Herausforderungen in der Entwicklung von ... - ENC...

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COMET K2 Competence Center - Initiated by the Federal Ministry of Transport, Innovation & Technology (BMVIT) and the

Federal Ministry of Science, Research & Economics (BMWFW). Funded by FFG, Land Steiermark and Steirische Wirtschaftsförderung (SFG)

Herausforderungen in der Entwicklung von hochautomatisierten Systemen in Transport und Verkehr Dr. Michael Stolz, Dr. Daniel Watzenig

Virtual Vehicle

OVN 8. Navigation Get-together 04/2016

Automatisiertes Fahren

Motivation

Entwicklungs-Trends

Herausforderungen

Handlungsfelder

13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together

Motivation Motivation

Entwicklungs-Trends

Herausforderungen

Handlungsfelder

• Erwartungen

• Märkte


Welche Erwartungen werden an ADAS gestellt ?

4

„Vision Zero“

Erhöhte Verkehrssicherheit, weniger Fahrfehler mit Unfallfolge 90% aller Unfälle haben ihre Ursache in Fahrfehlern 70% der Unfälle mit Todesfolge in DE wegen Fahrfehlern

Höhere Verkehrssicherheit

Optimierter Verkehrsfluss, bessere Nutzung der Verkehrsflächen 80% Erhöhung des Verkehrsflusses 56 Minuten pro Tag Zeitgewinn (laut US)

Effizienz-Steigerung des Verkehrs

„Zero Emission“

Reduktion von Verbrauch und Emissionen 23 bis 39% Verbesserung im Verbrauch auf der Autobahn

Reduktion der Emissionen

Verbesserung/Zugang zu Mobilität für benachteiligte, ältere oder unerfahrene Personen Demografischer Wandel

Verbessern der Mobilität im Alter

Komfortsteigerung liefert neue Innovationsimpulse

Wettbewerbsvorteil für die regionale/nationale Wirtschaft halten Innovationstreiber

Quellen:

Shladover, Steven, Dongyan Su and Ziao-Yun Lu (2012), Impacts of C-ACC on Freeway Traffic Flow, 91st Annual TRB Meeting

Atiyeh, Clifford (2012), Predicting Traffic Patterns, One Honda at a Time, MSN Auto, June 25

US Department of Transportation Highway Safety Administration (2011), Report # FHWA-PL-II-022)

Tech.AD, Conference on Automated Driving, Berlin, 2015


Die Rolle automatisierter Fahrzeuge in Zukunft?

5

CAGR:

compound annual growth rate


13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 6

ADAS Märkte derzeit

Stk Preise/Stk

Volumen Preis/Fahrzeug

Quelle: HOCHAUTOMATISIERTES FAHREN AUF AUTOBAHNEN – INDUSTRIEPOLITISCHE SCHLUSSFOLGERUNGEN, Frauenhofer IAO


Wo entsteht Wertschöpfung ?


• Hoher FE-Anteil Karten-Entwicklung

• Hoher FE-Anteil Software-Entwicklung

• Hoher Anteil Zukauf Software

• Karten/Validierung bei OEM


Marktanteile ADAS 2014

Aggregiert und gewichtet mit dem Wertanteil der

verschiedenen Wertschöpfungsmodule ergibt

dies einen Wertanteil der Automobilhersteller in

Höhe von 26,5% und einen Wertanteil der

Zulieferindustrie in Höhe von 73,5%


Motivation • Automatisierungsgrade

• Entwicklung Funktionen

Motivation

Entwicklungs-Trends

Herausforderungen

Handlungsfelder


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+

Automatisierungsstufen

10

[Source: SAE, 2015]

+

+

+

Mensch Fahrzeug


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Evolutionäre vs. Revolutionäre Einführung


+

+

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Zusätzliche Gliederungs-Dimensionen


Low Velocity High Velocity

Structured

Traffic

Environment

Unstructured

(complex)

Traffic

Environment

Traffic Jam Highways

Parking and

Maneuvering

Urban and

Rural Roads

[Source: International Organization of Motor Vehicle Manufacturers, ITS/AD-04-14, Berlin, June 2015]

Geschwindigkeit

Kom

ple

xität

Um

feld

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Roadmap ADAS


research area

longterm relevant research area

longterm relevant

research area

longterm relevant

research area

longterm relevant

* Current UN R 79 only allows corrective steering above 10 km/h (lateral assistance).

