„Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen gegenüber Umweltbedingungen für hochautomatisiertes Fahren“ (Rosshaf): Im Projekt Rosshaf erprobte unsere Fachgruppe “Reglungstechnik und Mechatronik” gängige Sensortypen für die Umfeldüberwachung selbstfahrender Fahrzeuge. Diese wurden sowohl in der Realität als auch simulativ auf ihre Robustheit unter Schlechtwetterbedingungen untersucht. Das Ziel: die Ableitung möglicher Maßnahmen zur Erhöhung der Robustheit.
Automatisierte Fahrerassistenzsysteme sind auf dem Vormarsch in den Alltag und bilden bis SAE-Level 3 bereits heute den Stand der Technik. SAE-Level 3 bezeichnet bedingte Automatisierung, bei der das Fahrzeug unter bestimmten Bedingungen die Fahraufgabe vollständig übernehmen kann, sodass der Fahrer fahrfremde Tätigkeiten ausführen darf. Der Fahrer muss jedoch jederzeit bereit sein, die Kontrolle wieder zu übernehmen, sobald das System dies anfordert, z. B. bei Annäherung an Systemgrenzen oder bei Unregelmäßigkeiten. Für das hochautomatisierte Fahren ab SAE-Level 4 muss die Umfeldsensorik auch unter Schlechtwetterbedingungen uneingeschränkt funktionieren.
Unsere Fachgruppe “Regelungstechnik und Mechatronik” entwickelte zu diesem Zweck eine Simulationsumgebung, die zur Abbildung von LIDAR- und Kamerasensoren verwendet wird. Die in der Simulation abgebildeten Sensoren und die Umgebung werden physikalisch motiviert modelliert. Die Sensoren sind in Form von mathematischen Modellen und Raytracing-Algorithmen in die Simulationsumgebung integriert. Neben den Sensormodellen beinhaltet die Simulationsumgebung noch eine virtuelle Szene, die aus 3D-Modellen besteht. Basierend auf diesem Ansatz lassen sich die für die Sensoren kritischen Wetterbedingungen simulativ durch die erzeugten virtuellen Messdaten untersuchen.
Zusammen mit der Ultraschall und Radar Sensorsimulation des Projektpartners dSpace wurde im Projekt ein Simulationsframework geschaffen, welches es erlaubt die relevantesten Sensoren für die Umfeldüberwachung hochautomatisierter Fahrzeuge im Verbund zu betrachten.
Zusätzlich wurden Messdaten mit realen Sensoren erhoben. Dazu wurde von dem Projektpartner Hella ein reales Testfahrzeug aufgebaut. Dieses ist mit Kamera-, LiDAR-, Radar- und Ultraschall-Sensoren ausgerüstet und nimmt durch Testfahrten in der Region rund um Paderborn unter Schlechtwetterbedingungen wertvolle Messdaten auf. Das Unternehmen RTB, ein weiterer Projektpartner, baut zusätzlich ortsfeste Messstationen auf. Mithilfe der erhobenen Messdaten lassen sich die Sensorsimulation validieren und alle darauf aufbauenden Arbeiten absichern.
Durch geeignete Analysewerkzeuge können mögliche Maßnahmen zur Steigerung der Robustheit von einzelnen Sensoren, sowie ganzen Sensorverbunden abgeleitet werden. Hierzu zählen zum Beispiel eine Umplatzierung der Sensorik am Fahrzeug, die Einführung redundanter Sensorik oder die Unterstützung der Sensorik durch fahrzeugeigene Aktorik (bspw. Scheinwerfer). Die möglichen Maßnahmen können dann in den Entwicklungsprozess integriert werden und dafür sorgen, dass die SAE-Level 4 und 5 sensortechnisch künftig erreicht werden können.
