Eine Referenzarchitektur für die assistierte und automatisierte Fahrzeugführung mit Fahrereinbindung

Gegenstand der Arbeit ist die Entwicklung einer funktionalen Systemarchitektur, die den Anforderungen des assistierten, teilautomatisierten bis hin zum vollautomatisierten Fahrens gerecht werden soll. Dabei steht insbesondere die Architektur als wissenschaftliche Disziplin im Vordergrund, in der Entscheidungsalternativen erarbeitet und durch Abwägung der sich daraus ergebenden Konsequenzen bewertet und dokumentiert werden. Im ersten Schritt erfolgt eine Anforderungsanalyse, in der die funktionalen Systemanforderungen in Form notwendiger Fahrmanöver hergeleitet sowie relevante nichtfunktionale Anforderungen (insbes. Test- und Erweiterbarkeit) an die Architektur identifiziert werden. Darauf aufbauend erfolgt die Entwicklung der Referenzarchitektur auf Basis hybrider Robotik-Basisarchitekturen, beginnend mit einer Festlegung des 3-Ebenen Fahrzeugführungsmodelles nach Donges als zugrunde liegendes hierarchisches Abstraktionsmodell. Von besonderer Bedeutung dabei ist das Zusammenspiel zwischen deliberativen Systemelementen zur Zielerreichung einerseits und reaktiven Systemelementen zur schnellen Reaktion auf sich ändernde Situationsparameter andererseits. Als Ergebnis liegt ein hierarchisches Mehrebenensystem mit vier Systemebenen vor. Neben der Festlegung der Kontrollhierarchie wird zusätzlich der Informationsbedarf der Planungsmodule in Richtung des Umfeldmodells skizziert sowie die notwendigen Mensch-Maschine-Schnittstellen zur Fahrereinbindung

Zentrale Fahrdynamikregelung der robotischen Forschungsplattform ROboMObil

Das ROboMObil ist die von der Raumfahrtrobotik inspirierte elektromobile X-by-wire-Forschungsplattform des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) für mechatronische Aktuatoren, Fahrdynamikregelung, Mensch-Maschine-Schnittstellen und autonomes Fahren. Seine vier hochintegrierten, baugleichen Radroboter verleihen ihm eine außerordentlich gute Manövrierbarkeit, die selbst das Fahren seitwärts und das Drehen auf der Stelle ermöglicht. In diesem Artikel werden Themen rund um die Fahrdynamikregelung des ROboMObils vorgestellt

Entwicklung einer funktionalen Referenzarchitektur für Assistenzsysteme zur energetischen Optimierung des Fahrzeugbetriebs

Gegenstand der Arbeit ist die Entwicklung einer funktionalen Referenzarchitektur für Assistenzsysteme zur energetischen Optimierung des Fahrzeugbetriebs. Dabei steht die Fragestellung im Vordergrund, wie die funktionale Referenzarchitektur beschaffen sein kann, um ein breite Anwendbarkeit sowie Robustheit gegenüber Änderungen aufzuweisen. Der Anwendungsbereich der Referenzarchitektur umfasst dabei Systeme, die mittels Vorausschau die verfügbaren Freiheitsgrade im Fahrzugbetrieb so steuern, dass die Fahraufgabe kostenminimal absolviert werden kann. Der hergeleitete Architekturentwurf sieht eine grundsätzliche Systemstrukturierung in drei Ebenen vor, in die die Funktionen zur vorausschaubasierten Planung von energieeffizienten Routen, Fahrweisen und Betriebsweisen bzw. Betriebsstrategien verortet werden. Während die Missionsebene (oberste Ebene) die Optimierungsfunktionen für einen fernen Vorausschauhorizont aufnimmt, werden die Optimierungsfunktionen für die nahen und mittleren Horizonte der Verhaltensebene (unterste Ebene) zugeordnet. Die Koordination bzw. Arbitierung der Optimierungsfunktionen der untersten Ebene erfolgt mittels einer vorausschaubasierten Planung in der mittleren Koordinationsebene, kombiniert mit einer ergebnisorientierten und nachgelagerten Arbitierung der Optimierungsergebnisse. Anhand einer qualitativen Architekturbewertung wird dargelegt, wie die verwendeten Architekturprinzipien und -ansätze die Erfüllung der geforderten Qualitätsmerkmale Funktionalität, Änderbarkeit und Testbarkeit unterstützen. Als Ergebnis dieser Arbeit liegt erstmalig eine Referenzarchitektur für Systeme zur energetischen Optimierung des Fahrzeugbetriebs vor, die auf eine breite Anwendbarkeit abzielt und explizit das Qualitätsmerkmal der Änderbarkeit adressiert. Die Referenzarchitektur fasst dabei für den betrachteten Anwendungsbereich geeignete Konzepte, Entscheidungen und Lösungen zusammen und zeigt den Erkenntnisweg, der zum Ergebnis geführt hat, explizit auf