Therefore steering capability of today‘s Level 2 functions is still limited.


Urban and Rural

Roads

Highway

Traffic Jam

already introduced

(limited*)

already introduced

(limited*)

already introduced

(limited*)

Parking and

Maneuvering already introduced

Level 2

+

futu

re r

esea

rch

are

a

lon

gte

rm r

ele

va

nt

Level 5 Level 3

+

Level 4

midterm

relevant scenarios

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Longterm

Gens.

Automation

Gen. 2

Automation

Gen. 1

ADAS new

ADAS

established

Intervening only

in emergency

Driver Only Assisted Partial

Automation

Conditional

Automation

High

Automation

Full

Automation

0 1 2 3 4 5

ADAS Advanced Driver Assistance Systems

AEBS Advanced Emergency Braking

ESC Electronic Stability Control

ABS Antilock Braking System

LKAS Lane Keeping Assistance

FCW Forward Collision Warning

ACC Adaptive Cruise Control

Existing Low velocity in structured environment Unstructered environment

AEBS

ABS ESC AEBS LKAS

FCW ACC

Traffic Jam Ass.

Park Ass.

Highway Traf.

Jam-system

Valet Parking

System

High velocity in structured environment

Highway

System

Robot

Taxi Urban & rural

roads

Urban & rural

roads

Highway

System

Überblick Automatisierte Fahrfunktionen


Motivation • Gesetzlich (Zulassung/Haftung)

• Technologisch System

• Technologisch Absicherung


Motivation

Entwicklungs-Trends

Herausforderungen

Handlungsfelder


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Was sind die Herausforderungen?


Umfeld-

modellierung &

Erkennung,

Situations-

verständnis

Entscheidungs-

findung Einbindung des

Fahrers,

HMI,

Übernahme-

zeiten

Vernetzung

Infrastruktur,

Kommunikation

V2X

Testen:

Anforderungen,

Scenarios,

Methoden,

Abdeckung,

Standards

Demonstration

der Sicherheit

Ethische Fragen

Akzeptanz

Anwender

Gesetzlicher

Rahmen

Testen,

Zulassen

Betreiben

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Gesetzliche Rahmenbedingungen?


Umfeld-

modellierung &

Erkennung,

Situations-

verständnis

Entscheidungs-


Fahrers,

HMI,

Übernahme-

zeiten

Vernetzung

Infrastruktur,

Kommunikation

V2X

Testen:

Anforderungen,

Scenarios,

Methoden,

Abdeckung,

Standards

Demonstration

der Sicherheit

Ethische Fragen

Akzeptanz

Anwender

Gesetzlicher

Rahmen

Testen,

Zulassen

Betreiben

Aktuelle Gesetzliche Rahmenbedingungen

18

Verhaltensrecht

• “Every driver shall at all times be able to control his vehicle or to guide his animals.”

• 03/2014: Traffic Safety allows a car to drive itself, as long as the system “can be overridden or switched off by the driver”. A driver must be present and able to take the wheel at any time.

VIENNA Convention &

GENEVA Convention

WP.1

• StVO‘s basieren oft auf Wiener/Genua-Konvention+UNECE, sind aber national unterschiedlich.

• Level 1 und 2 sind umsetzbar.

• Level 3, 4 und 5 werden Anpassungen erfordern.

Nationale Gesetze &

Verordnungen

• ISO 11270:2014(E) LKAS, ISO 22178:2009(E) LSF, …

• Vorschlag aus „interactIVe“ (gefördertes EU-Projekt, 7tes Rahmenprogramm): „ADF sollten jederzeit deaktivierbar sein“

Standards,

Produkthaftung


Zulassungsrecht

•Automatically commanded steering function allowed only up to 10 km/h (parking maneuvers)”, beyond 10 km/h, only „corrective steering function“ is allowed (LKA)

•Neu ab 23. März 2016: “Vehicle systems … shall be deemed to be in conformity …when such systems can be overridden or switched off by the driver”

UNECE Regulation 79 on

steering equipment

WP.29 http://www.unece.org/trans/main/welcwp1.html

https://treaties.un.org/doc/Publication/CN/2015/CN.529.2015.Reissued.06102015-Eng.pdf

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Haftung


• Haftung (vereinfacht)

“Halter und Fahrer haften für die Betriebsgefahr und Fahrfehler.

