Fahrerassistenzsysteme und automatisiertes Fahren 2018
Typ: VDI-Berichte
Erscheinungsdatum: 07.11.2018
Reihe: VDI-Berichte
Band Nummer: 2335
Ort: Wolfsburg
ISBN: 978-3-18-092335-2
ISSN: 0083-5560
Erscheinungsjahr: 2018
Anzahl Seiten: 420
Produktart: PDF-Datei
Erscheinungsdatum: 07.11.2018
Reihe: VDI-Berichte
Band Nummer: 2335
Ort: Wolfsburg
ISBN: 978-3-18-092335-2
ISSN: 0083-5560
Erscheinungsjahr: 2018
Anzahl Seiten: 420
Produktart: PDF-Datei
Produktbeschreibung
Vorwort
Sehr geehrte Damen und Herren, Fahrerassistenzsysteme und insbesondere automatisches Fahren definieren die Mobilität der Zukunft in erheblichem Maße. Zahlreiche Systeme sind heute fest im Markt etabliert. Studien belegen, dass durch deren Einführung nicht nur der Fahrkomfort, sondern vor allem die Sicherheit des Fahrers und seiner Umgebung deutlich gesteigert wird. Fahrerassistenz und automatisches Fahren – quo vadis? Der Automatisierungsgrad nimmt in nahezu allen Fahrzeugklassen stetig zu. Systeme zur Längs- und Querregelung werden verstärkt kombiniert, um eine maximale Fahrerentlastung bei permanenter Verfügbarkeit zu gewährleisten. Im Rahmen von aktuellen Entwicklungstrends werden sowohl existierende Fahrerassistenzsysteme weiterentwickelt als auch automatische Fahrfunktionen erforscht. Die Kundenakzeptanz ein zentraler Schlüssel für den Erfolg solcher Systeme. Die daraus resultierenden Aufgaben sind von zahlreichen Herausforderungen geprägt. Insbesondere sind dabei zu nennen
Vorwort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1
T. Form, Volkswagen AG
Jahrmarkt der Innovationen – Kurzpräsentationen im Plenum
Measuring method of function and quality of automated lateral control based on high-precision digital ”Ground Truth” maps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3
D. Schneider, B. Schick, University of Applied Science Kempten, Kempten; Research Center Allgaeu;
B. Huber, GeneSys Elektronik GmbH, Offenburg; H. Lategahn, Atlatec GmbH, Karlsruhe
Synthetic Aperture Radar as Automotive Application – Improving angular resolution of radar sensors by means of coherent integration . . . . . .. . . . . 17
A. Löffler, Continental, BU ADAS, Lindau; T. Gisder, Volkswagen AG, Wolfsburg
Lab-on-Wheels – Ein Absicherungswerkzeug für den nahtlosen Übergang zwischen Simulation und Fahrzeug. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
S. Hakuli, S. Stölzl, B. Pithan, Continental Engineering Services, Frankfurt a. M.
Current lane keeping assistance systems in benchmarking – accepted or rejected by customers? . . . . . . . . . . . 33
S. Aydogdu, MdynamiX AG, Munich; B. Schick, M. Wolf, University of Applied Sciences, Kempten
Streich- und Lenkgesten für manöverbasiertes automatisiertes Fahren: Streicheln Sie schon oder drücken Sie noch?. . . 47
A. Sommer, V. L. Kaschub, Fraunhofer IAO, Stuttgart
Camera Based Lost Cargo Detection for Automated Driving . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
D. Krökel, S. Hachfeld, M. du Bois, M. Pfitzer, S. Hegemann, Continental, Lindau
Virtuelle Entwicklung und Absicherung von Funktionen der Eigenlokalisierung im Kontext des Autonomous Valet Parking . . . . . . . . . . .63
S. Bewersdorff, Assystem Germany GmbH, Berlin; J. Kaths, TESIS GmbH, München
Einsatz Evolutionärer Algorithmen zur Generierung relevanter Verkehrsszenarien zur Absicherung hochautomatisierter Fahrfunktionen . . . . . . . . . . . . 71
A. Bussler, Volkswagen AG, Wolfsburg
Künstliche Intelligenz (KI)
Die Künstliche Intelligenz für Autonomes Fahren am Beispiel der StVO – Wie schafft ein autonomes Fahrzeug die Führerscheinprüfung? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
H. Fischer, L. Glas, C. Jannasch, K. Sölter, ESG Elektroniksystem- und Logistik-GmbH, München
Intelligentes Fahrwerk – Aus Situationen lernen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
A. Noll, R. Schwarz, D. Reitze, I/EF-F4, Audi AG, Ingolstadt
Klassifikation von Fahrbahnzuständen mithilfe von Datenaggregation . . . . . . . . . . . . . . . 107
W. Jarisa, R. Henze, TU Braunschweig, Braunschweig; B. Hartmann, Continental
Teves AG & Co. oHG, Frankfurt a. M.
