FAHRZEUGE FAHREN AUTOMATISCH - BEDEUTUNG FÜR EINEN AUTOMOBILKONZERN ROSS TRIFFT BÄR, BERLIN 2016

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1 FAHRZEUGE FAHREN AUTOMATISCH - BEDEUTUNG FÜR EINEN AUTOMOBILKONZERN ROSS TRIFFT BÄR, BERLIN 2016 PROF. DR. THOMAS FORM LEITER ELEKTRONIK UND FAHRZEUGFORSCHUNG VOLKSWAGEN AG

2 AGENDA FAHRZEUGE FAHREN AUTOMATISCH - BEDEUTUNG FÜR EINEN AUTOMOBILKONZERN 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Was will PEGASUS? 2

3 AGENDA WAS MÜSSEN AUTOMATISCH FAHRENDE FAHRZEUGE IM STRAßENVERKEHR LEISTEN? 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Was will PEGASUS? 3

4 MOTIVATION AUTOMATISCHES FAHREN 1 Erhöhte Sicherheit 2 Umweltfreundliches Fahren Automatisches Fahren 3 Erhöhter Komfort 4 Effiziente Nutzung von Infrastruktur 4

5 SICHERHEIT AUTOMATISCHES FAHREN AUF AUTOBAHNEN/LANDSTRAßEN KANN 1/3 ALLER GETÖTETEN VERMEIDEN PKW motorisierte Zweiräder Fahrräder Fußgänger Landstraße Autobahn Innerorts GETÖTETE BEI STRAßENVERKEHRSUNFÄLLEN NACH BETEILIGUNGSART UND UNFALLORT DEUTSCHLAND 2013 QUELLE: STATISTISCHES BUNDESAMT, WIESBADEN

6 MOBILITÄT IM ALTER - ÄLTERE MENSCHEN SIND ÜBERPROPORTIONAL AN STRAßENVERKEHRSUNFÄLLEN BETROFFEN Schwere Unfälle pro Fahrzeugführer Erhöhung bei jungen Fahrern (aber nicht bei Älteren) Unfälle bezogen auf tatsächliche Fahrleistung (Unfälle/km) Das Risiko an einem schweren Unfall beteiligt zu sein, ist bei älteren Fahrern deutlich erhöht. Quellen: BASt, Fahrleistungserhebung (2002), DESTATIS (2010), VW-GIDAS Datenbank ab 1995 mit Status=4 Anteil der älteren Fahrer im Verkehr nimmt kontinuierlich zu Gefährdungspotenzial für ältere Fahrer steigt überproportional an 6

7 AGENDA WAS MÜSSEN AUTOMATISCH FAHRENDE FAHRZEUGE IM STRAßENVERKEHR LEISTEN? 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Was will PEGASUS? 7

8 WIE GUT FÄHRT DER MENSCH? Technische Fahrzeugmängel sonstige Umwelteinflüsse, Wetter Mehr als 90% aller Unfälle entstehen durch menschliches Verhalten. 8

9 WIE GUT FÄHRT DER MENSCH? TESTS NUR MIT REALFAHRTEN REICHEN NICHT MEHR AUS Deutschland - alle Fahrzeuge Unfälle mit Personenschäden Fahrleistung km Distanz zw. zwei Unfällen mit Verletzten 2.0 Mio. km Deutschland - Autos km 3.3 Mio. km Autobahnen alle Straßenfahrzeuge ca km 12.0 Mio. km Für eine statistische Relevanz wären ca. 240 Mio. km Fahrzeugintegrationstest notwendig 240 Mio. km Testkilometer auf Straßen sind notwendig um zu beweisen, das automatisch Fahrende Fahrzeuge so sicher sind wie von Menschen gefahrene Fahrzeuge. Zum Vergleich: Derzeitig haben wir Integrationstest mit mehreren km Quelle: Handbuch Fahrerassistenzsysteme 3. Auflage - ATZ/MTZ-Fachbuch Springer Verlag

10 AGENDA WAS MÜSSEN AUTOMATISCH FAHRENDE FAHRZEUGE IM STRAßENVERKEHR LEISTEN? 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Was will PEGASUS? 10

11 SENSE / PLAN / ACT Sense Plan Act 11

12 v [m/s] CAN / FLEXRAY / ETHERNET / Gateway AUTO-PILOT - SKALIERBARE UND MODULARE ARCHITEKTUR Sensoren Karte, Position Lokalisierungs- Modul Karten-Modul Ego-Modul Umfeld- Modell Szenenverständnis und Prädikton Funktion Missionsplanung Fahrzeug Aktorik Lat./ Long control Plausibilisieren Stabilisieren Maneuver interface Wahrnehmung Graphen-Modul Manöverauswahl Objekt-Modul Intentionserkennung Verhaltensprädiktion Status interfaces Trajektorienplanung Belegungskarten- Modul Fahrbahn-Modul 12

