Einführungsstrategie und Handlungsbedarfe

Die Navigationskonferenz 2015
Automatisiertes Fahren  Einführungsstrategie und Handlungsbedarfe
Marko Gustke
Stuttgart, 14.09.2015
Zukunft der individuellen Mobilität
• Die AI befindet sich in einer
Transformationsphase  vom
Fahrzeughersteller zu einem
Mobilitätsdienstleister
• Die Digitalisierung und Technologieentwicklung wird die Mobilität sicherer,
effizienter und komfortabler machten
• Die Entwicklung der Fahrerassistenzsysteme zu automatisierten Fahrfunktionen ist ein Baustein auf diesem
Weg
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Demographischer
Wandel
3
Vision Zero
- Reduzierung der Unfallzahlen durch Vermeidung
menschlicher Fahrfehler
4
Verkehrsdichte
steigt
- Optimierung des Verkehrsflussmanagements
- Komfortables, zeiteffizientes Fahren via Automat
5
Wirtschaftsstandort
sichern
- Wettbewerbsvorsprung sichern
- Attraktive Produkte via Technologieführerschaft
6
Reife heutiger
Assistenzsysteme
- Sensorik ist bewährt und wirtschaftlich
- Aktorik (Lenkung, Bremse,…) in Serie
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- Unsichere Fahrer unterstützen
- Mobilität im Alter steigern
Quelle: dpa
Zero Emission
Quelle:
J. Withney
- Reduzierung von Verbrauch und Emission
- Optimierung des Verkehrsflussmanagements
1
Foto: WhatCar?
Motivation für Automatisiertes Fahren
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Longitudinal Control
Adaptive Cruise Control
Forward Collision Warning
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Lateral Control
Side Assist
Lane Keeping Assistance
Parking, Maneuvering
Automated Parallel
Parking Assistance
Longitudinal+Lateral Control
Longitudinal+Lateral Control
Parking, Maneuvering
ACC combined with
Lane Keeping Assistance
Traffic Jam Assist
ACC incl. Stop-&Go combined
with Lane Keeping Assistance
Automated Cross Parking
Assistance
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Stufen des Automatisierten Fahrens
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Technische Komplexität beim Automatisierten Fahren
Strukturiertes
Verkehrsumfeld
Komplexes
Verkehrsumfeld
Niedrige Eigengeschwindigkeit
Hohe Eigengeschwindigkeit
Stau
Autobahn (bauliche Trennung)
Stufe 2 bedingt im Markt
Stufe 3 in Entwicklung
Stufe 2 bedingt im Markt
Stufe 3 in Entwicklung
Parken und Rangieren
Stadt und Landstraßen
Stufe 2 im Markt
Stufe 4 in Forschung/Entwicklung
Stufe 2 bedingt im Markt
Stufe 3 in Forschung
Automatisierte Fahrfunktionen wie Stau- und Autobahnsystem sowie Parkhaussystem
sind in der Entwicklung und könnten mittelfristig eingeführt werden.
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Roadmap Automated Driving - Example Functions
Urban & rural
roads
Longterm
Gens.
Urban & rural
roads
Highway
System
Automation
Gen. 2
Highway
System
Valet Parking
System
Automation
Gen. 1
Highway Traf.
Jam-System
Robot
Taxi
Traffic Jam Ass.
ADAS new
Park Ass.
AEBS
ADAS
established ABS
ESC
Intervening only in
Emergency
Existing
17.09.2015
FCW
ACC
LKAS Park Steer Ass.
Driver Only
Assisted
0
1
Low velocity in structured environment
ADAS Advanced Driver Assistance Systems
AEBS Advanced Emergency Braking
ESC: Electronic Stability Control
ABS: Anti Blockier System
Partial
Automation
2
Conditional
Automation
3
High
Automation
4
High velocity in structured environment
LKAS: Lane Keeping Assistance
FCW: Forward Collision Warning
ACC: Adaptive Cruise Control
Full
Automation
5
Unstructured environment
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Roadmap Automated Driving - Example Functions
Urban & rural
roads
Long Term
Gens.
Urban & rural
roads
Highway
System
Automation
Gen. 2
Highway
System
Valet Parking
System
Automation
Gen. 1
Highway Traf.
Jam-System
Robot
Taxi
Traffic Jam Ass.
ADAS new
Park Ass.
AEBS
ADAS
established ABS
ESC
Intervening only in
Emergency
Existing
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FCW
ACC
LKAS Park Steer Ass.
Driver Only
Assisted
0
1
Low velocity in structured environment
ADAS Advanced Driver Assistance Systems
AEBS Advanced Emergency Braking
ESC: Electronic Stability Control
ABS: Anti Blockier System
Partial
Automation
2
Conditional
Automation
3
High
Automation
4
High velocity in structured environment
LKAS: Lane Keeping Assistance
FCW: Forward Collision Warning
ACC: Adaptive Cruise Control
Full
Automation
5
Unstructured environment