Der Hersteller haftet für Produktfehler.“

• Haftungsverlagerung

zunehmende Fahrzeugautomatisierung

Hersteller haften zukünftig öfter, Halter weniger

• Unfalldatenspeicher notwendig um Rechtsunsicherheit und Missbrauch vorzubeugen

• Ethische Problemstellung: „Schuld kann auch bei System liegen.“

Quelle: HOCHAUTOMATISIERTES FAHREN AUF AUTOBAHNEN, Frauenhofer IAO

Rahmenbedingungen in den USA?

Beispiel NEVADA (Quelle Frauenhofer):

• Spezielles Kennzeichen

• Technik detailliert beschrieben und demonstriert

• Von Behörde genehmigt

• 10000 Meilen Betrieb nachgewiesen

• 2 Fahrer

• Leichtes Abschalten/Übernehmen

• Anzeige, Warnung bei Systemgrenzen,

• Datenaufzeichnung (30 Sekunden)

• Ausreichende Versicherungssumme 5MioUS$

[Source: Wikipedia, October 2015]


Nicht einheitlich...

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Technische Herausforderungen im Fahrzeug


Umfeld-

modellierung &

Erkennung,

Situations-

verständnis

Entscheidungs-


Fahrers,

HMI,

Übernahme-

zeiten

Vernetzung

Infrastruktur,

Kommunikation

V2X

Testen:

Anforderungen,

Scenarios,

Methoden,

Abdeckung,

Standards

Demonstration

der Sicherheit

Ethische Fragen

Akzeptanz

Anwender

Gesetzlicher

Rahmen

Testen,

Zulassen

Betreiben

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Technische Themenfelder ADAS


Daten-Fusion

Multi-sensor data

Power computing

Cognitive data

Daten-Verarbeitung und

Entscheidungsfindung

Fahrzeug

Komponenten

Sensorik

Software

Reasoning

Decision-making

Driver interface

Driver-car hand-off

Fahrzeug

Sensoren

Radar, Kamera

Lidar, GPS, Karten…

Vernetzung

V2X, DSRC, Cellular,

WiFi…

Aufhängung Lenkung

Getriebe Vortrieb Bremsen

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Ego vehicle

model

Fahrzeug

Path Level (Obstacle av.,stabilization )

Ego vehicle

sensors

Low level controller

Fahrer

HMI

Informationsverarbeitung in ADAS-System


V2X

Fahrer-

Überwachung

Odometry

and Map data

Environment

sensors

Sensor fusion

Environment

model

Planning

Tactical Level (Scenario, Maneuver)

Strategic Level (Navigation)

Umwelt

Actuator abstraction


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Technische Herausforderungen


Fahrzeug-

Model

Fahrzeug


Fahrzeug-

Sensoren

Unterlag. Regelung

Fahrer

Fahrer/Fahrzeug/Schnittstelle (Konsole)

V2X

Fahrer-

Überwachung

Odometrie &

Kartendaten

Umgebungs-

Sensoren

Sensor-Daten

Fusion

Umgebungs-

Model

Planung

Taktische Ebene (Scenario, Maneuver)

Strategie Ebene (Navigation)

Umwelt

Steller Abstraktion

Pfad Ebene (Hindernisvermeidung,

Stabilisierung )

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Herausforderungen in der Entwicklung


Umfeld-

modellierung &

Erkennung,

Situations-

verständnis

Entscheidungs-


Fahrers,

HMI,

Übernahme-

zeiten

Vernetzung

Infrastruktur,

Kommunikation

V2X

Testen:

