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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