Untersuchungen zur Anwendbarkeit automatischer Notbremssysteme für Motorräder

Im Pkw- und Lkw-Bereich sind schon seit vielen Jahren Assistenzsysteme im Einsatz, die in Notfallsituationen eingreifen und damit zu einer Verbesserung der Fahrzeugsicherheit beitragen. Ein klassisches Beispiel hierfür sind automatische Notbremsassistenten. Diese gehören bei vielen Fahrzeugen bereits zur Serienausstattung bzw. sind für Lkw sogar gesetzlich vorgeschrieben. Obwohl Motorradfahrer einen großen Anteil an den im Straßenverkehr getöteten und schwer verletzten Personen haben, sind in diesem Bereich in Notfallsituationen aktiv eingreifende Systeme bislang nicht verfügbar. Ein Grund hierfür besteht darin, dass Pkw-Systeme nicht einfach adaptiert werden können, weil die motorradtypische Einspurfahrdynamik charakteristische Herausforderungen bereithält und den Einsatzmöglichkeiten aktiv eingreifender Assistenzsysteme somit Grenzen setzt. Beim Eingreifen eines Assistenzsystems ist das Überschreiten dieser Grenzen und ein daraus resultierendes Hervorrufen einer neuen kritischen, für den Fahrer nicht mehr kontrollierbaren Situation zu vermeiden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird am Beispiel eines automatischen Notbremssystems nachgewiesen, dass aktiv in die Motorradlängsdynamik eingreifende Assistenzsysteme trotzdem durchaus anwendbar sind. Es wird eine Methodik entwickelt, die es erlaubt, Kontrollierbarkeitsgrenzen zu ermitteln, um das Potential des Systems durch Annäherung an diese Grenzen möglichst gut ausnutzen zu können. Im zweiten Schritt beinhaltet die Methodik eine Potentialanalyse, deren Ziel ist, verschiedene Eingriffs-strategien zu vergleichen, um vielversprechende Ansätze zu priorisieren. Darüber hinaus sieht die Untersuchungsmethodik eine Analyse der Reaktionen von durch einen Eingriff überraschten Fahrern vor, um weitere Kenntnisse darüber zu erlangen, was bei der Auslegung automatischer Notbremssysteme für Motorräder zu beachten ist. Das erarbeitete Vorgehen wird exemplarisch auf ein prototypisches System angewendet. Dabei bewährt sich die Untersuchungsmethodik und liefert vielversprechende Ergebnisse hinsichtlich der Anwendbarkeit automatischer Notbremssysteme für Motorräder. Die Reproduzierbarkeit der gemessenen Fahrerreaktionen schafft Vertrauen, dass die entsprechenden Effekte vorhersehbar sind und damit keinen vollständig unberechenbaren sicherheitskritischen Faktor darstellen. Die erfolgreiche Anwendung der Methode führt zu dem Ergebnis, dass sie als Grundlage für die Freigabe dienen und somit einen Beitrag zum zukünftigen Einsatz sicherheitsfördernder Assistenzsysteme für Motorräder leisten kann