13 AGENDA WAS MÜSSEN AUTOMATISCH FAHRENDE FAHRZEUGE IM STRAßENVERKEHR LEISTEN? 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Was will PEGASUS? 13

14 TECHNOLOGIEZIEL SEHEN WIE EIN (AUFMERKSAMER) MENSCH Longrangeradar Nachtsicht Mid-rangeradar Ultraschall Laserscanner Long-rangeradar Ultraschall Nachtsicht Topview Top View Midrangeradar 3D-video-camera 3Dvideocamera Laserscanner Die Weiterentwicklung von automotive kompatiblen Sensoren (Funktion, Performance) ermöglicht eine dreidimensionale 360 Wahrnehmung des Umfelds. Car2x 14

15 PROBLEM DER OBJEKTFUSION Mono Camera Radar Laser Ausnutzen der spezifischen Erfassungskapazitäten der jeweiligen Sensoren Ziel: Konsistente Modellierung der dynamischen Objekte in der Fahrumgebung Objektfusion 15

16 Laser Scanner Occupied Free

17 Camera Texture Occupied Free

18 Tracked Objects Object Free

19 Fusion Occupied Free

20 AGENDA WAS MÜSSEN AUTOMATISCH FAHRENDE FAHRZEUGE IM STRAßENVERKEHR LEISTEN? 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Was will PEGASUS? 20

21 WELTMODELL Darstellung der Welt um das Fahrzeug herum Statische Umgebung Straße / Spuren Road Graph Dynamische Objekte 21

22 BEISPIEL AUF EINER AUTOBAHN 22

23 ROADGRAPH UND SZENENINTERPRETATION RoadGraph Roadgraph stellt Kontextwissen (Fahrstreifen-netz) bereit Ausgangsdaten der übrigen Umfeldwahr-nehmung werden integriert und in Bezug zum Kontext gesetzt Roadgraph ist die Haupt-Schnittstelle zwischen Umfeldwahrnehmung und Funktion Herausforderungen Fusion von Fahrbahnfusionsdaten mit Kontextwissen in eine einheitliche, konsistente und vollständige Sicht Szeneninterpretation im innerstädtischen Bereich, insb. in komplexen Kreuzungen (Modellerweiterungen, Algorithmen) Umgang mit Verkehrsteilnehmern, die sich nicht kontextkonform verhalten 23

24 AGENDA WAS MÜSSEN AUTOMATISCH FAHRENDE FAHRZEUGE IM STRAßENVERKEHR LEISTEN? 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Was will PEGASUS? 24

25 HANDLUNGSEBENEN Mission (1-10Hz) Fahrstreifengenaue Navigation Bewertung der Vorteilhaftigkeit eines Fahrstreifens Manöver (10-20Hz) Reaktion auf dynamisches Umfeld (ACC, FSW, Kooperatives Fahren, ) Einhalten von Verkehrsregeln (Schilder, Geschwindigkeit, ) Wichtig: Konsistenz, Beständigkeit, Transparenz & Skalierbarkeit Lane-Advise: 100 Lane-Advise: 5 Bahnplanung (20-50Hz) Transparente Auswahl aus Manöverzielpunkten Gewährleistung Kollisionsfreiheit Gewährleistung Physikalische Erreichbarkeit Wie komme ich zum Zielpunkt? = Fahrerpräferenzen 25

26 FAHRSTREIFENWECHSEL Detailed Lane Model Most Probable Path a-priori RoadGraph Dijkstra-Suche grün: vorteilhaft rot: meiden 26

27 WAHL DES ENDZUSTANDES & DER ENDZEIT IN DER BAHNPLANUNG Wahl des Endzustandes eindeutig: Geschwindigkeit v obj Wunschgeschwindigkeit (?,v wunsch,0), (0,0,0) FSW mit Wunschgeschwindigkeit (?,v wunsch,0), (3.6, 0, 0) Folgefahrt hinter Auto (s obj (t), v obj (t), a obj (t)), (0,0,0) Wahl der Endzeit? Zu frühes Ankommen = unkomfortabel Zu spätes Ankommen = träge, störend v ego t=0 t=5 t=10 t=15 Zeit 27

28 AGENDA WAS MÜSSEN AUTOMATISCH FAHRENDE FAHRZEUGE IM STRAßENVERKEHR LEISTEN? 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Was will PEGASUS? 28

