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5 Maschinelle Umfeldwahrnehmung
Eine ähnliche Bewertung ergibt sich für die aus der Gate-Lokalisierung abgeleiteten
Anforderungen (Linie D in Abbildung 5-9), wobei die digitale Karte nur wenige Informationen
liefern kann. Die Lidar-Sensorik alleine ermöglicht eine Deckung des Informationsbedarfs
bis etwa 100 km/h.
Ein Fehler in der Bestimmung der Entfernung zum Gate hat gemäß dem in Abschnitt
4.3.2 beschriebenen Regelverhalten Auswirkungen auf die Dauer der ersten Verzögerungsstufe
Δt A1 und die Verzögerung D 2 in der zweiten Verzögerungsstufe. Diese Auswirkungen
hängen von der Geschwindigkeit, dem damit verbundenen Abstand zum
Gate bei Initiierung des Gate-Annäherungsmanövers sowie dem vom Abstand zum Gate
abhängigen Fehler bei der Entfernungsmessung ab.
Für die Realisierung des Kontextwissens wird weiter zwischen den beiden Extrembetrachtungen
unterschieden. Für den Fall, dass sich das Ego-Fahrzeug im Stillstand am
Gate befindet, eignen sich von den heute am Markt verfügbaren Umfeldsensoren Radar
und Lidar zur Detektion bewegter Objekte mit einer Geschwindigkeit von 100 km/h
beziehungsweise 120 km/h (Linie B in Abbildung 5-9). Die Vorteile von Lidar-
Sensoren bestehen in dem größeren Azimut, der die in Abbildung 5-5 dargestellten
Abdeckungsbereiche und Reichweiten ermöglicht, sowie der besseren Detektion von
Fußgängern und Fahrradfahrern (Linie C in Abbildung 5-9). Die größten Anforderungen
stellt die Deckung des Informationsbedarfs vor Initiierung des Gate-Annäherungsmanövers
dar. Wie bereits zuvor beschrieben, ist eine Abdeckung der Kreuzungszufahrten
West und Ost aufgrund anzunehmender Sichtbehinderungen in dieser frühen Phase
nicht möglich. Jedoch stellt auch die Detektion der sich aus Richtung Norden der Kreuzung
nähernden Fahrzeuge hohe Anforderungen an die maschinelle Umfelderkennung
(Linie A in Abbildung 5-9). So ist die maximale Geschwindigkeit für das Ego-Fahrzeug
und die sich der Kreuzung nähernden Verkehrsobjekte auf 50 km/h (Lidar) und 60 km/h
(Radar) begrenzt.
Eine weitere Herausforderung stellt in beiden Fällen die Abdeckung des rechten Seitenbereichs
neben dem Fahrzeug dar. Bekannte sogenannte 360°-Architekturen konzentrieren
sich meist auf die Funktionsdarstellung eines automatisierten Fahrstreifenwechsels
auf Autobahnen 196 , was durch den Einsatz geeigneter Objekthypothesen keine Abdeckung
des unmittelbaren seitlichen Fahrzeugumfelds erfordert. Letztere ist jedoch in
innerstädtischen Szenarien, wie dem betrachteten Rechtsabbiegen an einer Kreuzung
unerlässlich. Ultraschallsensoren sind aufgrund der geringen Reichweite alleine nicht
geeignet. Die seitliche Positionierung einer Kamera oder eines Lidar-Sensors erscheint
schwierig und im Falle des Lidar-Sensors aufgrund der geringen Elevation für eine
196 Beispielhafte Architekturen sind Aeberhard et al. (2011): Object Existence Probability Fusion using
Dempster-Shafer Theory in a High-Level Sensor Data Fusion Architecture oder Classen et al. (2012):
Systemarchitektur für eine 360 Grad Fahrerassistenzsensorik zu entnehmen
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