Collision Warning in Urban Road Traffic Based on a Probabilistic Situation Analysis

Ein Unfallschwerpunkt im urbanen Straßenverkehr sind Kreuzungen, die im Fokus der Fahrerassistenzforschung stehen. In dieser Arbeit wird ein System vorgestellt, das mit Hilfe einer probabilistischen Situationsanalyse eine Kollisionswarnung an Kreuzungen ermöglicht. Hierzu werden Verfahren zur Fahrerwarnung verwendet, die eine entwickelte Fahrerintentionsvorhersage zur Erhöhung der Prädiktionsgüte nutzen. Das System verwendet ein Umfeldmodell, das auf einem gerichteten Graphen basiert, der aus digitalen Straßenkarten generiert werden kann. Dieser Graph enthält detaillierte Informationen wie Geschwindigkeitsbegrenzungen und Fahrstreifengeometrien. Den Kanten des Graphen werden sowohl das eigene Fahrzeug als auch andere Fahrzeuge zugeordnet, die mit Hilfe von Umfeldsensorik wahrgenommen werden. Ferner wird die prototypische Integration des Systems in ein Versuchsfahrzeug dargestellt. Neben der verwendeten Sensorik werden das genutzte HMI-Konzept sowie die entwickelte Systemarchitektur beschrieben. Die Intentionen des eigenen Fahrers und von Fahrern anderer Fahrzeuge im Kreuzungsbereich werden mit einem probabilistischen Netz prädiziert. Dieses Netz verwendet Informationen des Umfeldmodells, Fahrdynamikdaten sowie Fahrereingaben. Die Intentionsprädiktion wird in dieser Arbeit mit Studiendaten aus Realfahrten evaluiert. Die Fahrerintentionsvorhersage sowie die Informationen des Umfeldmodells und Fahrdynamikdaten werden genutzt, um mehrere zukünftige Entwicklungen einer Szene mit probabilistischen Erreichbarkeitsmengen zu bestimmen. Diese beschreiben alle Orte, die ein Fahrzeug zu einem bestimmten Zeitpunkt mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit erreichen kann. Diese Mengen werden für relevante Fahrzeuge im Kreuzungsbereich ermittelt und überlagert, um Kollisionswahrscheinlichkeiten abzuleiten. Dieses Warnverfahren wird in einer Simulationsumgebung einem einfachen Verfahren gegenübergestellt, das ausschließlich die wahrscheinlichste Entwicklung einer Szene betrachtet.Major accident hotspots in road traffic are intersections that are in the focus of driver assistance systems research. In this publication a system is presented that warns drivers of possible collisions at intersections using a probabilistic situation analysis. For this purpose algorithms are used which utilize a driver intent prediction to enhance the quality of the situation analysis.The system uses an environmental model based on a graph that can be generated from digital map data. This graph includes detailed road information like dimensions of intersections, speed limits and the geometry of lanes. The driver's own vehicle as well as by sensors detected vehicles are matched to the edges of the model's graph. Furthermore, the prototypical integration of the system in a test vehicle is presented. Besides, the utilized sensors, the applied human machine interface concept and the developed system architecture are described.The intentions of the own vehicle's driver and of other vehicles' drivers within the intersection area are predicted with a probabilistic network. Therefore information of the environmental model, vehicle dynamic data and driver inputs are utilized. The developed intent prediction is evaluated in detail with data of a study that was processed with 30 subjects in real world driving.Derived from the driver intent prediction, the information from the environmental model and the vehicle dynamic data, multiple possible developments of a scene are determined using probabilistic reachable sets. These sets describe locations that can be reached by a vehicle at a certain time with a defined probability. They are determined for all relevant vehicles and intersected to obtain collision probabilities. Depending on these probabilities the driver is warned by several human machine interfaces. Using a simulation framework this method to warn the driver is compared to a simple warn method that only considers the most probable development of a scene

