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hochautomatisiertes-fahren-auf-autobahnen,property=pdf,bereich=bmwi2012,sprache=de,rwb=true

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Analyse der technischen<br />

Voraussetzungen und<br />

Entwicklungen für<br />

hochautomatisiertes Fahren auf<br />

Autobahnen<br />

Die damit erreichbaren Informationen sind für eine Routennavigation vollkommen<br />

ausreichend, sie stellen allerdings keine Alternative für im Fahrzeug eingesetzte<br />

Sensorik im Hinblick auf die HAF-Funktionalität auf Autobahnen dar.<br />

4.7.2<br />

Bedeutung der kartenbasierten Lokalisierung<br />

Eine Grundvoraussetzung für HAF ist eine robuste Eigenlokalisierung des Fahrzeugs.<br />

Dies ist weniger bedingt durch die Anforderung der Kollisionsvermeidung (diese erfolgt<br />

hauptsächlich durch die sensorische Umfelderfassung), als vielmehr durch die<br />

notwendige Trajektorienplanung. So muss dem System, beispielsweise für die<br />

Durchführung eines Spurwechsels, jederzeit eindeutig bekannt sein, auf welcher<br />

Fahrspur sich das Ego-Fahrzeug befindet und welche Spuren für die geplante<br />

Fahrtrajektorie geeignet sind (z.B. an Autobahnkreuzen). Auf Streckenabschnitten,<br />

deren bauliche Eigenschaften keine rein sensorische Erfassung der<br />

Umgebungssituationen zulassen (z.B. aufgrund unvollständiger Straßenmarkierung,<br />

temporärer Baustellen oder schwer zu detektierender Verkehrsschilder), wird eine<br />

dezimeter-genaue Ortung benötigt, um HAF weiterhin gewährleisten zu können.<br />

Hierfür ist die Karte von zentraler Bedeutung (Experteninterview Zulieferer 5).<br />

Die Lokalisierung in digitalen Karten mit Fahrstreifeninformation erfolgt bislang in der<br />

Regel ausschließlich GNSS-basiert und ist somit, erstens, anfällig für GNSS-<br />

Empfangsprobleme und Kartenfehler 72 und bietet, zweitens, keine ausreichende<br />

Präzision zur spurgenauen Verortung – ein Problem, das sich in Bereichen mit<br />

schlechtem Empfang weiter verstärkt. Die Fahrzeugortung auf Basis von GNSS erreicht<br />

auf geraden Autobahnstrecken zwar Genauigkeiten im Submeterbereich<br />

(typischerweise kleiner als 0,5m). An Autobahnabfahrten oder auch Autobahnkreuzen<br />

tritt jedoch in den Kurven ein zum Teil noch erheblicher Versatz auf. Durch die<br />

Einbeziehung von Inertialsensorik und Odometrie (diese liefern fahrdynamische<br />

Informationen aus der fahrzeuginternen Sensorik) lässt sich dieser Fehler zwar nahezu<br />

eliminieren. Intertialsensorik bietet jedoch immer nur eine relative Ortung (dead<br />

reckoning), die nie besser werden kann als die zugrundeliegende absolute Ortung<br />

(durch GNSS). Eine mögliche, aber derzeit noch zu teure Lösung, ist differentielles<br />

GNSS. Das Galileo Satellitensystem kann eventuell eine Lösung bieten, allerdings liegen<br />

bisher lediglich Präzisionsschätzungen vor. Aktuelle Fahrzeugversuchsträger, mit<br />

welchen Automatisierungsfunktionen getestet werden, nutzen oft eine Kombination<br />

aus differentiellem GPS und präziser Inertialsensorik, allerdings verursachen diese<br />

Systeme Kosten im hohen fünfstelligen Euro-Bereich (Applanix 2015). Heutige<br />

Navigationskarten in Verbindung mit GNSS sind daher keine ausreichende Lösung für<br />

HAF.<br />

Eine Ergänzung zu satellitengestützten Verfahren sind Methoden der kartenbasierten<br />

Lokalisierung. Indem Sensormessungen und Kartendaten zu einer Positionsbestimmung<br />

ausgewertet werden, wird das Egofahrzeug innerhalb einer Karte lokalisiert<br />

(Lategahn/Stiller 2012, S. 40). Sämtliche Lokalisierungsverfahren für HAF benötigten<br />

eine vorangehende Abschätzung der aktuellen Position und nutzen darauf basierend<br />

einen Vergleich von Sensordaten mit einer vorher erstellten Karte. Dieser Karte kommt<br />

daher eine besondere Rolle in der Lokalisierung zu. Durch hochpräzise Kartendaten<br />

lassen sich mehrere Sensortypen unterstützen und mit Hilfe von Multilateration 73 die<br />

72<br />

Matthaei/Lichte/Maurer 2014, S.9.<br />

73<br />

Unter Multilateration versteht man die Bestimmung der eigenen Position durch Abgleich mit mehreren<br />

bekannten ortsfesten „Landmarken“, beispielsweise Schildern, Bäumen, Straßeninfrastruktur. Diese werden<br />

in der Perzeption mit präziser Distanz und ggf. Erfassungswinkel detektiert und erlauben durch Anwendung<br />

84 | 358 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V.<br />

HAF auf Autobahnen – Industriepolitische Schlussfolgerungen

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