Kundengerechte Erprobungssystematik für pilotiertes Fahren (KEPF)

Bei der Absicherung versuchen Fahrzeughersteller durch Felderprobungen Antworten auf die Fragen „Erbringt das System tatsächlich den beabsichtigten Nutzen?“ und „Zeigt das System im Praxiseinsatz unerwartete Reaktionen?“ zu finden.

Der Aufwand bei der Absicherung von integralen Fahrzeugsicherheitsfunktionen ist heute bereits sehr groß und es ist zu erwarten, dass dieser Aufwand in den kommenden Jahren angesichts der Entwicklung hin zum autonomen Fahren dramatisch wachsen wird. Insbesondere die Felderprobungen von Fahrzeugfunktionen, die in die Längs- bzw. Querdynamik eines Fahrzeugs eingreifen, sind sehr kostspielig.

Daher soll in diesem Projekt ein Konzept zur Erprobungssystematik von Fahrzeugfunktionen mit autonomen Eingriffen in die Fahrdynamik erforscht werden. Dies soll einen Beitrag zur Reduktion der benötigten Anzahl an „Straßenkilometern“ liefern.

Abb. 1: Extraktion repräsentativer Testfälle aus Felderprobungsdaten.

Zur Erreichung dieses Ziels stehen die automatisierte Identifikation, Analyse und Bewertung von Verkehrssituationen bei Fahrten auf öffentlichen Straßen im Mittelpunkt.
Dies wird anhand von Maschinenlernverfahren erreicht, welche mit definierten Parametern eine Analyse des jeweiligen Szenarios durchführen. Über Cluster-Verfahren werden sie zu repräsentativen Szenarien gruppiert: Die Cluster bilden sich aus der Kombination von ereignisbasierten Merkmalen, da die zeitliche Abfolge der Ereignisse eine entscheidende Rolle einnimmt. Anhand von Ähnlichkeitsmaßen werden die Szenarien schließlich gruppiert.

Von großer Bedeutung ist die Ableitung des quantitativen Beitrags des jeweiligen Szenarios zum gesamten Absicherungsbedarf der Funktion. Dazu sollen Simulationen durchgeführt werden und die Ergebnisse mit realen Daten aus Erprobungen abgeglichen werden. Somit lassen sich besonders relevante Situationen mit hohem Deckungsbeitrag ermitteln, welche zielgerichtet bei der Absicherung getestet werden und somit den Aufwand reduzieren. Aus diesen Situationen werden schließlich demonstratorische Testszenarien abgeleitet, die anschließend auf den CARISSMA Testgeländen reproduzierbar getestet werden können.

Abb. 2: Nutzung von Simulationen für das Finden relevanter Testszenarien.

Forschungspartnerschaft

Safety for all – Innovative Research Partnership on Global Vehicle and Road Safety Systems

Fördermittelgeber

Förderkennzeichen: 13FH7I02IA
  

Audi AG