Lokalisierung als eine Schlüsseltechnologie zukünftiger Fahrerassistenzsysteme

Transkript

1 zukünftiger Fahrerassistenzsysteme Prof. Gerd Wanielik, Norman Mattern Professur für Nachrichtentechnik Technische Universität Chemnitz

2 Agenda Professur für Nachrichtentechnik Fahrerassistenzsysteme Stand der Technik Trends Kooperative Systeme 2

3 Agenda Professur für Nachrichtentechnik Fahrerassistenzsysteme Stand der Technik Trends Kooperative Systeme 3

4 Professur für Nachrichtentechnik Forschungsschwerpunkte der Professur Multi-Sensor-Datenfusion Objekt-Tracking (ACC, PreCrash, ) Lokalisierung (GPS, Inertialsensorik, ) Bildverarbeitung Objekterkennung und Klassifikation (Fußgänger, Fahrzeuge, ) Kommunikation Car-to-Car / Car-to-Infrastructure (C2C/C2I) Lokalisierung 4

5 Professur für Nachrichtentechnik Testfahrzeuge carai I & II Stereokamera 3D Kamera (PMD, UseRCams) Lidar FIR Grauwertkamera DGPS with RTK Long Range Radar Kommunikation Far Infrared Short Range Radar Near Infrared 5

6 Agenda Professur für Nachrichtentechnik Fahrerassistenzsysteme Stand der Technik Trends Kooperative Systeme 6

7 Fahrerassistenzsysteme Stand der Technik 7

8 Fahrerassistenzsysteme ABS, ESP C2C, C2I, Digitale Karten! ACC (1998), PreCrash (2005), NightVision, 1978 Bosch, ABS, Mercedes-Benz S-Class Horizont der Fahrerassistenzsysteme 8

9 Agenda Professur für Nachrichtentechnik Fahrerassistenzsysteme Stand der Technik Trends Kooperative Systeme 9

10 Fahrerassistenzsysteme Trends Aktuelle Forschungsschwerpunkte für FAS: Kombination verschiedener Einzelsysteme zur Situationserkennung und bewertung ( Situation assessment ) Optimierung der Mensch-Maschine-Schnittstelle ( HMI ) Energieeffizienz ( Green driving, green cars ) Kooperative Systeme 10

11 Fahrerassistenzsysteme Trends Integration und Kombination verschiedener Einzelsysteme Beispiel Spurwechselassistent SRR Rear Camera Front Camera LRR Durch Kombination von Fahrspurerkennung und Objekterkennung vor und hinter dem Fahrzeug lässt sich ermitteln, ob die benachbarte Fahrspur frei ist 11

12 Fahrerassistenzsysteme Trends 12

13 Fahrerassistenzsysteme Trends Optimierung der Mensch-Maschine-Schnittstelle Beispiel Fahrerabsichtserkennung Mit zunehmender Abdeckung des Fahrzeugumfeldes nimmt auch die Anzahl erkannter, potentieller Gefahren zu Fahrer sollte nicht mit Informationen überflutet werden, da er/sie das System sonst nicht akzeptiert Bewertung: Hat der Fahrer die Gefahr selbst erkannt oder nicht? Interdisziplinäres Zentrum für Fahrerassistenzsysteme 13

14 Fahrerassistenzsysteme Trends Interdisziplinäres Zentrum für Fahrerassistenzsysteme Zusammenschluss verschiedener Professuren zur interdisziplinären FAS-Entwicklung Professur für Nachrichtentechnik (Fak. ET) Professur Allgemeine und Arbeitspsychologie (Phil. Fak.) 14 Professur Arbeitswissenschaft (Fak. MB)

15 Fahrerassistenzsysteme Trends Interdisziplinäres Zentrum für Fahrerassistenzsysteme neue HMI Entwürfe nutzen die Kombination von Situation Awareness und Fahrerzustand Leiste aus LED Punktmatrix-Modulen an der Scheibenwurzel verschiedene Symbole darstellbar (Warnungen, Informationen) räumlich gerichtet 15

16 Agenda Professur für Nachrichtentechnik Fahrerassistenzsysteme Stand der Technik Trends Kooperative Systeme 16

17 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Das Europäische Projekt SAFESPOT Von intelligenten Fahrzeugen... 17

18 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Das Europäische Projekt SAFESPOT Von intelligenten Fahrzeugen zu intelligenten, kooperativen Systemen 18

