Durch die hohe Anzahl elektronischer Komponenten und Softwaresysteme müsste automatisierte Fahrzeuge eine nahezu unendliche (in Realität kaum zu bewältigende) Menge an Test-Kilometern abfahren, um auf klassischem Wege eine Zulassung zu erhalten. Eine Möglichkeit diesen Testaufwand zu reduzieren ist virtuelles Testen. Dabei ist es aber essentiell, dass die Ergebnisse belastbar sind und realen Bedingungen gleichen. Mehre Forschungsprojekte befassen sich daher mit der Schaffung diverser Versuchsumgebungen, welche reproduzierbare Fahrzeugtests in teils virtueller, teils realer (daher “Mixed-Reality”) Umgebung ermöglichen - etwa zur gefahrlosen Evaluierung von Fahrzeug-Fußgänger Interaktion. Durch diesen Forschungsansatz soll es in weiterer Folge nicht nur gelingen, Teile der bisher real gefahrenen Fahrzeugtests zu “virtualisieren”, sondern auch durch frühzeitiges Einbeziehen zukünftiger Konsumenten (in Form von Versuchsteilnehmern) Probleme an der Mensch-Maschine Schnittstelle zu identifizieren, um mit Lösungsvorschlägen die gesellschaftliche und individuelle Akzeptanz automatisierter Fahrzeuge zu fördern.
Absicherung automatisierter Fahrfunktionen mittels Mixed-Reality Versuchsumgebung
Projekte
Das Teilprojekt widmet sich der Identifikation kritischer Fahrszenarien unter Berücksichtigung von Auftrittswahrscheinlichkeit und Gefährdungspotential. Das Ziel dieses Teilprojektes ist es u.a., eine bewertbare Methode zum Auffinden kritischer Fahrmanöver innerhalb eines vordefinierten Szenarios zu definieren und validieren. Dazu ist es nötig, eine vollständige Testraumabdeckung zu erreichen. Um die Komplexität der Simulation zu reduzieren, werden sowohl datenbankbasierte (Manöverkatalog Euro NCAP, usw.) als auch stochastische Verfahren (Monte Carlo, Genetische Algorithmen, usw.) zur Optimierung des Simulationsaufwands eingesetzt. Im Rahmen des Projektes werden die zwei Szenarien, Parkhaus sowie innerstädtische Kreuzung, näher untersucht.
Das Teilprojekt betrachtet das Zusammenspiel von HAF-/VAF-Funktionen im urbanen Verkehr, speziell einem Parkhaus mit Mischverkehr sowie einem Kreuzungsszenario mit Gegenverkehr, Fußgängern, Radfahrern, Witterungseinflüssen und ggf. vorhandener ITS-Infrastruktur. In diesem Setting sollen auf Basis der „Mixed-Reality Versuchsumgebung“ verschiedene Testmethoden entwickelt und validiert werden, sowie, in Abstimmung mit den anderen Teilprojekten, Implikationen des hochautomatisierten Fahrens auf verschiedene Verkehrsteilnehmer untersucht werden. Dazu wird zunächst eine Architektur zur Vernetzung von realen (Sensoren, Steuergeräte) und simulierten Komponenten (Simulations-SW, HiL-Prüfstand) entwickelt und, Zug um Zug, von reiner simulationsbasierter Untersuchung (Vernetzung von Hexapode, HiL, AR/VR-System, Witterungsmodellen, Menschmodellen) in Richtung realer Anwendung (Fahrversuch mit Versuchsträger in der Halle bzw. Parkhaus) erweitert.
Im Forschungsprojekt SAVe haben die antragstellenden THI Professoren Huber (Testmethoden/Wirksamkeitsanalyse), Botsch (Autonomes Fahren/KI-Methoden) und Facchi (Car2X-Systeme) den ersten Stein zur Erstellung einer prospektiven Wirkungsanalyse für den urbanen Verkehrsraum gesetzt. Das besonders unfallträchtige Szenario Linksabbiegen ohne Vorfahrt wurde für manuellen Verkehr (Referenz) unter Berücksichtigung stochastischer Variationen im Verhalten aller Verkehrsteilnehmer (inkl. Fußgänger, Radfahrer, E-Scooter) modelliert und in der eigens entwickelten Monte-Carlo Simulationsumgebung „THIREKS“ implementiert. Als Behandlungsmaßnahme wurde ein automatisiertes Fahrzeug modelliert und integriert. Die konservative Umfelderfassung rein mit Fahrzeug-interner Sensorik stellt allerdings im innerstädtischen Verkehr durch potentielle Sichtverdeckungen ein Risiko für die Fahrfunktion dar. Daher wurde die Simulation der Umfelderfassung um ein Überkopfsensormodell erweitert, um den Performancegewinn von Infrastrukturmaßnahmen (Car2X) abzuschätzen. In diesem Sinne stellt der Überkopfsensor auch eine Maßnahme dar, deren Wirksamkeit es zu bewerten gilt. Erkenntnisse wurden bereits auf internationalen Fachkonferenzen präsentiert und veröffentlicht.