Situation Assessment for Advanced Driver Assistance Systems

Die Arbeit behandelt drei Fragestellungen: Zunächst liegt auf der Erarbeitung einer funktionalen Architekturdetaillierung für die Situationsanalyse. Hierfür wird ihre die Stellung der Situationsanalyse eines fortschrittlichen Fahrerassistenzsystems aufgezeigt, um im Anschluss die funktionale Architektur innerhalb der Situationsanalyse aufzuschlüsseln. Der zweite Teil der Arbeit beinhaltet die Vorstellung eines neuen Algorithmus zur Berechnung der Grenzen des kollisionsfrei erreichbaren Raumes. Er bildet den zentralen Kern der Situationsanalyse einer aktiven Gefahrenbremsung. Der Algorithmus zeichnet sich dadurch aus, dass er sowohl beliebig strukturierte statische Hindernisse als auch dynamische Verkehrsteilnehmer berücksichtigt. Zudem beachtet er deren Interaktionsbeziehungen und die Aufmerksamkeit des Fahrers. Im Zuge der Modellierung fließen auch neue Erkenntnisse über den Einfluss der Breite einer zu durchfahrenden Lücke ein, die aus einer Studie stammen. Kommt der Algorithmus zum Ergebnis, dass der kollisionsfrei erreichbare Raum vollständig durch Hindernisse begrenzt ist - es also keine Ausweichmöglichkeit gibt - so ist ein wesentliches Kriterium für eine automatische Notbremse erfüllt. Auf mehreren Präsentationen war diese echtzeitfähig implementierte Situationsanalyse elementarer Bestandteil der vorgestellten Technik, mit der unfallvermeidende Bremsungen bis in den Stillstand auch oberhalb von 60 km /h möglich werden. Der dritte Teil der Dissertation adressiert eine bislang noch ungelöste Herausforderung: Die Erkennung einer Einfädelsituation aus der Perspektive eines involvierten Fahrzeuges. Auf die Modellierung der Merkmale als auch des Klassifikators wird ausführlich eingegangen. Im Zuge dessen wird das im Forschungsbereich der Fahrerassistenz noch unbekannte Klassifikationsverfahren "'Scenario Based Random Forest"' vorgestellt und beurteilt. Abschließend kann gezeigt werden, dass der Erkennungsalgorithmus in 92% der Fälle zum richtigen Ergebnis führt.This work addresses three issues in the research area of situation analysis for advanced driver assistance systems. The focus of the first part is on the development of a detailed functional architecture for situation analysis. Therefore, the situation analysis' embedding in the overall system is shown. The functional architecture within the situation analysis is developed afterwards. The second part of this work introduces a new algorithm for calculating the borders of the collision-free reachability area. This algorithm forms the central piece of the situation analysis of an active hazard braking function. It considers arbitrary structured static obstacles, dynamic road users, their interaction relationships as well as the driver's state of attention. The influence of narrow gap's widths between obstacles in the context of evasion manoevers were addressed in a study. If the result of the computation indicates that the collision-free reachability area is completely limited by obstacles - in other words that no collision free track exists - an essential criterion for the use of an automatic emergency brake is met. The results were shown with a real vehicle using such an active hazard braking system. It demonstrated warrantable full stop collision avoiding braking interventions even at differential speeds above 60km/h. The third part of the thesis addresses the detection of convoy merging situations from the perspective of an involved vehicle. Within the development of such a classification algorithm, the method ``Scenario based random forest'' is introduced. This thesis describes the modeling of the situation and hence the features used for the classification as well as the training of the classifier in detail. The results show, that the convoy merging situations are classified correctly in 92% of given samples. All presented results were obtained by using real-world sensor data

Glaubwürdigkeit und Einsatz des szenariobasierten X-in-the-Loop-Tests für Fahrerassistenzsysteme