Anforderungen,

Scenarios,

Methoden,

Abdeckung,

Standards

Demonstration

der Sicherheit,

Ethische Fragen

Akzeptanz

Anwender

Gesetzlicher

Rahmen

Testen,

Zulassen

Betreiben

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Reale Versuchsträger reichen nicht

26

Unfälle mit

Personenschaden Fahrleistung

Distanz zwischen zwei

Unfällen

Deutschland

alle Straßenfahrzeuge 300.000 7,1∙1011 km 2,0 Mio. km

Deutschland Autos 180.000 6,0∙1011 km 3,3 Mio. km

Autobahnen ~ 18.000 2,2∙1011 km 12,0 Mio. km

Für statische Relevanz (mit 95%er Sicherheit besser als von Menschen gelenkt)

laut Prof. Winner ~240 Mio km Fahrzeug-Integrationstests

d.h. 1000 Fahrzeuge ein Fahrzeugleben (250.000km) lang

Derzeitige Integrationstest in Fahrzeugen sind im Bereich von einigen hunderttausend km

[Bartels & Ruchatz, at Automatisierungstechnik 2015;63(3), p168-179]

Problematik: Zeit, Kosten und Testwiederholung bei Verbesserung

[Source: H. Winner, 6. FAS Academy Munich, 29th November 2013, based on ADAC Statistics Report, 2010 – 2012]


Motivation • Gesetzlich (Zulassung/Haftung)

• Technologisch (System/Absicherung)


Motivation

Entwicklungs-Trends

Herausforderungen

Handlungsfelder


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Handlungsfelder I

13.04.2016 28

Interaktion Fahrzeug / Infrastruktur

o Standards für digitale Infrastruktur (z.B. 50 Mbit/s 2018 in ganz DE)

o Verfügbarkeit hochgenauer Karten + aktuelle Echtzeit-Verkehrs-Daten

o Kommunikation mit Verkehrsführung (C-ITS, DSRC), um Services zu ermöglichen

(cloud, “fog computing”, swarm intelligence, ...)

o Testregionen

Privatheit und Sicherheit der Daten

o IT Sicherheit für Fahrzeuge (Standardisierung)

o Regelungen zum Eigentum der Daten

Regulative Rahmenbedingungen, Rechtssicherheit (international + national)

o Weitere Anpassungen bezüglich ADAS Richtung Hoch- und Vollautomatisierung

o Fahrzeug Tests, Zulassung, Instandhaltung und Überprüfung, Fahrerausbildung

o Unfalldatenspeicherung als Zulassungsvoraussetzung für HAF?

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Handlungsfelder II

29

Sensorik und Datenverarbeitung 360° Umfeld-Erkennung,

o Klassifikation von Objekten, Interpretation der aktuellen Fahr-Situation

o Ortung/Positionierung : Abgleich mit Landmarken aus Umfeldsensorik

Kommunikation und Vernetzung nach außen

o Infrastruktur und Verkehr, Cloud, “fog computing”, swarm intelligence

Verteilung der Daten im Fahrzeug

o Architekturen der Fahrzeug-Software (auch “system of systems”), Dynamische RTE

o High power computing, Multi/Many-Core, Echtzeit-Protokolle, hohe Bandbreite

Zuverlässigkeit

o Redundanz (sensorseitig, steuerungsseitig)

o Modularität und Standardisierung der Schnittstellen effizientes Testen

Fahrerinteraktion

o HMI, Übernahme

Entwicklungs-Methoden und –Werkzeuge für das Absichern & Testen

o finaler Nachweis der Beherrschbarkeit durch den Fahrer vor Markteinführung

o Sicherstellen von Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit

o Absicherungskonzepte


“Das Fahren von Autos ist ein Informationsproblem.

Genau das ist unser Geschäftsfeld.” Jens Redmer, Google

... für Universität und Forschungszentrum

entsteht aus diesem Informationsproblem ein

anspruchsvolles vielseitiges Forschungsfeld.


Herausforderungen in der Entwicklung von hochautomatisierten Systemen in Transport und Verkehr

Dr. Michael Stolz

Univ.-Doz. Dr. Daniel Watzenig Virtual Vehicle Research Center 13.04.2016

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