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Automatisiertes Fahren

Laut verschiedenen Unfallstatistiken werden bis zu etwa 90 % der Verkehrsunfälle primär durch menschliches Fehlverhalten verursacht. Lange und anstrengende Autofahrten verringern die Lebensqualität und nehmen uns Zeit, die wir besser nutzen könnten. Falsche Fahrweise und erhöhtes Verkehrsaufkommen erhöhen den Treibstoffverbrauch und damit auch den Schadstoffausstoß. Die Vision des selbstfahrenden Autos steht im Raum und die Entwicklung in der Automobilindustrie geht in Richtung Automatisierung: das Auto soll uns sicher, entspannt und effizient zu unserem Zielort bringen. Forschende im Field of Expertise Mobility & Production der TU Graz untersuchen die zahlreichen technischen, ergonomischen und gesellschaftlichen Fragestellungen die ein automatisiertes Auto mich sich bringt.

Bildquelle: Branko Rogic – TU Graz/FTG
Bildquelle: Fotostudie Sissi Furgler
Arno Eichberger, Leiter des Forschungsbereiches „Fahrerassistenz, Fahrdynamik, Fahrwerk“ mit dem Spezialgebiet „automatisiertes Fahren“

Der Fokus der Arbeitsgruppe Fahrerassistenz, Fahrdynamik, Fahrwerk auf das komplexe Wechselspiel zwischen Fahrer oder Fahrerin, Fahrzeug und Umwelt ermöglicht ein hochgradig spannendes interdisziplinäres Forschen auf einem Gebiet, das ständig an Bedeutung gewinnt, nicht nur für die Technik, sondern auch für die Gesellschaft.

Die Vision: das selbstfahrende Auto

Ein selbstfahrendes Auto würde gefährliche Situationen verhindern, Vielbeschäftigten ermöglichen, digitale Medien während der Fahrt zu nutzen und die Mobilität älterer oder kranker Menschen erhöhen. Vorausschauende Sensoren könnten die Fahrweise energieeffizient gestalten. Wenn viele selbstfahrende Autos auf den Straßen unterwegs sind, wäre ein übergeordnetes System für Verkehrsmanagement einsetzbar. Dieses System würde den Verkehrsfluss verbessern und damit Reisezeiten sowie Treibstoff für den Gesamtverkehr einsparen.

Die Vision des selbstfahrenden Autos bringt große Herausforderungen mit sich, die eine intensive Erforschung notwendig machen. Die Arbeitsgruppe Fahrerassistenz, Fahrdynamik und Fahrwerk am Institut für Fahrzeugtechnik beschäftigt sich mit vier Schwerpunkten.

Schwerpunkt 1

  • Sichere Funktion des Fahrzeugs: Die Forschenden übertragen komplexe Verkehrssituationen zum Testen auf den Prüfstand.

Schwerpunkt 2

  • Sensorik: Die intelligente Vernetzung von verschiedenen Sensoren zum Erkennen und Interpretieren von Verkehrssituationen steht im Fokus.

Schwerpunkt 3

  • Schnittstelle Mensch und Maschine: Im Fahrsimulator untersuchen die Forschenden Bedien- und Anzeigeelemente und können so feststellen, ob diese von der Fahrerin bzw. dem Fahrer intuitiv nutzbar sind. 

Schwerpunkt 4

  • Straßenzustandsermittlung kombiniert mit Automatisierungsfunktionen: Die Forschenden entwickeln ein sicheres und robustes System zur Ermittlung des aktuellen Straßenzustands. Dieses soll die Assistenz- und Automatisierungsfunktionen, zum Beispiel den Spurwechsel sicher machen.

Sicherheit als oberste Prämisse – Verkehrssituationen am Prüfstand

Die unendliche Anzahl an Verkehrssituationen mit hoher Komplexität macht die Absicherung und Abstimmung der verschiedenen Systeme sehr aufwendig. Zum Beispiel im innerstädtischen Bereich: ein erforderlicher Spurwechsel, Zebrastreifen, Radfahrerinnen und Radfahrer, schmale Straßen, viele Abbiegemöglichkeiten usw. fordern die Automatisierung heraus. Der wissenschaftliche Zugang besteht darin, die derzeit weitgehend verbreitete Erprobung von selbstfahrenden Autos auf der Straße ins Labor auf Prüfstände und auf den Computer zu übertragen. Die Forschenden untersuchen viele verschiedene Verkehrssituationen auf Herz und Nieren durch Modellbildung und Simulation. Dabei werden die automatisierten Fahrfunktionen mit Berechnung virtuell konzeptionell untersucht. Siehe Abbildung 1

