Entwicklung eines Konzepts zur Integration der verhaltenssemantischen Szeneriebeschreibung in hochgenaue Karten

Mit dem Ziel der Verbesserung der Anforderungsdefinition an hochautomatisierte Fahrfunktionen und der damit einhergehenden Reduktion des Testaufwands für den Sicherheitsnachweis dieser Fahrfunktionen wurde am Fachgebiet Fahrzeugtechnik der TU Darmstadt (FZD) die verhaltenssemantische Szeneriebeschreibung (BSSD, engl.: Behavior-Semantic Scenery Description) entwickelt. Die BSSD definiert ausgehend vom statischen Verkehrsumfeld Grenzen des geforderten Verhaltens eines automatisierten Fahrzeugs in Form eines Verhaltensraums. Dabei wird die Spezifikation der BSSD durch eine topologische Struktur beschrieben. Somit ist für eine Verwendung der BSSD in möglichen praktischen Anwendungen die Verknüpfung dieser mit geometrischen Informationen notwendig. Daraus resultiert die Notwendigkeit der Integration der BSSD in ein hochgenaues Kartenformat. In dieser Masterthesis wird ein Konzept für eine ganzheitliche Integration der BSSD in das hochgenaue Kartenformat OpenDRIVE entwickelt und umgesetzt. Dazu werden zu Beginn Anforderungen an eine Integration der BSSD in ein hochgenaues Kartenformat definiert. Der Abgleich dieser Anforderungen mit OpenDRIVE zeigt, dass die bestehenden Strukturen von OpenDRIVE für eine Integration der BSSD grundsätzlich geeignet sind, jedoch keine Möglichkeit der Integration des Verhaltensraums bieten. Auf Basis der benutzerdefinierten Erweiterbarkeit von OpenDRIVE werden drei Konzepte abgeleitet, die eine Integration der BSSD in OpenDRIVE entsprechend der definierten Anforderungen anstreben. Anhand der Definition und Anwendung von Bewertungskriterien wird ein Konzept für die Umsetzung ausgewählt. Die Grundidee des ausgewählten Konzepts besteht in der Integration der BSSD-Segmente, die einen konstanten Verhaltensraum in longitudinaler Richtung repräsentieren, in die Straßen einer OpenDRIVE-Karte. Als Grundlage für die Umsetzung wird das ausgewählte Konzept ausdetailliert und bezüglich einer Umsetzung bewertet. Daraus ergibt sich ein Konzept, das eine ganzheitliche Integration der BSSD in OpenDRIVE durch eine sequenzielle Abfolge von Schritten realisiert. Die Ausführung der Schritte erfolgt automatisiert, wobei an zwei Stellen die Möglichkeit manueller Eingaben geboten wird, um die Vollständigkeit und Korrektheit der BSSD-Integration sicherzustellen. Aus der vollständigen Umsetzung des Konzepts in der Programmiersprache Python resultiert ein Software-Tool, das eine Integration der BSSD in eine bestehende OpenDRIVE-Karte ermöglicht. Die anschließende Evaluation der umgesetzten Methode ergibt eine Verifikation gegenüber den zu Beginn definierten Anforderungen. Für eine exemplarische Validierung wird die umgesetzte Methode auf zwei repräsentative reale Szenerien angewendet. Dabei zeigt sich, dass eine vollständige und korrekte Integration der BSSD in die OpenDRIVE-Karten der Szenerien mit der umgesetzten Methode erreichbar ist. Die Voraussetzung dafür ist die Ausführung der im Konzept vorgesehenen manuell durchzuführenden Schritte. Zusammenfassend ermöglicht die in dieser Arbeit umgesetzte Methode mit gewissen Einschränkungen eine vollständige Integration der BSSD in OpenDRIVE. Eine Weiterentwicklung der Methode zur Reduktion manuell durchzuführender Schritte ist möglich

Towards a Generally Accepted Validation Methodology for Sensor Models - Challenges, Metrics, and First Results

In order to significantly reduce the testing effort of autonomous vehicles, simulation-based testing in combination with a scenario-based approach is a major part of the overall test concept. But, for sophisticated simulations, all applied models have to be validated beforehand, which is the focus of this paper. The presented validation methodology for sensor system simulation is based on a state-of-the-art analysis and the derived necessary improvements. The lack of experience in formulating requirements and providing adequate metrics for their usage in sensor model validation, in contrast to e.g. vehicle dynamics simulation, is addressed. Additionally, the importance of valid measurement and reference data is pointed out and especially the challenges of repeatability and reproducibility of trajectories and measurements of perception sensors in dynamic multi-object scenarios are shown. The process to find relevant scenarios and the resulting parameter space to be examined is described. At the example of lidar point clouds, the derivation of metrics with respect to the requirements is explained and exemplary evaluation results are summarized. Based on this, extensions to the state-of-the-art model validation method are provided

