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Technische Systeme als Voraussetzung für automatisiertes und vernetztes Fahren

Erstellt am: 12.08.2019 | Stand des Wissens: 05.12.2023
Synthesebericht gehört zu:

Das automatisierte und vernetzte Fahren (AVF) kann in die Stufen 0 bis 5 unterteilt werden. Während es in der Stufe 0 noch keine automatisierten Fahrfunktionen und keine eingreifenden, sondern nur lenkende Systeme gibt, kann der Fahrer ab Stufe 4 die komplette Fahraufgabe an das System abgeben. In Stufe 4 kann dies nur in spezifischen Anwendungsfällen und in der Stufe 5 dann vollumfänglich und fahrerlos geschehen. Ob und wann die letzte, fünfte Entwicklungsstufe erreicht wird, ist noch unklar. Der Fokus der heutigen Forschung und Entwicklung liegt zunächst auf der Erprobung der höheren Automatisierungsgraden des hoch- (Stufe 3), vollautomatisierten (Stufe 4) und fahrerlosen Fahrens (Stufe 5) [VDA23a; EnBW21a].
Stufen der Automatisierung.jpgAbb. 1: Stufen der Automatisierung in Anlehnung an VDA15d
Die technische Entwicklung hin zum hoch- und vollautomatisierten Fahren hat mit dem Einsatz von Fahrerassistenzsystemen begonnen [Fraun15]. Fahrerassistenzsysteme, welche die Stufe 1 des AVF ermöglichen, sind beispielsweise der Abstandsregeltempomat (engl. Active Cruise Control) oder der aktive Spurhalteassistent (engl. Lane Keeping Assist).
Teilautomatisierte Systeme können sich in Kombination miteinander beispielsweise zu einem Autobahnassistenten, der die Längs- und Querführung des Fahrzeugs übernimmt, jedoch ununterbrochen von dem Fahrer überwacht werden muss, weiterentwickeln. Ein Fahrerassistenzsystem wie der Autobahn-Chauffeur, das nicht mehr von dem Fahrer überwacht werden muss, den Fahrer aber noch mit einer gewissen Zeitreserve zur Übernahme auffordern kann, stellt bereits ein hochautomatisiertes System dar.

Um einen Automatisierungsgrad zu erreichen, der mindestens Stufe 3 umfasst, benötigt das Fahrzeug ein Überblick über die aktuelle Fahrsituation. Dies beinhaltet die genaue Positionierung des Fahrzeugs (Lokalisierung) sowie die Wahrnehmung aller relevanten Objekte (Umfelderfassung) wie Verkehrsteilnehmer, Hindernisse oder Verkehrszeichen. Um die Umfelderfassung gewährleisten zu können, bedarf es der Entwicklung von Kreuzungs-, Querführungs- und Stauassistenten, die mit Sensorsystemen wie Laser, Ultraschall, Lidar oder Radar sowie mittels Videobildverarbeitung Daten sammeln. Durch den Einsatz intelligenter Sensor- und Kommunikationstechniken können Fahrzeuge auch Daten über die Verkehrsdichte und den Straßenzustand erfassen und ihre Geschwindigkeit sowie ihre Fahrweise an die Verkehrslage anpassen [BMBF05d]. Eine technische Herausforderung ist jedoch die Fähigkeit, die Intention anderer Verkehrsteilnehmer zu erkennen, zum Beispiel über eine zuverlässige Gesteninterpretation [ACAT15]. Neben der Umfelderfassung werden Sensoren auch für die Erfassung des Innenraums, insbesondere für den Zustand des Fahrers, benötigt [Fraun15].

Die komplexe Umgebung von urbanen Gebieten macht darüber hinaus weitere technische Systeme wie beispielsweise Fußgänger- und Lichtsignalerkennung oder Parkassistenten notwendig, was die Einführung des AVF höherer Automatisierungsstufen im urbanen Raum erschwert. Eine mögliche Lösung die bereits Anwendung findet ist das Automated Valet Parking (AVP) [VDA16a]. Bei dieser Funktion werden Parkmanöver vollautomatisch vom Fahrzeug ausgeführt, sodass der Fahrer das Fahrzeug vor dem Parkhaus lediglich abstellt und die Fahrzeugsysteme den weiteren Parkvorgang vornehmen [VDA15d].Seit 2022 bietet Bosch eine AVP Funktion an, welche im Parkhaus des Mercedes-Benz Museums in Stuttgart implementiert wurde [Bosch23].

Damit Fahrerassistenzsysteme höhere Automatisierungsstufen im Verkehr wirksam werden können, bedarf es auch einer umfassend vernetzten Infrastruktur. Eine wesentliche Voraussetzung dafür ist eine flächendeckende Ausstattung mit Funktechnologie und technischen Netzwerken, die entsprechende Kapazitäten in Schnelligkeit und Abdeckung bereitstellen. Des Weiteren braucht es eine digitale Infrastruktur, die die zusätzlichen Datenmengen dauerhaft und fehlerfrei übermittelt und verarbeitet. Für die Funktionsfähigkeit dieser Systeme ist auch die Datensicherheit ein entscheidender Faktor [Frae17].