Zuverlässiges Erkennen und Interpretieren

Das sichere Funktionieren eines selbstfahrenden Autos setzt voraus, dass die eingebauten und miteinander kommunizierenden Sensoren Verkehrssituationen zuverlässig erkennen und interpretieren können. Mit dem heutigen Stand der Technik wird dies durch die aufwendige Kombination verschiedener Sensoren, wie zum Beispiel RADAR, Kamera, LIDAR ermöglicht. RADAR arbeitet mit elektromagnetischen Wellen im Hochfrequenzbereich von mehreren GHz (typisch 24 GHz und 77 GHz), LIDAR im optischen Infrarotbereich. Das bedeutet zusätzliche Kosten für das Fahrzeug. Die Arbeitsgruppe Fahrerassistenz, Fahrdynamik und Fahrwerk am Institut für Fahrzeugtechnik der TU Graz forscht an kostengünstigen Alternativen: intelligente durch Vernetzung vorhandener Sensordaten (Data Fusion) beispielsweise durch Plausibilisieren von Kameradaten mit redundanten Daten des Radarsensors sowie Lösungen aus der Bionik. Die Bionik (auch Biomimikry, Biomimetik oder Biomimese) beschäftigt sich mit dem Übertragen von Phänomenen der Natur auf die Technik. Hierzu wird aktuell mit dem Institut für Zoologie der Karl-Franzens Universität die Wahrnehmung und das Bewegungsverhalten der Wanderheuschrecke untersucht, die in Schwärmen von Millionen nicht miteinander kollidieren und zusätzlich Räubern (Vögel) ausweichen können.

Intuitives Bedienen

Das beste System ist in der Praxis wertlos, wenn es für die Benutzerin oder den Benutzer nicht intuitiv bedienbar ist. Am Institut für Fahrzeugtechnik wurde daher ein Fahrsimulator entwickelt, der über konfigurierbare Bedien- und Anzeigeelemente die Wechselwirkung zwischen Fahrzeug und Fahrerin bzw. Fahrer der Forschung zugänglich macht. Die Forschenden überprüfen im Fahrsimulator neue Ideen in Bezug auf Bedienbarkeit und Akzeptanz: Kann die Fahrerin oder der Fahrer die neue Funktion gut bedienen? Lenkt die neue Anzeige die Fahrerin oder den Fahrer vom Verkehr ab?

Der Simulator besteht aus einem vollständigem Fahrzeug (Mini Countryman) in einem licht- und schallisoliertem Prüfstandsraum und verfügt über hochwerte Visualisierung, entwickelt von Fraunhofer Austria. Hierfür kann die Fahrumgebung mit einem 180° Gesichtsfeld realitätsnah durch eine 3D-Darstellung ohne Shutterbrille über eine Parallaxbarriere dargestellt werden, welche die Bildmatrix für das linke und rechte Auge separiert und damit die drei Dimensionen in der menschlichen Wahrnehmung ermöglicht. Die Innengeräuschsimulation, entwickelt von AVL Graz, ermöglicht die auditive Wahrnehmung von Roll-, Wind- und Motorgeräusch des eigenen Fahrzeugs sowie weiterer beteiligter Fahrzeuge über Bass-Shaker und Lautsprecher im Innenraum. Rückmeldung über den Fahrzustand wird über aktive Betätigung von Lenkung und der Fahrpedale gegeben, entwickelt von SBW Technology und dem Institut für Fahrzeugtechnik der TU Graz. Die Mensch-Maschine-Schnittstelle (Anzeige und Bediengeräte) ist individuell konfigurierbar, zum Beispiel die Bedienung eines Abstandstempomaten. Relevante Fahrerinformationen wie Blickrichtung und Herzrate werden integriert mitaufgezeichnet. Eine Besonderheit ist die einfache Integration von automatisierten Fahrfunktionen: virtuelle Sensoren und Regelalgorithmen zur automatisierten Fahrzeugführung können über Matlab/Simulink © Modelle an das Fahrzeugmodell angebaut werden. Das Fahrzeugmodell selbst läuft in Echtzeit basierend auf der AVL Software AVL-VSM©.

Fahrbahnzustand und Assistenzfunktion

Die vollständige Automatisierung von Fahrzeugen erfordert die Analyse von komplexen Fahrsituationen, zum Beispiel einem Spurwechsel. Die Forschenden beschäftigen sich mit der systematischen Übertragung des menschlichen Fahrverhaltens aus Fahrversuchen auf neue vollaustomatisierte Assistenzfunktionen wie dem Spurwechselassistenten.

Die Forschenden vom Spezialgebiet Reifen-Fahrbahn Interaktion entwickeln ein System zur Straßenzustandsermittlung. Der aktuelle Straßenzustand soll dann von den automatisierten Fahrfunktionen für die Planung und Durchführung von Manövern berücksichtigt werden.

Beim Nothalteassistenten beziehen die Forschenden zum Beispiel die Dynamik des Fahrzeugs bei einer Notbremsung ein, indem sie den aktuellen und prognostizierten Kraftschluss zwischen Reifen und Fahrbahn identifizieren.