Sensorik
Echtzeit 3D Objekterkennung mit Punktwolken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
M. Simon, S. Milz, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, Kronach
Radarbasierte Klassifikation von Fußgängern für Pre-Crash Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . 137
P. Held, D. Steinhauser, A. Kamann, R. Lugner, T. Brandmeier, CARISSMA, Technische Hochschule Ingolstadt, Ingolstadt; A. Koch, F. Gruson, Continental, Business Unit ADAS, Lindau
Machine Learning for Vision-based Pedestrian Detection Achievements and
Future Challenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
M. Karg, C. Scharfenberger, R. Thiel, Contininental, ADC Automotive Distance Control Systems GmbH, Lindau Absicherung
Absicherung der Umfeldwahrnehmung von hoch- und vollautomatisierten Fahrzeugen . . . . 165
M. Berk, D. Straub, Technische Universität München; O. Schubert, H.-M. Kroll, B. Buschardt, AUDI AG, Ingolstadt
Herleitung eines Lösungsraums für die Bewertung der Usability von Anzeige- und Bedienkonzepten (hoch)automatisierter Fahrfunktionen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
S. Hergeth, F. Naujoks, A. Keinath, BMW Group, München; K. Wiedemann, N. Schömig,
WIVW GmbH, Würzburg; C. Mehner, Ludwig-Maximilians-Universität, München
Erkennung von Basismanövern auf Autobahnen aus Messdaten zur Erstellung von Szenarien und Testfällen für den Absicherungsprozess . . . . . . . . . . . . . . . . 195
F. Schuldt, R. Philipp, Volkswagen AG, Wolfsburg; T. Menzel, TU Braunschweig, Braunschweig
Infrastrukturmaßnahmen für die Mobilität von morgen
Connecting Austria – Leitprojekt für kooperatives, vernetztes, automatisiertes Fahren – Szenariobasierte Entwicklung und Bewertung an verkehrs- und energieeffizienten Strategien für Platooning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .211
A. Kuhn, ANDATA, Hallein, Österreich; T. Novak, Swarco Futurit, Perchtoldsdorf, Österreich;
W. Schildorfer, HiTec marketing, Wien, Österreich
Degradation Aspects for Urban Automated Taxis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
C. Krummel, D. Wanner, Robert Bosch GmbH, Stuttgart
Wenn der Fahrgast ohne Fahrer auskommt – Betrachtung von Nutzeranforderungen für zukünftige Mobilitätskonzepte am Beispiel von SEDRIC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
J. Drüke, D. Palzer, L. Bendewald, Volkswagen AG, Konzernforschung, Wolfsburg
Architekturen
Generische Methode zur reproduzierbaren und fahrerzentrierten Eingriffsgestaltung systeminitiierter Ausweichmanöver zur Gewährleistung der Kontrollierbarkeit im Fehlerfall . . . . . . . . . . . . . . . . . .245
C. Löffler, L. Ahrens, Robert Bosch GmbH, Abstatt; N. Schneider, Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften, Veitshöchheim
Resiliente Architekturen für dynamische und intelligente Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
J.-S. Müller, H. Decke, S. Scholz, R. Moritz
