Autonomes Fahren

Motivation

Nahezu alle Fahrzeughersteller haben das vollautomatisierte Fahren für das kommende Jahrzehnt angekündigt. Bereits heute gibt es diverse Forschungsprototypen, die mehr als eine Million Fahrkilometer zurückgelegt haben. Die bisherigen Ansätze basieren dabei überwiegend auf dem Einsatz von sehr kostspieligen Sensoren und sind auch vom Entwicklungsprozess noch nicht in gängige Serienprozesse eingebunden.

Die Forschungsgruppe "Autonomes Fahren" am fortiss beschäftigt sich insbesondere mit der Überführung des vollautomatisierten Fahrens in Serienfahrzeuge. Wichtige Aspekte in diesem Forschungsthema beziehen sich auf der Definition geeigneter Softwarearchitekturen und Softwareentwicklungskonzepten, sowie der Weiterentwicklung von Algorithmen in Bahnplanung, Kollisionserkennung und Regelung. Weitere Bereiche beinhalten die Integration geeigneter Ansätze für Simulation, Tests und der Kommunikation mit externer Infrastruktur.

Forschungsbeitrag

 

Eine komplette autonome Steuerung des Fahrzeugs ist nicht der alleinige Fokus. Insbesondere die Berücksichtigung des Fahrempfindens und die stufenweise Unterstützung des Fahrers sind wichtige Aspekte die berücksichtig werden müssen. Weitere Schwerpunkte sind gegeben durch Anforderungen von Serienentwicklung und -hardware, speziell Rahmenbedingungen eingebetteter Systeme hinsichtlich Robustheit und begrenzter Rechenleistung, sowie den Eigenschaften ungenauer Sensoren und Aktuatoren. Eine leichte Erweiterbarkeit und die Möglichkeit zukünftige Lösungen gut integrieren zu können darf hierbei nicht vernachlässigt werden.

Zur Umsetzung dieser Ansätze ist u.a. eine Architektur erforderlich, die Bahnplanung, Kollisionsvermeidung und Regelung funktionsübergreifend integriert. Die berechneten Trajektorien unterliegen besonderen Anforderungen und müssen sowohl ruckfrei als auch krümmungskontinuierlich sein. Zur Beschleunigung der Entwicklung ist eine effiziente und genaue Simulation des Fahrzeugs und seiner Umgebung erforderlich. Dies kann zudem als Grundlage für automatisierte Tests dienen um mögliche Fehlerursachen systematisch erkennen und beheben zu können.