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Lösungsansätze in Bezug auf Komplexität und Sicherheit des automatisierten Fahrens

Forschende, die von zwei EU-finanzierten Initiativen unterstützt werden, haben eine Co-Simulationsplattform zur Überprüfung funktionaler Sicherheitskonzepte in selbstfahrenden Fahrzeugen entwickelt.

Verkehr und Mobilität

Die Automatisierung von Fahrzeugen, die letztendlich das vollständig autonome Fahren zum Ziel hat, gewinnt dank ihrer Zusicherung, die Straßenverkehrssicherheit und Mobilität zu verbessern und Verkehrsstaus, Emissionen von Treibhausgasen und Luftschadstoffe zu reduzieren, an Boden. Eine wachsende Zahl an Forschenden und Unternehmen testen bereits Technologien für selbstfahrende Fahrzeuge mit Schwerpunkt auf Effizienz und Sicherheit. Simulationsplattformen haben sich als vorteilhaft erwiesen, um automatisierte Fahrinstrumente zu testen, bevor sie in realen Fahrzeugen eingebaut werden. Zum Teil mit Unterstützung der EU-finanzierten Projekte PRYSTINE (Programmable Systems for Intelligence in Automobiles) und AutoDrive (Advancing fail-aware, fail-safe, and fail-operational electronic components, systems, and architectures for fully automated driving to make future mobility safer, affordable, and end-user acceptable.) haben zwei Forscher am Königlichen Technologieinstitut Stockholm eine Co-Simulationsplattform entwickelt, die auf der Grundlage einer mehrfach aufrufbaren Szenarien-Datenbank zur Bewertung von Designentscheidungen und der Weiterentwicklung funktionaler Sicherheitsanforderungen für automatisiertes Fahren verwendet werden kann. Die Plattform mit dem Namen AD-EYE wurde in der technischen Beschreibung von SAE eingeführt, die auf „arXiv“ veröffentlicht wurde. „Ziel dieser Beschreibung ist es, die Verwendung simulationsbasierter Tests in der Frühphase der Bedarfserzeugung und Weiterentwicklung zu integrieren. Sie setzt dafür eine gemeinsame Validierungsstrategie ein, um verschiedene Entwicklungsgruppen bei der Zusammenarbeit zu unterstützen.“ Die Forschung wurde in einer Pressemitteilung auf „TechXplore“ zusammengefasst. „Der Kern des Problems, das AD-EYE löst, bezieht sich auf die Komplexität des automatisierten Fahrens und die nahezu unbegrenzten Möglichkeiten für das Design“, sagt Naveen Mohan, einer der Forscher, die die Studie durchführten. In derselben Pressemitteilung wird angemerkt, dass die Komplexität des automatisierten Fahrens als rechnergestützte Aufgabe für Architekten „sich darauf bezieht, herauszufinden, wie viele Sensoren benutzt werden sollten, welche Art von Sensor ideal ist und wie das Sichtfeld aussieht, das alle diese Sensoren für einen bestimmten betriebsfähigen Designbereich haben sollten.“ Weiter heißt es: „Sicherheitsingenieure dagegen müssen bestimmen, welche Szenarien innerhalb dieses betriebsfähigen Designbereichs in Erwägung gezogen werden sollten, um Fragen wie zum Beispiel bezüglich der Wahrscheinlichkeit, dass ein Tier die Straße überqueren oder ein Kind in einem Verkehrsstau vor ein Auto springen wird, zu beantworten. Letztendlich müssen Sachverständige Planungsalgorithmen identifizieren, die für jedes Szenario am effektivsten sind.“ Architekten und Sicherheitsingenieure können die AD-EYE-Plattform benutzen. „In einer frühen Entwicklungsphase kann sie Architekten dabei unterstützen, technische Entscheidungen zu treffen, die gleichzeitig durchführbar und effektiv sind, und Sicherheitsingenieure befähigen, Simulationsdaten zu erstellen, die in ihre Risikobewertungen integriert werden können.“

Straßentests

Die Effektivität und Flexibilität der Plattform wurde in mehreren Studentenprojekten und in Zusammenarbeit mit der Industrie gezeigt, wie in der Pressemitteilung auf „TechXplore“ angemerkt wurde. Martin Törngren, der andere Forscher, der an AD-EYE arbeitet, fügt hinzu: „Wir haben den Prozess zusammen mit der Straßen- und Verkehrsbehörde in Schweden gestartet und sind dabei, das erste von einer Universität zugelassene Team zu werden, das an öffentlichen Testfahrten in Schweden beteiligt ist. Dies ist unser nächster Schritt.“ Das PRYSTINE-Projekt läuft im April 2021 aus. Auf der Projektwebsite heißt es, dass es „Fail-operational Urban Surround perceptION (FUSION) ermöglichen wird, was auf einer stabilen Fusion von Radar- und LiDAR-Sensoren und Kontrollfunktionen basiert, um das sichere automatisierte Fahren im städtischen und ländlichen Raum zu ermöglichen. Letztlich ist das Ziel des AutoDrive-Projekts, zu einer sicheren und effizienteren Mobilität beizutragen. Weitere Informationen: PRYSTINE-Projektwebsite AutoDrive-Projektwebsite

Länder

Deutschland

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