Generierung realer und synthetischer Sensordaten zur Validierung von Sensormodellen für die simulationsbasierte Absicherung der Valet Parking Funktion

Im Zuge der zunehmenden Automatisierung von Fahrzeugen ergibt sich das Problem der „Freigabefalle des autonomen Fahrens“: Zur Einführung von Systemen mit Automatisierungsstufen, bei denen eine Überwachung des Fahrzustands durch den Fahrer nicht erforderlich ist, wäre eine Absicherung dieser durch reale Fahrversuche aufgrund der dafür zu fahrenden Strecke nicht realisierbar. Eine mögliche Lösung des Problems ist die simulationsbasierte Absicherung von automatisierten Fahrfunktionen. Dabei spielt die realitätsgetreue Modellierung der Umfeldsensorik des Fahrzeugs eine wichtige Rolle. Ein für das automatisierte Fahren entscheidender Teil dieser Umfeldsensorik ist der Lidar-Sensor. In dieser Bachelorthesis wird ein vorhandenes Lidar-Sensormodell im Kontext des automatisierten Valet Parkings (AVP), einem Anwendungsfall des automatisierten Fahrens, bewertet. Dazu werden relevante Fahrszenarien entwickelt, durch deren Durchführung in realen und virtuellen Versuchen reale bzw. synthetische Messdaten erzeugt werden. Der Vergleich dieser ermöglicht eine Bewertung des Sensormodells. Bevor die Fahrszenarien durchgeführt werden, ergibt sich aus den Eigenschaften einer typischen AVP-Umgebung die Notwendigkeit einer ausreichend genauen GPS-autarken Lokalisierung des Fahrzeugs. Dazu werden Ansätze entwickelt, die in Versuchen auf Genauigkeit und Eignung überprüft werden. Die Kombination eines radbasierten Odometrie-Ansatzes mit dem Ansatz der Erzeugung von Markierungen auf dem Boden durch das Fahrzeug weist eine ausreichende Genauigkeit zur GPS-autarken Lokalisierung des Fahrzeugs auf. Anhand der Eigenschaften einer typischen AVP-Umgebung und der Betrachtung von sensorspezifischen Limitierungen werden für die Absicherung relevante AVP-Fahrszenarien entwickelt. Diese Fahrszenarien werden durch Nachstellung der entwickelten Szenarioumgebung, einerseits in realen Versuchen mit einem realen Lidar-Sensor und andererseits in virtuellen Versuchen mit dem zu bewertenden Lidar-Sensormodell in einer Simulationsumgebung, durchgeführt. Die dadurch erzeugten realen und synthetischen Messdaten werden auf Verarbeitungsebene der Punktwolken anhand von Metriken und einem visuellen Vergleich auf ihre Übereinstimmung überprüft. Es zeigt sich, dass die Bewertung des Sensormodells anhand der Metriken nur schwer möglich ist, da einerseits keine Erfahrungswerte zur Beurteilung einer Lidar-Sensorsimulation vorliegen und andererseits bei der angewendeten Methodik zur Erzeugung der Messdaten einige Faktoren, welche nicht auf die Qualität des Sensormodells zurückzuführen sind, die Ergebnisse der Metriken in einem unbekannten Maß beeinflussen. Der visuelle Vergleich der Messdaten zeigt, dass der Großteil der AVP-Szenarioumgebung realitätsgetreu durch das Sensormodell erfasst wird

Generierung realer und synthetischer Sensordaten zur Validierung von Sensormodellen für die simulationsbasierte Absicherung der Valet Parking Funktion

