Fahrspurschätzung aus monokularen Bildfolgen für innerstädtische Fahrerassistenzanwendungen

Die Lage der Fahrspur vor dem eigenen Fahrzeug ist eine elementare Basisinformation für viele Assistenzfunktionen. Diese Arbeit behandelt die Frage, wie diese Information aus monokularen Bildfolgen innerstädtischer Verkehrsszenarien gewonnen werden kann. Aus grundlegenden Abbildungseigenschaften der Fahrspur wird ein modellbasierter Schätzer hergeleitet und anschließend im Versuchsfahrzeug realisiert. Anhand von Testfahrten wird die Leistungsfähigkeit des Verfahrens gezeigt und bewertet

Energieoptimale Längsführung von Kraftfahrzeugen durch Einsatz vorausschauender Fahrstrategien

The present work deals with energy-optimal longitudinal vehicle control, which incorporates predictively known route data to realise a maximally fuel-efficient driving strategy while comprising the drivers demand. To solve this optimisation problem, a resource-efficient algorithm is developed and implemented within a prototypical embedded driver assistance system for automated longitudinal control. The system achieves fuel savings of approximately 10%

Entwicklung eines adaptiven Schlechtwetterlichtsystems zur Reduzierung der indirekten Blendung bei nassen Fahrbahnen

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Prädiktive Lichtfunktionen für volladaptive Scheinwerfersysteme

Diese Arbeit untersucht eine Umsetzung des blendfreien Fernlichts, die auf der Voraussage der Bewegung des Egofahrzeugs und anderer Verkehrsteilnehmer beruht. Des Weiteren werden Lichtfunktionen entwickelt und auf ihre Wirksamkeit analysiert, die situationsspezifische Handlungsempfehlungen bei Abbiege- oder Spurwechselintentionen des Fahrers auf die Fahrbahn vor das Fahrzeug projizieren

Energieoptimale Längsführung von Kraftfahrzeugen durch Einsatz vorausschauender Fahrstrategien

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der energieoptimalen Längsführung von Kraftfahrzeugen, die vorausschauend bekannte Streckendaten nutzt, um eine maximal energieeffiziente Fahrstrategie nach Fahrerwunsch zu realisieren. Zur Lösung dieses Optimierungsproblems wird ein ressourceneffizienter Algorithmus entwickelt und in einem eingebetteten Fahrerassistenzsystem zur automatisierten Längsführung prototypisch zum Einsatz gebracht. Das System erzielt eine Kraftstoffeinsparung von etwa 10%

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

Ein neuer Systemansatz für die Fahrerwarnung bei Nacht

Die Arbeit stellt ein Konzept für ein warnendes Nachtsichtsystem mit einem HMI dar, das daraufhin optimiert ist, dass der Fahrer einerseits so früh wie möglich gewarnt wird und andererseits Fehlwarnungen sein Systemvertrauen kaum beeinträchtigen. Zusätzlich werden die zur Realisierung des Gesamtsystems erforderlichen Softwaremodule für die Datenverarbeitung der Umfeldsensorik entwickelt. Das System wird in Fahrsimulationen und in Fahrzeugtests mit Probanden eingehend untersucht

Analyse des situativen Fahrerverhaltens zur benutzeradaptiven Assistenz

Zukünftige Generationen von Fahrerassistenzsystemen dienen dem Fahrer als kooperativer Begleiter. Diese Kooperation fordert intuitive Übergabestrategien und damit eine maschinelle Einschätzung des Fahrers. Diese Arbeit leistet einen Beitrag zur Steigerung der Mensch-Technik-Interaktionsfähigkeit intelligenter Automobile durch eine situative Betrachtung der sich wechselseitig beeinflussenden Komponenten Fahrer, Fahrzeug und Fahrzeugumfeld

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

Automation and transition in motor vehicles - User-centered design of take-over situations within a multilevel automation approach