29 TECHNISCHE HERAUSFORDERUNGEN WIE GUT IST GUT GENUG? FÖRDERPROJEKT PEGASUS Kernfragen: Welche funktionale Leistungsfähigkeit müssen automatische Fahrfunktionen aufweisen? Wie kann die Vollständigkeit der relevanten Testfälle sichergestellt werden? Welche Testfälle können in der Simulation geprüft werden, welcher auf der Straße? Welche Gütekriterien, Werkzeuge, Methoden u. Prozesse sind erforderlich? Wie gut muss ein automatisches Fahrzeug fahren? Population Ø? % Autopilot? Fahrkönnen Förderprojekt PEGASUS Grundlagen für die Entwicklung von Testmethoden für hochautomatisiertes Fahren (Projektvolumen 34 Mio. Euro, Laufzeit ) 29

30 AGENDA WAS MÜSSEN AUTOMATISCH FAHRENDE FAHRZEUGE IM STRAßENVERKEHR LEISTEN? 1. Sicher und komfortabel fahren 2. Wie gut fährt der Mensch? 3. Was muss das AF Fahrzeug können? 4. Sehen 5. Verstehen 6. Handeln 7. Wie gut ist gut genug? 8. Herausforderungen und Roadmap 30

31 EVOLUTION VS REVOLUTION VON AUTOMATISIERTEN FUNKTIONEN Stufe 5 Fahrerlos Fahr-System Stufe 4 Vollautomatisiert Fahren auf der Autobahn Fahren in der Stadt Fahrerloses Parken Stufe 3 Hochautomatisiert Fahren im Stau Fahren auf der Autobahn Stufe 2 Teilautomatisiert Fahren im Stau Schlüsselparken* Park- Pilot* Stufe 1 Assistiert Tempomat* ACC ACC incl. Stop&Go PLA* Stufe 0 Driver only Fahrer Spurverlassenswarner* Spurhalte-assistent* Area-View* Rear-View* Einparkhilfe* Fahrer *Funktion bereits in Serie verfügbar Keine Automatisierung Niedrige Geschwindigkeit in strukturierter Umgebung Hohe Geschwindigkeit in strukturierter Umgebung Quelle: VDA, Dr. Eichhorn Niedrige Geschwindigkeit in unstrukturierter Umgebung Niedrige und hohe Geschwindigkeit in unstrukturierter Umgebung 31

32 TECHNISCHE HERAUSFORDERUNGEN AUTOMATISCHES FAHREN ERFORDERT MEHR ALS FAHREN UNTER NORMALEN BEDINGUNGEN Fahren unter normalen Verkehrsbedingungen Fahren bei schlechter Witterung und in komplexen, unerwarteten Situationen Erkennen von Systemgrenzen, Absicherung und Freigabe Autobahn Landstraße Stadt Straßenglätte (z.b. Schnee, Eis, Schlechte Sicht Nebel, Starkregen, Witterungseinflüsse Komplexer Verkehr Wahrnehmung komplexer Umgebungen Szenenverständnis Sicherheitsmaßnahmen Unerwartete Ereignisse Systemgrenzen erkennen Redundante, robuste Umfeldwahrnehmung Reibwertprognose Sichtweitenmessung Absicherung und Freigabe Erweiterte Simulation für Test und Freigabe Fail-Operational Grundfunktion Erweiterte Funktion Karte, HMI und Interieur Absichern der Funktionen 32

33 AKTUELLER ENTWICKLUNGSSTAND BEIM HOCHAUTOMATISCHEN FAHREN Prototypen Labor / Testgelände Produkte Stand heute 33

34 AKTUELLER ENTWICKLUNGSSTAND BEIM HOCHAUTOMATISCHEN FAHREN Prototypen Labor / Testgelände Produkte Vielzahl von Prototypen durch OEM mit HAF- Funktionalität aufgebaut Beweis, dass HAF technologisch möglich ist Ausschnittsweise im Realverkehr erprobt Fahrten erfolgen stets mit einem Sicherheitsfahrer Erste Einzelbetrachtung von Labortests Bestehende Methoden für Test und Freigabe von FAS sind für hochautomatische Fahrfunktionen der zweiten Generation (z.b. Autobahn-Chauffeur) zu aufwändig (Prof. Winner: > 200 Mio. Testkilometer notwendig) Gütekriterien (welche Leistungsfähigkeit muss eine Hochautom. Fahrfunktion aufweise) fehlen. Ohne hinreichende Absicherung, keine Freigabe bzw. Einführung hochautomatischer Fahrfunktionen der zweiten Generation Stand heute 34

35 Hoch- Automatisch Voll-Automatisch Autonom EVOLUTIONÄRE VS. REVOLUTIONÄRE HERANGEHENSWEISE IN BEZUG AUF DIE ENTWICKLUNG VON AUTOMATISCHEN FAHRFUNKTIONEN Komplexität Something everywhere or Everything somewhere? Revolutionäres Vorgehen Google & Co Solve the problem optimize later FAS Automatisierungsgrad 35

36 TO BE CONTINUED. PROF. DR. THOMAS FORM LEITER ELEKTRONIK UND FAHRZEUGFORSCHUNG VOLKSWAGEN AG