Bildquelle: Branko Rogic, TU Graz/FTG

Abbildung 1:
Absicherung neuer automatisierter Fahrfunktionen durch Durchspielen verschiedenartigster Verkehrssituationen am Beispiel Fahrstreifenwechsel

Bildquelle: Cornelia Lex
Cornelia Lex, stellvertretende Leiterin des Forschungsbereiches „Fahrerassistenz, Fahrdynamik, Fahrwerk“ mit dem Spezialgebiet „Reifen-Fahrbahn Interaktion“

Automatisierte Fahrfunktionen müssen, wie auch Fahrerinnen und Fahrer, den aktuellen Straßenzustand für die Planung und Durchführung von Manövern berücksichtigen, zum Beispiel das Abbiegen. Ich forsche an einem System zur Straßenzustandsermittlung, welches robust und genau genug ist, um für sicherheitsrelevante Fahrfunktionen verwendet zu werden.

Bildquelle: TU Graz/FTG

Die Arbeitsgruppe Fahrerassistenz, Fahrdynamik und Fahrwerk am Institut für Fahrzeugtechnik hat den Simulator vollständig in Eigenregie entwickelt. Dadurch kann der Simulator in erforderliche Richtungen erweitert werden und macht die Untersuchung von verschiedensten Verkehrssituationen möglich.

1. Reihe von links: Markus Stromberger, Florian Büchele, Markus Peer, Arno Eichberger, Matthias Pirstinger, Stefan Bernsteiner

2. Reihe von links: Erich Erhart, Andreas Podlipnig, Aron Kiraly, Hannes Wohlfahrter, Cornelia Lex, Sajjad Samiee, Zoltan Magosi

Nicht auf dem Foto: Daniel Hammer

Das Video zeigt den Fahrsimulator der Arbeitsgruppe „Fahrerassistenz, Fahrdynamik und Fahrwerk“ am Institut für Fahrzeugtechnik im Einsatz.

Bildquelle: TU Graz/FTG

Schema des Fahrsimulators von außen

Bildquelle: TU Graz/FTG

Perspektive der Fahrerin/des Fahrers im Fahrsimulator mit dem Namen ADSG (Driving Simulator Graz)

Kontakt

Institut für Fahrzeugtechnik
Inffeldgasse 11/2
8010 Graz

Arno EICHBERGER
Assoc.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.
Arbeitsgruppenleiter

Tel.: +43 316 873 35210
arno.eichbergernoSpam@tugraz.at

Cornelia LEX
Dipl.-Ing. Dr.techn.
Stellvertretung
Tel.: +43 316 873 35210
cornelia.lexnoSpam@tugraz.at

Bildquelle: TU Graz/FTG

Ein Forschungsfahrzeug aus der Innenansicht:
Der Messtechniker kann während des Versuches die Messdaten beobachten und damit die Gültigkeit der Versuchsfahrt bewerten, beispielsweise ist das Betätigen von Gas und Bremse beim Testen des Abstandstempomaten nicht zulässig und wird von der Testperson nur bei Vertrauensverlust des Systems durchgeführt.

Bildquelle: TU Graz/FTG

Zusammenarbeit macht erfolgreich

Die Komplexität des hochgradig interdisziplinären Themas des Bereichs Fahrerassistenz, Fahrdynamik und Fahrwerk im Field of Expertise Mobility & Production der TU Graz erfordert intensive Kooperationen mit der Industrie und mit wissenschaftlichen Partnerorganisationen.

Wissenschaftliche Kooperationen international

  • K.N. Toosi Universität, Teheran, Iran
  • Ludwig Maximilians Universität München, Deutschland
  • Tongji Universität, China
  • TU Darmstadt, Deutschland
  • TU Dresden, Deutschland
  • Universität Zürich/ETH Zürich

 

Wissenschaftliche Kooperationen national

  • Factum Verkehrs- und Sozialanalysen, Wien
  • FGM Forschungsgesellschaft Mobilität, Graz
  • Fraunhofer Austria GmbH, Arbeitsgruppe Visual Computing
  • Institut für Diskrete Mathematik, TU Graz
  • Institut für Elektrische Messtechnik und Messsignalverarbeitung, TU Graz
  • Institut für Hochspannungstechnik und Systemmanagement, TU Graz
  • Institut für Mechanik, TU Graz
  • Institut für Regelungs- und Automatisierungstechnik, TU Graz
  • Institut für Statistik, TU Graz
  • Institut für Straßen- und Verkehrswesen, TU Graz
  • Institut für Technische Informatik, TU Graz
  • Institut für Technische Logistik, TU Graz
  • Institut für Zoologie, Karl-Franzens-Universität Graz 
  • Joanneum Research, Steiermark und Kärnten

Industriepartnerorganisationen

  • ASFINAG
  • AVL List
  • EBE Solutions
  • MAGNA Steyr Fahrzeugtechnik
  • ÖAMTC
  • recoTech
  • RIMAC Automobili
  • SBW Technology LTD.
  • Scheuwimmer Fahrzeugbau
  • Thyssen Krupp Presta