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Stufen des Automatisierten Fahrens
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Umfeldmodell zum automatisierten Fahren
•
Automatisierte Fahrfunktionen
sind auf Umfeldinformationen
angewiesen.
•
Bei fehlenden oder veralteten
Informationen wird auf die
vorgeschaltete
Informationsquelle
zurückgegriffen.
•
Funktionsnutzung ist abhängig
von notwendigen und
verfügbaren Informationen.
Quelle: Bosch
Quelle: Here
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Sensorfusion
Sensor 1
Funktion 1
Funktion 2
Sensor 2
Sensor 3
…
Informationsfusion
Situationsbewertung
Fahrumgebungsrepräsentation
Situationsprädiktion
Funktion 3
Funktion „4“
…
Sensor „x“
Funktion „y“
Digitale Karte + GPS
Fern-Radar
Schlüsselparken
Fahrerloses Parken
Fahren im Stau
Fahren auf der Autobahn
Kamera
LIDAR
Nah-Radar
GPS
Ultraschall
Infrarot
Zur Verfügung stehende Informationen werden synchron ausgewertet.
Die fortschreitende Entwicklung bei der Umfelderfassung ermöglicht einen zunehmenden Grad an Automatisierung.
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Vernetzung im Fahrzeug
VERNETZUNG FÜR INFOTAINMENT
INTEGRATION DES KUNDENGERÄTES
IN VERBINDUNG BLEIBEN, INFORMATION, UNTERHALTUNG
Nicht
Vernetzter
Mensch
Dynamic
Data
Nicht
Vernetztes
Driver
Fahrzeug
•
•
•
•
• INTERNET
ANRUFE
• MEDIA STREAMING
E-MAIL
SOCIAL MEDIA
NACHRICHTEN
Vernetzter
UMGEBUNGSDATEN
Mensch
REMOTE VEHICLE STATUS / CONTROL
•
•
•
•
•
•
Volatile Data
TÜR AUF- / ABSCHLIEßEN
KLIMAANLAGE / STANDHEIZUNG
HUPE
BLINKLICHT
BATTERIESTATUS
PARKEN
Server
Vernetztes
Fahrzeug
Server
Vernetztes
Fahrzeug
•
•
•
•
•
•
FAHRZEUG-INTERFACE
FAHRZEUG-DISPLAY
FAHRZEUG-AUDIO-SYSTEM
EXTERNE ANTENNE
LADESTATION
PHYSIKALISCHES INTERFACE
Dynamic &
Volatile Data
VERNETZTE FAHRZEUGDIENSTE
•
•
•
•
WETTER
ECHTZEITVERKEHRSWARNUNGEN
NACHRICHTEN
KRAFTSTOFFPREISE
Vernetzter
Fahrer
Adhoc
Vernetztes
Fahrzeug
VERNETZUNG FÜR FAHRFUNKTIONEN
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UMFELDMODELL AUTOMATISIERTEN FAHREN
DATEN FÜR FAHRFUNKTIONEN
Fahrzeugdaten
Fahrzeugdaten werden entweder lokal durch die Fahrzeugsensoren generiert oder im Fahrzeugdatenspeicher
gespeichert, z.B. Datenspeicher der Navigationskarte.
Umgebungsdaten
Umgebungsdaten werden von außerhalb des Fahrzeugs bezogen. Sie können – je nach ihrer Änderungsrate –
nach zwei Typen klassifiziert werden: Dynamic Data und Volatile Data.
•
„Dynamic Data“
Daten, die sich in „Echtzeit“ verändern, sind reaktiv, ungeplant und nicht vorhersagbar. Sie haben
außerdem direkte Auswirkungen auf das automatisierte Fahren, z.B.
• Die Position zu Fahrzeugen, Motorrädern, Fahrrädern oder Fußgängern in unmittelbarer Umgebung
•
„Volatile Data“
Daten, die Änderungen unterliegen, allerdings vorhersagbar und planbar sind, z.B.
•
•
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Verkehrsschilder (Tempolimits, Verkehrsflussmaßnahmen, …
Straßennetz
• Baustellen (Tagesbaustellen, Langzeitbaustellen, …)
• Neue Straßen
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Handlungsbedarfe
• Anpassung des regulatorischen Rahmen, vorrangig Zulassungsvorschriften
(z.B. ECE R79) und Verhaltensvorschriften (StVG u/o StVO, …)
• Forschungs- und Entwicklung:

Weiterentwicklung der Umfeld-Sensorik und Aktuatorik
(Sicherheitskonzepte  Redundanzen, Systemintegration und Kosten)

Erschließung und Einbindung weiterer Informationsquellen
(Standardisierung der Kommunikationsschnittstellen, Datenquellen und Informationen)

Weiterentwicklung der Elektronikarchitekturen und Algorithmen für Datenfusion

Weiterentwicklung der Absicherungs- und Testmethoden

Datenspeicher für HAF-Systeme
(Wann werden welche Daten erfasst?, Wer hat unter welchen Randbedingungen Zugriff?)

Übergabeszenario und Mensch/Maschine Schnittstelle (z.B. Standardisierung Interaktionsschema)

Eigenlokalisierung und digitalen Karten
(Genauigkeit, Aktualität, Abdeckung, Integration und Update relevanter Informationen z.B. Baustellenführung)

…
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Vielen Dank
für die Aufmerksamkeit
Marko Gustke
Senior Consultant
Koordinierungsstelle Vernetztes und
Automatisiertes Fahren
Verband der Automobilindustrie e. V. (VDA)
Behrenstr. 35, 10117 Berlin
Deutschland
Mail [email protected]
URL http://www.vda.de

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