamic objects temporary regional info! landmarks for referencing static map from provider Alle Daten zur freien Verknüpfung in einer relationalen Datenbank Detailreicher als heutige Karten für Navigation, z.b. Referenz-Fahrspuren Alle Daten sind räumliche Objekte (spatial database) SQL-ähnliches API zur Selektion, Verknüpfung, Notification Special Task Force zur europäischen Standardisierung aktiv Folie 20

22 Die SAFESPOT-Plattform Integration in Plattform und Fahrzeuge Sehr unterschiedliche Konfigurationen der SAFESPOT-Fahrzeuge Inner-Fahrzeug-Vernetzung der Komponenten immer Ethernet Gateways zur Kapselung der unterschiedlichen Fahrzeug-Netze, z.b. Powertrain-/Body-CAN, Umfeld-Sensoren PC-basierte Prototypen, C++, Multi-threaded Fusion, Soft-real-time unter Windows Folie 21

23 Die SAFESPOT-Kreuzung Die ausgerüstete Kreuzung Folie 22

24 Lessons Learnt Starke Abhängigkeit der erforderlichen / erzielten Plattform-Performance von Szenario und Use Case Z.B. falsche Spur-Zuordnungen oder Manöver-Schätzung meist durch - Verdeckungen bei Umfeldsensierung oder WLAN - WLAN Delays (>1s) - Ungenaue Positionierung Bewegungsmodelle und Zustandsschätzverfahren bei zuverlässiger Kommunikation (mit z.b. 2Hz) weniger kritisch Genaue Uhrensynchronisation (<1ms) aller Knoten wichtig (z.b. NTP) Hoher Integrationsaufwand vieler Komponenten vieler Partner Rollen der Mitspieler stark von Gesamt-Architektur abhängig Folie 23

25 Empfehlungen zur Weiterarbeit Spurgenaue Positionierungstechnologien - Erfassung und Management zuverlässiger und genauer Karten - SLAM, auch ohne registrierte Landmarken (s. Robotik) - Echtzeit-Fehlerschätzung, Protection-Level (s. Luftfahrt-GNSS) Kommunikations- und Fusions-Architektur - Vervollständigung LDM-Inhalte und Queries - Spatial Databases für automotive Einsatz (small, fast & deterministic) - Vervollständigung Gateway- und VANET-Messages - Plattform-Services zur Steigerung von Security, Integrity, Availability Folie 24

26 Quellen S.Y. Yuen-Wille: Local Dynamic Map Future of Navigation Map, Cooperative Mobility Conference 2010, 25 March 2010, Amsterdam, C. Zott: Demonstration Sichere Kreuzung Die SAFESPOT Platform, Kooperative Fahrzeuge, 25 February 2010, Dortmund, C. Zott, A. Saroldi, P. Lytrivis, V. Manzoni, A. Belhoula: The SAFESPOT Vehicular Platform Environmental Perception From Sensors And Wireless LAN Messages, 16 th World Congress on Intelligent Transport Systems, September 2009, Stockholm C. Zott, S. Y. Yuen, C.L. Brown, C. Bartels, Z. Papp, B. Netten: SAFESPOT Local Dynamic Maps Context dependent view generation of a platforms state & environment, 15th World Congress on Intelligent Transport Systems, November 2008, New York C. Zott: The Vehicle as a Mobile Sensor of the Traffic and the Environment: SAFEPROBE, a SAFESPOT subproject, ATA Int. Workshop on Cooperative Systems, 24 May 2007, Aosta Forte di Bart C. Zott, The SAFEPROBE approach to cooperative data fusion, PReVENT Fusion Forum, 2nd workshop, 14 March 2007, Paris, Folie 25

27 Further Links Final SAFESPOT, CVIS, COOPERS Demonstration in Amsterdam SAFESPOT Testfeld Dortmund Pressemappe, Pressefotos, Präsentationen SAFESPOT Website Public SAFESPOT deliverables and reports ETSI WG ITS Car2Car Communication Consortium Folie 26

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