Fahrerassistenzsysteme tragen gerade im Bereich der Nutzfahrzeuge zur Verkehrssicherheit bei. Darüber hinaus bietet das hochautomatisierte Fahren neue Geschäftsmodelle. Eine zentrale Herausforderung bei der Entwicklung dieser Systeme ist die steigende Breite und Tiefe der Testfälle. Bereits in heutigen Entwicklungsprojekten stoßen vorhandene Realtestkapazitäten an ihre Grenzen. Daher sind neue Methoden zum Test von Fahrerassistenzsystemen erforderlich. Die Kombination aus szenariobasiertem Testen und X-in-the-Loop-Testumgebungen ist ein vielversprechender Ansatz. In dieser Dissertation werden drei Einsatzmöglichkeiten des szenariobasierten XiL-Tests in einem Serien-Entwicklungsprojekt eingeführt und diskutiert. Als besonders geeignet wird hierbei der Einsatz beim Software-Qualifizierungstest bewertet und in einem Prozessentwurf weiter detailliert. Schwerpunkt ist die Zuordnung von Szenarien auf Testumgebungen mit dem Ziel, die Testabdeckung, die Glaubwürdigkeit der Testergebnisse und die Effizienz der Testdurchführung zu optimieren. Ein entscheidender Prozessschritt ist die sogenannte Glaubwürdigkeitsbewertung. Diese bewertet ein konkretes Szenario in einer spezifischen Testumgebung und besteht je nach Konfidenzanforderung aus den drei Schritten Prädiktion, Plausibilisierung und Validierung. In der Prädiktion werden mithilfe von Unsicherheitsmodellen für drei Subsysteme der XiL-Umgebung und einer Monte-Carlo-Simulation Testergebnis-Verteilungen generiert und mit einem Multinomialansatz Konfidenzintervalle ermittelt. Die Plausibilisierung prüft mithilfe von Pass/Fail-Kriterien und Szenariodistanzmaßen die Äquivalenz einzelner Testausführungen in XiL und Realtest. Bei der Validierung findet ein statistischer Abgleich der Testergebnis-Verteilungen aus XiL und Realtest mithilfe des Barnard-Tests statt. Die Glaubwürdigkeitsbewertung wird auf Basis von Software-in-the-Loop-Daten eines Entwicklungsprojekts für Fahrerassistenzsysteme für insgesamt sieben konkrete Szenarien evaluiert

Probabilistic situational analysis for an adaptive, automated longitudinal vehicle control system

Fahrerassistenzsysteme tragen heute bereits dazu bei, den Fahrkomfort und die Verkehrssicherheit zu steigern. Dabei sind die von Assistenzsystemen adressierten Bereiche der Fahraufgabe klar voneinander getrennt. So existieren Funktionen, die den Fahrer entweder bei der Längsführung, der Querführung innerhalb des Fahrstreifens oder bei Fahrstreifenwechseln unterstützen. Durch die modulare Entwicklung und Vermarktung solcher Systeme ist der Umfang der jeweils zugrunde liegenden Sensorik zur Umgebungserfassung gering und der Datenaustausch der Umfeldinformationen zwischen den Systemen noch minimal. Die zunehmende Verbreitung von Assistenzsystemen wird jedoch zu Integration bzw. steigender Vernetzung führen, sodass ein tieferes maschinelles Verständnis der Fahrsituation ermöglicht wird. Einen Beitrag dazu liefert diese Arbeit, in der Daten des Fahrzeugumfelds und des Fahrzeugs sowie des Fahrers zur Interpretation der Verkehrssituation in Verbindung gebracht werden. Ziel dieser Situationsanalyse ist es, Fahrmanöver des Fahrers zu erkennen und damit das Verhalten von Assistenzsystemen anzupassen. Dazu wird ein allgemeines Modell zur Erkennung von Fahrmanövern erarbeitet und am Beispiel einer automatisierten Längsführung für Fahrstreifenwechsel konkretisiert. Zur Qualitätssicherung, die besonders bei der Verwendung probabilistischer Verfahren eine Herausforderung darstellt, werden automatische Softwaretests eingesetzt. Damit ist es möglich, die Auswirkungen von Änderungen effizient, automatisiert und wiederholbar zu überprüfen. Die hierfür notwendige Infrastruktur wird im Rahmen dieser Arbeit bereitgestellt. Die Erkennung von Fahrstreifenwechseln wird abschließend in realen Versuchsfahrten untersucht. Das veränderte Verhalten des Längsführungssystems wird für verschiedene Ausprägungen eines Fahrstreifenwechsels in Simulationen demonstriert.Driver assistance systems contribute towards increasing driving comfort and improving road safety. The different aspects of the driving task addressed by assistance systems are clearly separated from one another. This means that there are separate functions assisting the driver with regard to longitudinal vehicle control, lateral vehicle control or when changing lanes. Due to modular development and the way that such systems are marketed, the number of environmental sensors for the given systems is still small and there is only little ambient data exchanged between the individual assistance systems. The increasing use of driver assistance systems in vehicles, however, will entail the integration of systems and will also lead to increased interconnection. This, in turn, will allow the systems to gather more detailed information about the current driving situation. This work contributes to the abovementioned development by illustrating how data of the vehicle environment, the vehicle itself and the driver can be used in a combined manner to interpret the traffic situation. The objective of this situational analysis is to detect maneuvers performed by the driver and to use this information to adapt the behavior of assistance systems. In order to do so, this thesis establishes a general model for detecting driving maneuvers, which is then implemented in an automated longitudinal vehicle control system for changing lanes. Quality assurance poses a particular challenge when employing probabilistic methods. This challenge has been responded to by using automated software tests allowing the effects of changes to be tested in an efficient, automated and repeatable manner. The infrastructure required therefore is provided in this thesis. Finally, the detection of lane-change maneuvers is examined in real road tests. The adapted behavior of the longitudinal vehicle control system for different types of lane changes is furthermore illustrated by means of simulations