19 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Vorteile kooperativer Sicherheitssysteme: erweiterter räumlicher & zeitlicher Horizont erhöhte Qualität und Verlässlichkeit sicherheitsrelevanter Informationen Koordination kooperativer Manöver effektiveres Management nach einem Unfall Herausforderungen: Zuverlässigkeit der Informationen Datenschutzaspekte Akzeptanz 19

20 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Mögliche Applikationen: sichere Spurwechselmanöver Vermeidung des Abkommens von der Straße kooperative Manöver (z. B. Reißverschlussverfahren) Tunnelsicherheit Warnung vor Unfällen / Gefahrenstellen Kreuzungsassistent 20

21 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Typische Systemarchitektur kooperativer Systeme: 21

22 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Systemarchitektur: Beispiel Positioning 22

23 Ansatz im SAFESPOT-PROJEKT Anforderungen an die Fahrzeuglokalisierung: Sub-Meter-Genauigkeit (Spurzuordnung, Trajektorienprädiktion) Permanent Verfügbarkeit (auch in urban canyons ) Information über aktuelle Genauigkeit und Zuverlässigkeit Kosten, Kosten, Kosten Keine der verfügbaren Lokalisierungstechnologien erfüllt alle Anforderungen! 23

24 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Eine Lösungsmöglichkeit: Kombination verschiedener Positionierungstechnologien Nutzung bereits im Fahrzeug vorhandener Sensorik (Kamera, Laserscanner, ) GPS, INS Kamera, Laserscanner, digitale Karten, UWB, C2C Kommunikation Basis Positionierungstechnologien Erweiterte Positionierungstechnologien Datenfusionmodul 24

25 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Beispiel-Technologie: Bildlandmarken-basierte Lokalisierung: 25

26 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Systemarchitektur: Beispiel Digital Maps 26

27 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Nutzung digitaler Karten in ADAS Für Navigation: Im Vergleich zu topographischen Karten enthalten die Straßennetz-Karten sog. Connectivities (wo darf wie abgebogen werden) Für Referenzierung von TMC/TMCpro-Nachrichten Navigationsanwendungen sind im Straßenverkehr i.d.r. nicht Sicherheitskritisch 27

28 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Nutzung digitaler Karten in ADAS ADAS horizon bzw. Electronic horizon: Digitale Karte als virtueller Sensor Vielzahl von Attributen (Krümmung der Straßen, Verkehrsschilder, ) Zusätzliche Anforderungen an Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Aktualität der Karten 28 [

29 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Aktuell: Konzept der Local Dynamic Map : Motivation Gemeinsamer Speicherort von statischen und dynamischen Inhalten Standardisierte Schnittstelle zu Karten- und Umgebungsdatenbank Georeferenzierte Daten (Kommunikation als Sensor) Verschiedene virtuelle Schichten 29

30 Cooperative Systems The Local Dynamic Map concept LDM architecture: Vehicles Consists of several layers: Dynamic and highly dynamic information Ego Vehicle Road side unit Congestion Temporary and dynamic information (weather, traffic, )! Tree Additional static information (not present in std DB) Static map database Accident Fog 30

31 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Aktuell: Konzept der Local Dynamic Map : Motivation Gemeinsamer Speicherort von statischen und dynamischen Inhalten Standardisierte Schnittstelle zu Karten- und Umgebungsdatenbank Georeferenzierte Daten (Kommunikation als Sensor) Verschiedene virtuelle Schichten 31

32 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Systemarchitektur: Beispiel Applikationen 32

33 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Anwendung Kreuzungssicherheit: Infrastruktur ist mit zusätzlicher Sensorik ausgerüstet (damit verfügt das Fzg. über externe Sensorik und muss selbst nicht damit ausgerüstet sein) Fahrzeuge kommunizieren ihre Position Infrastruktur-Einheit (RSU) berechnet potentiell gefährliche Situationen aus Fusion der Positions- und Infrastruktursensor-Daten Laserscanner 33

34 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Anwendung Kreuzungssicherheit: System verfügt über detaillierte digitale Karte des Kreuzungs-Layouts Position der Haltelinien, Position gefährlicher Bereiche, System verfügt über digitale Karte der erlaubten Trajektorien Laserscanner 34

35 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme Applikationen: Rote-Ampel-Warnung Abbiege-Assistent (Fußgänger/Radfahrer) Abbiege-Assistent für Fahrzeuge Laserscanner 35

36 Fahrerassistenzsysteme Kooperative Systeme 36

37 Diskussion Diskussion 37