Im Rahmen des MFP Projektes „Adaptive optimal control for mechatronical systems under unknown operating conditions“ wurde ein Ansatz entwickelt und experimentell validiert, um geeignete Testbedingungen für autonome bzw. semi-autonome Fahrstrategien zu bestimmen. Die Methode selbst beruht auf einer sequentiellen Zerlegung von Straßenabschnitten (siehe Abbildung) und einer Analyse der aktuellen Verkehrssituation.

Die Arbeit wurde als Kooperation zwischen dem „Institut für Design und Regelung mechatronischer Systeme“ der JKU Linz sowie dem „Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria“ des Politecnico di Milano durchgeführt. Für experimentelle Messungen im Straßenverkehr stand ein Versuchsfahrzeug (BMW320), ausgestattet mit einem Continental Radarsensor, zwei Stereokameras und einem Echtzeit-Messsystem mit CAN-Bus Schnittstelle zum Fahrzeug zur Verfügung.

Das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer (Abstand, Geschwindigkeit, Beschleunigung) wird dabei mit den oben erwähnten Sensoren aufgezeichnet. Dies erlaubt die Zerlegung einer Messfahrt in spezifische Fahrmanöver, wie beispielsweise Überholen, einem Fahrzeug folgen etc. Die Kombination der damit erhaltenen Fahrmanöver sowie der Echtzeit-Messungen ermöglicht nun einerseits die Identifikation sicherheitskritischer Verkehrssituation und andererseits liefert sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für das Eintreten von Fahrmanöver unter bestimmten Bedingungen. Letzteres ist besonders wichtig, um den ökologischen Einfluss bzw. dessen Auswirkungen zu bestimmen.

Wirkungen und Effekte

Die Ergebnisse der Segmentierung von Straßenabschnitten und die Analyse der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für bestimmte Fahrmanöver bietet eine wichtige und vielversprechende Basis, um Werkzeuge für das Testen und Validieren von intelligenten Fahrassistenzsystemen und autonomen Fahrstrategien bezüglich Sicherheit aber auch Performance und Effizienz zu entwickeln.

Dieses Projekt wurde im K2-Bereich des LCM`s zusammen mit dem Institute for Design and Control of Mechatronical Systems (Prof. Luigi del Re) sowie dem „Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria“ des Politecnico di Milano durchgeführt umgesetzt.

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