Das erweiterte X-in-the-Loop-Framework zur durchgängigen Integration von Optimierungsverfahren in den Produktentwicklungsprozess am Beispiel der Entwicklung energieeffizienter Fahrzeuge = The advanced X-in-the-Loop-Framework for continuous integration of optimization procedures into the product development process using examples of the development of fuel efficient vehicles

Die Anforderungen an die Individualmobilität steigen weiter an: So erwartet der Konsument innovative Fahrzeuge - bei gleichbleibenden Kosten. Gleichzeitig muss gesetzesinduziert die Abgasemission weiter reduziert und im Hinblick auf die schwindenden Ressourcen der Kraftstoffverbrauch gesenkt werden. Deshalb wird in der vorliegenden Arbeit das erweiterte X-in-the-Loop-Framework zur durchgängigen Integration von Optimierungsverfahren in den Produktentwicklungsprozess entwickelt und validiert

Simultaner Safety-Check von Trajektorien beim Automatisierten Fahren im Urbanen Verkehr

Beim automatisierten Fahren kommen zunehmend Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Das Ziel ist, mit dieser Technologie auch komplexe Sachverhalte, die vom Menschen mit seiner kognitiven Intelligenz und Erfahrung schnell und präzise erfassbar sind, mit maschinellen Systemen in ausreichender Qualität zu erfassen. Das bedeutet, dass durch das automatisierte Fahrzeug nicht mehr Unfälle passieren dürfen als durch menschliche Fahrer. Ein Nachteil von KI-Ansätzen ist die geringe Nachvollziehbarkeit der Funktionsweise und Entscheidungsfindung der entsprechenden Algorithmen. Damit ist auch nicht im Detail bekannt, welche Fehlfunktionen bei derartigen Ansätzen auftreten können. Der Stand der Technik enthält bereits verschiedene Konzepte zur Absicherung von automatisierten Fahrzeugen und auch wenige theoretische Konzepte zur direkten Absicherung von KI-Algorithmen. Meist werden dabei allerdings vereinfachende Annahmen wie bspw. fehlerfrei funktionierende Umfeldsensorik getroffen. Auch der Komplettausfall von funk-tionalen Modulen wie Perzeption oder Trajektorienplanung wird in der Literatur kaum adressiert. Zur Schließung dieser Lücke wird der Ansatz verfolgt, die Schwächen des Planers durch ein nachgeschaltetes Modul zu kompensieren, das nicht die KI-Funktionen selbst, sondern lediglich deren Ergebnis in Form der Solltrajektorie absichert. In der vorliegenden Dissertation entspricht das dem Konzept des „Safety Checks“ (SC), das für den Einsatz im urbanen Verkehr vorgestellt wird. Dieses Modul befindet sich in der Architektur des automatisierten Systems zwischen Trajektorienplaner und Trajektorienregler. Bevor eine vom KI-basierten Planer ausgegebene Trajektorie zum Regler weitergeleitet wird, prüft das SC-Modul deren Sicherheit durch erklärbare deterministische Diagnosen ohne Einsatz von KI. Die im Fahrzeug vorhandenen und auch vom abzusichernden System verwendeten Sensordaten werden dafür mit diversitären Ansätzen auf einer anderen Verarbeitungsebene zur Sicherheitsprüfung genutzt. Im