Aufbau einer Functional Engineering Platform (FEP) für den kontinuierlichen Entwicklungsprozess bei Volkswagen – Die FEP für Continuous Integration und Continuous Testing in der virtuellen Fahrzeugentwicklung und -absicherung . . . 265
S. Balci, T. Filler, A. Soppa, Volkswagen AG, Wolfsburg
Absicherung
Konzept für Mentorensysteme – Neuartige Fahrerassistenzsysteme am Beispiel Race Trainer . . . . . . . . . . . 283
S. Schacher, Volkswagen AG, Wolfsburg; R. King, TU Berlin, Berlin
Das autonome Fahrzeug oder der Mensch – Wer ist besser und leistungsfähiger? . . . . . . . . 299
M. Dotzauer, DLR e.V., Berlin; K. Preuk, C. Schießl, DLR e.V., Braunschweig;
D. Patz, KFV, Wien
Bewertung verschiedener Ansätze zur Verifikation und Validierung des automatisierten Fahrens – Die Eignung von Ansätzen für die Argumentation von Sicherheit . . . . . . . . . . . . . 315
K. Klonecki, W. Wachenfeld, Continental, Frankfurt; P. Junietz, H. Winner, Fachgebiet Fahrzeugtechnik, TU Darmstadt
Mobility on demand – Komfort/Diskomfort
Hochautomatisiertes Fahren – Welche Fahrmanöver- und Umgebungsmerkmale beeinflussen erlebten Diskomfort? . . . . . . . . . . . 331
P. Roßner, A. C. Bullinger, TU Chemnitz, Professur Arbeitswissenschaft und Innovationsmanagement, Chemnitz
Der Mensch als bestimmender Faktor zukünftiger Mobilitätskonzepte – Physikalisch-geometrische Untersuchung zur Reduzierung kinetogener Ausprägungen im Zusammenhang fahrzeugspezifischer Nutzungsszenarien. . . . . . . 345
D. Bohrmann, K. Bengler, Technische Universität München, Garching; K. Lehnert, Technische Universität Berlin, Berlin; U. Scholly, Daimler AG, Sindelfingen
Tätigkeiten während automatisierter Lkw-Fahrphasen – Produktivität und Akzeptanz . . . . .361
A. Pagenkopf, A. Engeln, Do UX GmbH, Tübingen; I. Othersen, Volkswagen Aktiengesellschaft, Wolfsburg
Kooperatives Verhalten
Analyse von Lkw-Überholmanövern auf Autobahnen für die Entwicklung kooperativer Fahrerassistenzsysteme – Kooperationsbereitschaft von Lkw-Fahrern mit und ohne kooperative Fahrerassistenzsysteme . . . . . . . . . . . .371
J. Fank, P. Krebs, F. Diermeyer, Technische Universität München
Informationsbedarf von Nutzern konventioneller, vernetzter und automatisierter, vernetzter Fahrzeuge im urbanen Mischverkehr . . . . . . . . . . . . . 391
S. Springer, C. Schmidt, F. Schmalfuß, TU Chemnitz, Chemnitz
Kommunikation zwischen Fußgängern und Fahrzeugen – Querungsintentionen und Interaktionsverhalten im Niedriggeschwindigkeitsbereich . . . . . . . . . . . . 407
A. Hensch, J. Halama, C. Ackermann, M. Beggiato, I. Neumann, J.F.Krems, Technische Universität Chemnitz, Chemnitz
Keywords: Fahrerassistenzsystem, automatisiertes Fahren, KI, Absicherungskonzepte, teilautomatisiertes Fahren, Sensor, IT-Security, Synthetic Aperture Radar, driving assistance systems, Fahrerassistenzsystem, automatisiertes Fahren, KI, Absicherungskonzepte, teilautomatisiertes Fahren, Sensor, IT-Security, Synthetic Aperture Radar, driving assistance systems
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