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

Gekapselte Trajektorienfolgeregelung für autonomes Fahren

Die Bewegungsregelung als Teil der autonomen Fahrzeugführung besteht aus den beiden Teilfunktionen der Bewegungsplanung und Bewegungsausführung. Beide wurden im Kontext von Fahrerassistenzsystemen und Anwendungen aus der Robotik bereits intensiv untersucht, jedoch haben bestehende Ansätze gemein, dass sie häufig auf einen spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten sind sowie die beiden Teilfunktionen als Einheit betrachten und daher integriert entwickeln. Als Gegenentwurf zu integrierten Systemarchitekturen haben modulare, serviceorientierte Architekturen für Kraftfahrzeuge zunehmend an Bedeutung gewonnen, mit den Zielen, die resultierende Systemkomplexität zu senken, die Wiederverwertbarkeit von entwickelten Modulen in verschiedenen Anwendungen zu fördern sowie die Wart- und Updatebarkeit der Fahrzeuge zu verbessern. Die Modularisierung kann dabei auch auf die Bewegungsregelung angewendet werden und ermöglicht durch funktionale Trennung der Bewegungsplanung und –ausführung die konsequente Kapselung der ausführenden Fahrdynamik- und Trajektorienregelung (FTR), mit dem Ziel der Minimierung von Abhängigkeiten innerhalb des konsistenten Gesamtsystems. Dies legt die Grundlage für eine dynamische Rekonfiguration der Dienste im Fahrzeug, basierend auf dem derzeitigen Betriebsmodus. Neben den genannten Vorteilen führt die Entkopplung der beiden Teilfunktionen der Bewegungsregelung zu neuartigen Herausforderungen wie inkonsistenten Lokalisierungsinformationen, einer grundlegenden Asynchronität der Funktionen und der Notwendigkeit, die Bewegungsplanung möglichst ohne fahrzeugspezifische Adaptionen zu gestalten. Die vorliegende Arbeit untersucht die Auswirkungen einer gekapselten FTR auf die autonome Fahrzeugführung und präsentiert Lösungen, um die resultierenden Herausforderungen zu beherrschen. Aufbauend auf einer Anforderungsdefinition an die betrachtete FTR liegt als Ergebnis der Arbeit zunächst eine Analyse der Herausforderungen für die Bewegungsregelung innerhalb der definierten Systemarchitektur vor. Durch die Trennung der planenden und ausführenden Ebene führen inkonsistente Lokalisierungsinformationen zu unerwünschtem Verhalten wie einer systematischen Regelabweichung. Die Arbeit stellt den Lösungsraum dar, um solche Effekte zu vermeiden. So wird u. a. gezeigt, dass eine zusätzliche Lokalisierungsangleichung in Form einer Posen-Offsetkorrektur erforderlich ist, um den Einfluss abweichender Lokalisierungsinformationen auf die Regelgüte zu minimieren. Die Planung kinematisch und dynamisch nicht umsetzbarer Trajektorien hat einen negativen Einfluss auf die Fahrzeugführung und muss daher verhindert werden. Es wird dargelegt, dass über eine Rückmeldung von kinematischen und dynamischen Grenzen an die Bewegungsplanung sichergestellt werden kann, dass die Planungsebene nur erfüllbare Aufgaben an die FTR stellt und dass der Planungsalgorithmus darüber hinaus nicht an das betrachtete Fahrzeug adaptiert werden muss. Anforderungen hinsichtlich der Unabhängigkeit von einer konkreten Planungsinstanz sowie der Robustheit ggü. Planungslatenzen und Asynchronitäten werden durch die Definition einer geeigneten Trajektorienschnittstelle erfüllt. Die Schnittstelle ermöglicht darüber hinaus die Ausnutzung der Kenntnis zukünftiger Systemzustände im Rahmen einer prädiktiven Vorsteuerung, wodurch eine Umsetzung des transienten Fahrzeugverhaltens im offenen Regelkreis ermöglicht und somit eine Anpassung der Bewegungsplanung auf die nachgelagerte Aktorik verhindert wird. Auf Basis der zuvor identifizierten Handlungsbedarfe wird eine Referenzarchitektur und -implementierung für die FTR entwickelt sowie in Versuchen mit Simulationen und Realfahrzeugen nachgewiesen, dass die zuvor identifizierten Herausforderungen mit den aufgezeigten Lösungen beherrscht werden können. Mit der Arbeit wird somit die Grundlage für informierte Entscheidungen über die Fahrzeug-Systemarchitektur gelegt, da die mit einer funktionalen Trennung der planenden und ausführenden Ebene verbundenen Vor- bzw. Nachteile transparent ersichtlich sind

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

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

Safety-critical scenarios and virtual testing procedures for automated cars at road intersections

This thesis addresses the problem of road intersection safety with regard to a mixed population of automated vehicles and non-automated road users. The work derives and evaluates safety-critical scenarios at road junctions, which can pose a particular safety problem involving automated cars. A simulation and evaluation framework for car-to-car accidents is presented and demonstrated, which allows examining the safety performance of automated driving systems within those scenarios. Given the recent advancements in automated driving functions, one of the main challenges is safe and efficient operation in complex traffic situations such as road junctions. There is a need for comprehensive testing, either in virtual testing environments or on real-world test tracks. Since it is unrealistic to cover all possible combinations of traffic situations and environment conditions, the challenge is to find the key driving situations to be evaluated at junctions. Against this background, a novel method to derive critical pre-crash scenarios from historical car accident data is presented. It employs k-medoids to cluster historical junction crash data into distinct partitions and then applies the association rules algorithm to each cluster to specify the driving scenarios in more detail. The dataset used consists of 1,056 junction crashes in the UK, which were exported from the in-depth On-the-Spot database. The study resulted in thirteen crash clusters for T-junctions, and six crash clusters for crossroads. Association rules revealed common crash characteristics, which were the basis for the scenario descriptions. As a follow-up to the scenario generation, the thesis further presents a novel, modular framework to transfer the derived collision scenarios to a sub-microscopic traffic simulation environment. The software CarMaker is used with MATLAB/Simulink to simulate realistic models of vehicles, sensors and road environments and is combined with an advanced Monte Carlo method to obtain a representative set of parameter combinations. The analysis of different safety performance indicators computed from the simulation outputs reveals collision and near-miss probabilities for selected scenarios. The usefulness and applicability of the simulation and evaluation framework is demonstrated for a selected junction scenario, where the safety performance of different in-vehicle collision avoidance systems is studied. The results show that the number of collisions and conflicts were reduced to a tenth when adding a crossing and turning assistant to a basic forward collision avoidance system. Due to its modular architecture, the presented framework can be adapted to the individual needs of future users and may be enhanced with customised simulation models. Ultimately, the thesis leads to more efficient workflows when virtually testing automated driving at intersections, as a complement to field operational tests on public roads