Im Zuge der zunehmenden Automatisierung von Fahrzeugen ergibt sich das Problem der „Freigabefalle des autonomen Fahrens“: Zur Einführung von Systemen mit Automatisierungsstufen, bei denen eine Überwachung des Fahrzustands durch den Fahrer nicht erforderlich ist, wäre eine Absicherung dieser durch reale Fahrversuche aufgrund der dafür zu fahrenden Strecke nicht realisierbar. Eine mögliche Lösung des Problems ist die simulationsbasierte Absicherung von automatisierten Fahrfunktionen. Dabei spielt die realitätsgetreue Modellierung der Umfeldsensorik des Fahrzeugs eine wichtige Rolle. Ein für das automatisierte Fahren entscheidender Teil dieser Umfeldsensorik ist der Lidar-Sensor. In dieser Bachelorthesis wird ein vorhandenes Lidar-Sensormodell im Kontext des automatisierten Valet Parkings (AVP), einem Anwendungsfall des automatisierten Fahrens, bewertet. Dazu werden relevante Fahrszenarien entwickelt, durch deren Durchführung in realen und virtuellen Versuchen reale bzw. synthetische Messdaten erzeugt werden. Der Vergleich dieser ermöglicht eine Bewertung des Sensormodells. Bevor die Fahrszenarien durchgeführt werden, ergibt sich aus den Eigenschaften einer typischen AVP-Umgebung die Notwendigkeit einer ausreichend genauen GPS-autarken Lokalisierung des Fahrzeugs. Dazu werden Ansätze entwickelt, die in Versuchen auf Genauigkeit und Eignung überprüft werden. Die Kombination eines radbasierten Odometrie-Ansatzes mit dem Ansatz der Erzeugung von Markierungen auf dem Boden durch das Fahrzeug weist eine ausreichende Genauigkeit zur GPS-autarken Lokalisierung des Fahrzeugs auf. Anhand der Eigenschaften einer typischen AVP-Umgebung und der Betrachtung von sensorspezifischen Limitierungen werden für die Absicherung relevante AVP-Fahrszenarien entwickelt. Diese Fahrszenarien werden durch Nachstellung der entwickelten Szenarioumgebung, einerseits in realen Versuchen mit einem realen Lidar-Sensor und andererseits in virtuellen Versuchen mit dem zu bewertenden Lidar-Sensormodell in einer Simulationsumgebung, durchgeführt. Die dadurch erzeugten realen und synthetischen Messdaten werden auf Verarbeitungsebene der Punktwolken anhand von Metriken und einem visuellen Vergleich auf ihre Übereinstimmung überprüft. Es zeigt sich, dass die Bewertung des Sensormodells anhand der Metriken nur schwer möglich ist, da einerseits keine Erfahrungswerte zur Beurteilung einer Lidar-Sensorsimulation vorliegen und andererseits bei der angewendeten Methodik zur Erzeugung der Messdaten einige Faktoren, welche nicht auf die Qualität des Sensormodells zurückzuführen sind, die Ergebnisse der Metriken in einem unbekannten Maß beeinflussen. Der visuelle Vergleich der Messdaten zeigt, dass der Großteil der AVP-Szenarioumgebung realitätsgetreu durch das Sensormodell erfasst wird

Systematic derivation of use case clusters for a generalized low-speed automated driving function

One approach for the introduction of SAE Level 3+ Automated Driving are low- speed driving functions due to a reduced risk associated with them. In this paper, a systematic methodology to derive use cases and use case clusters for low-speed applications of Automated Driving (AD), which can be potentially fulfilled by a generalized low-speed function architecture, is described and applied. The use case clusters are defined according to a classification of the derived use cases in the dimensions of safety and technical capabilities. Thereby, the results of this paper simplify the definition of the ODD as well as the functional requirements and architecture for the future development of low-speed AD functions

Towards a Generally Accepted Validation Methodology for Sensor Models - Challenges, Metrics, and First Results

In order to significantly reduce the testing effort of autonomous vehicles, simulation-based testing in combination with a scenario-based approach is a major part of the overall test concept. But, for sophisticated simulations, all applied models have to be validated beforehand, which is the focus of this paper. The presented validation methodology for sensor system simulation is based on a state-of-the-art analysis and the derived necessary improvements. The lack of experience in formulating requirements and providing adequate metrics for their usage in sensor model validation, in contrast to e.g. vehicle dynamics simulation, is addressed. Additionally, the importance of valid measurement and reference data is pointed out and especially the challenges of repeatability and reproducibility of trajectories and measurements of perception sensors in dynamic multi-object scenarios are shown. The process to find relevant scenarios and the resulting parameter space to be examined is described. At the example of lidar point clouds, the derivation of metrics with respect to the requirements is explained and exemplary evaluation results are summarized. Based on this, extensions to the state-of-the-art model validation method are provided

AUTOtech.agil: architecture and technologies for orchestrating automotive agility

Future mobility will be electrified, connected and automated. This opens completely new possibilities for mobility concepts that have the chance to improve not only the quality of life but also road safety for everyone. To achieve this, a transformation of the transportation system as we know it today is necessary. The UNICARagil project, which ran from 2018 to 2023, has produced architectures for driverless vehicles that were demonstrated in four full-scale automated vehicle prototypes for different applications. The AUTOtech.agil project builds upon these results and extends the system boundaries from the vehicles to include the whole intelligent transport system (ITS) comprising, e.g., roadside units, coordinating instances and cloud backends. The consortium was extended mainly by industry partners, including OEMs and tier 1 suppliers with the goal to synchronize the concepts developed in the university-driven UNICARagil project with the automotive industry. Three significant use cases of future mobility motivate the consortium to develop a vision for a Cooperative Intelligent Transport System (C-ITS), in which entities are highly connected and continually learning. The proposed software ecosystem is the foundation for the complex software engineering task that is required to realize such a system. Embedded in this ecosystem, a modular kit of robust service-oriented modules along the effect chain of vehicle automation as well as cooperative and collective functions are developed. The modules shall be deployed in a service-oriented E/E platform. In AUTOtech.agil, standardized interfaces and development tools for such platforms are developed. Additionally, the project focuses on continuous uncertainty consideration expressed as quality vectors. A consistent safety and security concept shall pave the way for the homologation of the researched ITS