BARK-Verify

BARK-Verify

Verhaltenssimulation zur Identifizierung kritischer Szenarien für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge

BARK-Verify

Die Gewährleistung der Sicherheit von autonomen Systemen ist ein wichtiger Schritt zur Zertifizierung und Markteinführung solcher Systeme. Die Analyse und das Testen des populären Safety-Layer-Ansatzes von Mobileye/Intel in dem von fortiss entwickelten Benchmarking- und Test-Framework BARK zielt darauf ab, Defizite zu identifizieren.

Projektbeschreibung

Das "Responsibility Sensitive Safety"-Modell (RSS) ist ein Konzept für eine Sicherheitsebene autonomer Fahrzeuge, das darauf abzielt, die Sicherheit während der Fahrt zu gewährleisten, indem sichere Verträge zwischen den Fahrzeugen geschlossen werden. In diesem Projekt sollen Studien zur Analyse von Sicherheit und Verkehrsfluss durchgeführt werden.

Forschungsbeitrag

Identifikation kritischer Szenarien für ein automatisiertes Fahrzeug, bei denen RSS als Sicherheitsebene in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit (Missions-Ziel nicht rechtzeitig erreicht) oder die Sicherheit (Kollisionen) untersucht wird. Darüber hinaus erwarten wir, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Sicherheits-Ebenen-Modelle wie RSS am besten in Verhaltensplanungsalgorithmen integriert werden sollen.

Projektdauer

01.10.2020 - 31.12.2020

 Klemens Esterle

Ihr Kontakt

Klemens Esterle

+49 89 3603522 593
esterle@fortiss.org

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