Als nächster Entwicklungsschritt des AVFs werden Funktionen der Hoch- und Vollautomatisierung für spezifische Anwendungsszenarien, insbesondere bei Autobahn- und Staufahrten, erwartet. Der Autobahn-Pilot als vollautomatisiertes System ist in der Lage, bei ausbleibender Reaktion des Fahrers nach einer Übernahmeaufforderung einen risikominimalen Zustand herbeizuführen und beispielsweise in den Stillstand herunter zu bremsen [Flä15].

Ab dem Jahr 2022 verkauft Mercedes als erster Autohersteller automatisierte Fahrzeuge nach Level 3 [Hebe21]. Darüber hinaus ermöglicht das Gesetz zum Autonomen Fahren, das am 27. Juni 2021 in Kraft trat, Fahrzeuge nach Level 4 in bestimmten Bereichen im öffentlichen Verkehr zu nutzen [BMVI21s].
Ansprechpartner
Technische Universität Hamburg, Institut für Verkehrsplanung und Logistik, Prof. Dr.-Ing. H. Flämig
Zugehörige Wissenslandkarte(n)
Verkehrs- und Umweltwirkungen des automatisierten und vernetzten Fahrens im Straßenverkehr (Stand des Wissens: 16.02.2023)
https://www.forschungsinformationssystem.de/?503150
Literatur
[ACAT15] Acatech - Konvent für Technikwissenschaften der Union der deutschen Akademien der Wissenschaften e.V. (Hrsg.) Neue autoMobilität
Automatisierter Straßenverkehr der Zukunft (acatech POSITION), Herbert Utz Verlag GmbH, München, 2015/09, ISBN/ISSN 978-3-8316-4492-6
[BMBF05d] k.A. INVENT "erfahren" - mobil mit 8 Sinnen (Ergebnisbericht), 2005
[BMVI21s] Gesetz zum autonomen Fahren tritt in Kraft, 2021/07/27
[Bosch23] Automated Valet Parking, 2023/08/17
[EnBW21a] Energie Baden-Württemberg AG (Hrsg.) Wann kommt eigentlich autonomes Fahren?, 2021/11/30
[Flä15] Heike Flämig Autonome Fahrzeuge und autonomes Fahren im Bereich des Gütertransportes, veröffentlicht in Autonomes Fahren - Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte, 2015, ISBN/ISSN 978-3-662-45853-2
[Frae17] Eva Fraedrich, Lars Kröger, Francisco Bahamonde-Birke, Ina Frenzel, Gernot Liedtke, Stefan Trommer, Barbara Lenz, Dirk Heinrichs Automatisiertes Fahren im Personen- und Güterverkehr
Auswirkungen auf den Modal-Split, das Verkehrssystem und die Siedlungsstrukturen, Stuttgart, 2017
[Fraun15] Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation, Andrej Caclio, Florian Hermann, Oliver Sawade, Hannes Doderer, Volker Scholz Hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen - Industriepolitische Schlussfolgerungen, 2015/11/18
[Hebe21] Hebermehl, Gregor Drive Pilot ab Anfang 2022 verfügbar, 2021/12/09
[VDA15d] Verband der Automobilindustrie e.V. (Hrsg.) Automatisierung - Von Fahrerassistenzsystemen zum automatisierten Fahren, 2015/09/03
[VDA16a] Verband der Automobilindustrie e.V. (Hrsg.) Automatisiertes Fahren, 2016
[VDA23a] Verband der Automobilindustrie e.V. (Hrsg.) Von Fahrerassistenzsystemen zum autonomen Fahren, 2023/08/17
Glossar
Valet-Parking
Mit Hilfe des Systems Valet-Parking werden geeignete Parkplätze identifiziert und das Fahrzeug autonom dorthin gesteuert. So parkt das Fahrzeug selbstständig ein und kommt auch wieder selbstständig vorgefahren. Umgekehrt ermöglicht dieser Ansatz die Bereitstellung eines Pkw an einem für den Fahrer beziehungsweise Passagier geeigneten Standort.
Lidar Lidar (Light Detection And Ranging) oder auch Laserentfernungsmessung funktioniert im Prinzip ähnlich wie Radar, nur dass anstatt der elektromagnetischen Wellen Laserstrahlen verwendet werden. Im Gegensatz zu Radar wird die Objektgeschwindigkeit gewöhnlich über mehrere Entfernungsmessungen bestimmt und nicht direkt durch Auswertung des Dopplereffektes. Ein Nachteil der Lidar-Systeme ist die Empfindlichkeit gegenüber Witterung (Nebel, Schnee und Regen, aber auch Gischtfahnen von vorausfahrenden Fahrzeugen) und die mögliche Verschmutzung der Empfangsoptik.
Radar Radio Detecting and Ranging Dieses elektromagnetische Ortungsverfahren beruht auf dem Prinzip des Echos. Man unterscheidet zwischen Primär- und Sekundärradar.

Auszug aus dem Forschungs-Informations-System (FIS) des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur

https://www.forschungsinformationssystem.de/?502753

Gedruckt am Freitag, 29. März 2024 09:59:37