Trajektorienplanung auf Basis dezentraler Sensordaten

Die Entwicklung der intelligenten, urbanen Mobilität führt zu vielen Herausforderungen, z. B. das autonome Fahren in komplexen Kreuzungen. Das Sichtfeld der an Bord des autonomen Fahrzeugs montierten Sensoren reicht häufig nicht aus, um viele kritische Situationen rechtzeitig zu erkennen (siehe Abb. 1). Um diese Einschränkung zu überwinden, entstehen neue Methoden der Verkehrsüberwachung und Kommunikation zwischen dem Fahrzeug und externen Sensoren, die auf der Car2X-Kommunikation Technologie basieren. Damit eröffnen sich neue Möglichkeiten zur Erhöhung der Verkehrssicherheit beim automatisierten und vernetzten Fahren.

 

Abbildung 1. Kritische Verkehrssituationen an Kreuzungen

Das Hauptziel dieses Teils des SAVe-Projekts ist die Entwicklung von Algorithmen zur Bewegungsplanung für autonome Fahrzeuge, die es ermöglichen, sichere und komfortable Trajektorien an komplexen Kreuzungen zu finden und gegebenenfalls die Trajektorien in kritischen Situationen neu zu planen. Die Algorithmen basieren sowohl auf den von den Sensoren des autonomen Fahrzeugs erfassten Daten als auch auf externen Informationen, die über eine drahtlose Kommunikationsinfrastruktur gesendet werden. Auf diese Weise kann das autonome Fahrzeug Informationen über Objekte wahrnehmen, die sich nicht in seinem direkten Sichtfeld befinden. Die Validierung der Algorithmen unterliegt ausgewählten Tests, die sowohl in einer Simulationsumgebung als auch auf der CARISSMA-Teststrecke durchgeführt werden.
Wie in Abb. 2 dargestellt, werden die vom Verkehrsbeobachtungssensor, von anderen Fahrzeugen und einer HD-Karte erfassten Informationen über Car2X-Kommunikation an das autonome Fahrzeug gesendet und mit den Informationen der am Fahrzeug angebrachten Sensoren fusioniert. Dies ermöglicht es den Algorithmen im autonomen Fahrzeug, die Bewegung von statischen und dynamischen Verkehrsobjekten besser vorherzusagen. Dadurch kann das Verkehrsszenario durch Algorithmen besser interpretiert werden und die Bewegungsplanung führt zu sicheren und komfortablen Trajektorien.

Figure 2. Blockschaltbild zur Erforschung von Algorithmen für das vernetzte und automatisierte Fahren

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