Die Arbeit beschäftigt sich mit der nutzerzentrierten Gestaltung von Übergabe- und Übernahmesituationen im Fahrkontext. Diese beziehen sich auf einen vierstufigen Automationsansatz, der sich vom manuellen über das assistierte, teilautomatisierte bis hin zum hochautomatisierten Fahren erstreckt. Im Kern der betrachteten Transitionen zwischen Fahrer und Automation stand die Frage, ob dem Fahrer zu jeder Zeit transparent ist, welcher Systemmodus gerade aktiv ist und wie dessen Abhängigkeiten zu den anderen Fahrfunktionen definiert sind. Das Augenmerk lag auf Übergangsszenarien die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem geminderten Systemmodusbewusstsein führen und Effekte wie Modusverwechslungen oder Handlungsfehler forcieren können. In dieser Arbeit waren sie durch unterschiedliche Grade der Kontrollverschiebung charakterisiert, gingen mit indirekten Transitionen auf Zwischenstufen der Automation einher, berücksichtigten einander funktional ähnliche Systemmodi und schlossen Aktivierungs- als auch Deaktivierungssituationen ein. Die Untersuchung jener Übergänge erfolgte in zwei Studien. Während einer realen sowie simulierten Autobahnfahrt konnte der Fahrer hier neben manuellen Anteilen ein Adaptive Cruise Control und integrierte Systemauslegungen mit zusätzlich assistierter oder automatisierter Querführung nutzen. Die Ergebnisse zeigen, dass weniger das Ausmaß an Automatisierung Einfluss auf die Güte des Modusbewusstseins des Fahrers hat, sondern eher der kognitive Aufwand bei der Differenzierung noch zu übernehmender Anteile der Fahraufgabe. Ist der Fahrer noch in den Regelkreis Fahrer-Fahrzeug-Straße eingekoppelt, wird eine hierarchische (De-)Aktivierung von Systemen empfohlen. Ist dies nicht mehr der Fall, passt hingegen eine Entweder-oder-Logik besser zur mentalen Fahrerrepräsentation. Weicht das tatsächliche Systemverhalten von dem Erwarteten ab, lassen sich diese Inkonsistenzen im mentalen Nutzermodell anhand verzögerter Fahrerreaktionen, höherer Fahrerbeanspruchungen und nutzerseitigen Angaben zur Intransparenz der Transition nachweisen. Handlungsfehler treten ausschließlich nur dann auf, wenn sich einander funktional ähnliche Systeme in der verfügbaren Automationsbandbreite befinden. So bewirkt die Verwechslung der Systemmodi in diesem Fall falsche Annahmen über den Systemstatus und bedingt eine inadäquate Informationsaufnahme sowie Reaktion der Fahrer. Die Arbeit zeigt, dass vor allem Aktivierungsszenarien für diese Automation Surprises sensitiv sind.The present thesis deals with the user-centered design of handover and takeover situations in the context of driving. These relate to four stages of an automation concept, which ranges from manual and assisted driving to partly autonomous and highly autonomous driving. The central question regarding the considered transitions between driver and automation is whether it is transparent to the driver which system mode is active at the moment, what the active system does and how it depends on other driving functionalities. Particular attention was paid to transition scenarios, which, referring to aviation research, are most likely to cause reduced system mode awareness and unintended effects like mode confusion and mode errors. Those transitions were characterized by different levels of control allocation and included indirect transitions to intermediate levels of automation. They also included functionally similar system modes, and both activation and deactivation situations. The evaluation of these transitions happened in two empirical studies. During a real and a simulated highway drive, the driver could use an Adaptive Cruise Control and integrated system conceptions including assisted or automated lateral control next to manual portions of the drive. The results of this thesis demonstrate that it is not the level of automation that affects the driver’s awareness about the system mode. His awareness level is rather affected by the cognitive effort to differentiate parts of the driving tasks that still need to be controlled manually. Is the driver still a part of the control loop between “driver-vehicle-road”, a hierarchical (de-)activation of systems is recommended. If this is not the case anymore, an “either-or” logic fits better to the mental representation of the driver. If there is a difference between the expected and the actual behavior of the system, delayed driver reactions, higher driver workload and statements about lack of system transparency during transitions are the consequence. However, mistakes in action execution solely occur when functionally similar systems are located in the available automation range. In that case, mode confusion results in false assumptions about the current system status, inadequate assimilation of information as well as false driver reaction. The present thesis shows that these automation surprises primarily arise during activation scenarios