Fall einer unsicheren Trajektorie des Planers greift das SC-Modul ein und überführt das automatisierte Fahrzeug in einen risikominimalen Zustand. Regelung und Aktoransteuerung werden vom SC nicht abgesichert, da sie sich mit bestehenden konventionellen Methoden bereits zuverlässig absichern lassen. Im Zuge der Anforderungsdefinition an das Absicherungskonzept wird mittels Fehlerbaumanalyse systematisch hergeleitet, welche Ursachen zu unsicheren geplanten Trajektorien führen können. Das sind einerseits funktionale Unzulänglichkeiten im Bereich der Trajektorienplanung oder in der Interpretation der Umwelt, andererseits ein Komplettausfall von Modulen oder Sensoren. Daraus leitet sich die Anforderung an das SC-Modul ab, dass neben der Sicherheitsprüfung der Trajektorie auch die Überwachung des Gesundheitszustands von Sensoren und anderen Modulen erforderlich ist. Weitere Anforderungen sind, angemessen und ausreichend schnell auf das Auftreten eines unsicheren Zustands zu reagieren und die Falsch-Positiv-Eingriffsrate des SC-Moduls zu minimieren. Zur Identifizierung situationsgemäßer Reaktionen bei einem unsicheren Zustand wird der Lösungsraum für mögliche Notmanöver aufgespannt und diskutiert, welche Voraussetzungen für die Anwendung der verschiedenen Optionen jeweils zu erfüllen sind. Darauf basierend wird für das SC-Modul die primäre Notstrategie gewählt, entlang des aktuell oder zuletzt geplanten sicheren Pfades in den Stillstand zu bremsen. Aus den verschiedenen Unsicherheitsarten und Anforderungen werden funktionale Submodule abgeleitet, die der Informationsprüfung bzw. -plausibilisierung, der Trajektorienprüfung oder der Nottrajektoriengenerierung dienen. Daraus wird eine beispielhafte Ge-samtarchitektur des SC-Moduls gebildet, im realen Testfahrzeug implementiert und sowohl auf dem Testgelände als auch im öffentlichen Verkehr in einem Wohngebiet getestet. Die Detektionsreichweite der logik-basierten Objektlistenplausibilisierung, die vom Perzeptionsmodul nicht erfasste und somit in der Objektliste fehlende Objekte detektiert, ist unter Verwendung von Radar- und Lidardaten ausreichend für den absicherungsrelevanten Bereich. Da im Testfahrzeug nur ein nach vorne gerichteter Radarsensor vorhanden ist, offenbaren sich in Kreuzungsszenarien jedoch Schwierigkeiten in der Schätzung der Dynamik von querenden Objekten. Davon abgesehen erfolgt die Detektion von potenziell kollisionskritischen Objekten zuverlässig. Die Evaluation der Objektkritikalitätsprüfung zeigt, dass eine der größten Herausforderungen die Bewegungsprädiktion von anderen Verkehrsteilnehmern ist. Während in Open-Loop-Testfahrten im Realverkehr beim Folgen gerader Straßen keine Falscheingriffe des SC-Moduls auftreten, erweisen sich auch hier Kreuzungsszenarien als herausfordernd. Aufgrund der konservativen Objektbewegungsprädiktion, die der Prädiktion des menschlichen Testfahrers unterlegen ist, kommt es in eigentlich unkritischen Situationen mehrfach zu Eingriffen des SC-Moduls