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Schlagworte

Optimierung, Wahrnehmung, hochautomatisiertes Fahren (HAF), Produktfamilienauslegung, Solution-space Engineering, Solution-compensation spaces

Problemstellung

Die Wahrnehmung der relevanten Objekte in der Umgebung eines automatisierten Fahrzeugs bildet die Grundlage für die richtige Interpretation der Situation und damit für alle folgenden Algorithmen bis hin zur Entscheidung, wie das Fahrzeug (re-)agiert.

Anzahl und Eigenschaften verschiedener Wahrnehmungssensoren wie Kamera, Radar und Lidar müssen in einer frühen Entwicklungsphase gewählt werden, wenn viele Parameter des Fahrzeugs noch nicht feststehen.

Eine Produktfamilie besteht aus verschiedenen Fahrzeugtypen und –varianten, die sich zum Beispiel hinsichtlich Dimensionen oder dynamischen Eigenschaften unterscheiden.

Alle Fahrzeuge der Produktfamilie müssen die relevanten Objekte in der Umgebung möglichst sicher erkennen können, da für die gesamte Flotte die selben Erkennungs- und Planungs-Algorithmen verwendet werden.

Dafür müssen Unsicherheiten beachtet werden, die bei der Beschreibung des Fahrzeugs, der Sensoren, sowie der relevanten Szenarien auftreten.

Zielstellung

Ziel dieses Projekts ist es, eine Methode zu entwickeln, um Eigenschaften und Positionen von Wahrnehmungs-Sensoren zu bestimmen, die für eine Familie automatisierter Fahrzeuge (Flotte) die Wahrscheinlichkeit maximiert, die relevanten Objekte in der Umgebung zu erkennen. Dabei ist entweder die Anzahl an Sensoren beschränkt oder die möglichen Gesamtkosten. Dabei sollen Unsicherheiten in einer Reihe verschiedener Szenarien berücksichtigt werden.

Vorgehen

Für jede Produktvariante werden die Designvariablen (z.B. Öffnungswinkel einer Kamera, Position und Ausrichtung eines Lidarsensors) auf die relevanten Größen (z.B. Objekterkennungswahrscheinlichkeit, Kosten) abgebildet.  

Daraus ergibt sich für jede Variante ein Bereich "guter Designs" (ein Lösungsraum) und wenn diese sich überschneiden, kann z.B. derselbe Sensor oder dieselbe Position für verschiedene Varianten verwendet werden.

Zur Berechnung der relevanten Größen, z.B. der Erkennungswahrscheinlichkeit, müssen die Unsicherheiten in den Produktvarianten und Designvariablen berücksichtigt werden. Es müssen verschiedene relevante Szenarien betrachtet werden, um eine robuste Konfiguration für die Wahrnehmung verschiedener Objekte zu finden (z.B. dynamische Objekte wie andere Fahrzeuge oder Fußgänger, statische Objekte unterschiedlicher Größe wie Ampeln oder Häuser), unter verschiedenen Umweltbedingungen (z. B. Lichtverhältnisse, Regen). Das Verhalten des Fahrzeugs selbst muss ebenfalls beachtet werden (Fahren bei verschiedenen Geschwindigkeiten und Beschleunigungen, vertikal und horizontal).

Projektpartner

Audi AG

Laufzeit

April 2020 bis April 2023