Intelligente Verkehrskonzepte müssen hohe Anforderungen erfüllen, damit die Verkehrsplaner ihr Ziel – eine noch höhere Verkehrssicherheit – erreichen. Angesichts des steigenden Verkehrsaufkommens ist dies eine durchaus schwierige Aufgabe. Fahrerassistenzsysteme (FAS) bieten das Potenzial, die Zahl von Unfällen und Staus zu verringern.

Mittlerweile gibt es eine Vielzahl Fahrerassistenzsysteme, die dem Fahrer aktiv und passiv zur Seite stehen und darüber hinaus für mehr Fahrkomfort sorgen. Mit einem steigenden Grad an Automation bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen wie sie Google und Tesla bereits vorgestellt haben ist auch in Zukunft zu rechnen. Für diesen Grad an Automation kommt der Erprobung und Absicherung der relevanten Systeme eine gesteigerte Bedeutung zu.

Bild 1: Die Sensorbox von Atlatec. Die Referenzmesstechnik lässt sich schnell einrüsten und ist portabel.

Bild 1: Die Sensorbox von Atlatec. Die Referenzmesstechnik lässt sich schnell einrüsten und ist portabel. Atlatec

Eckdaten

Im Kern und im Umfeld von Fahrerassistenzsystemen werkeln eine Vielzahl Sensoren an ganz unterschiedlichen Aufgaben. Bevor die Sensorik Einzug in die Serienproduktion hält, muss sie diverse Tests durchlaufen. Und das in möglichst kurzer Zeit. Über ein System, mit dem sich bei Testfahrten die Sensorik für Fahrerassistenzsysteme zeitsparend überprüfen lässt, geht es in diesem Beitrag.

Die Entwicklung der Fahrerassistenzsysteme schreitet kontinuierlich voran. In einigen Jahren werden Fahrzeuge serienmäßig mit Sensoren und einem Automationsgrad für bestimmte Anwendungsszenarien marktreif sein. Zunächst müssen die Verantwortlichen das hochautomatisierte Fahren auf Autobahnen zur Serienreife bringen, bevor Fahrzeuge auch auf Landstraßen und durch Städte selbstständig navigieren und fahren.

Sechs Stufen der Automatisierung

International und national unterteilt man die Automatisierungsgrade in sechs Stufen, die die Aufgaben des Systems und die Anforderungen an den Fahrer klassifizieren. Während es in Stufe Null keinerlei Automatisierung gibt und der Fahrer das Fahrzeug vollkommen alleine steuern muss, enthalten die Stufen eins und zwei bereits unterstützende und teilautonome Systeme, die beispielsweise die Lenkung oder Beschleunigung sowie den Bremsvorgang übernehmen. In Stufe drei ist das System in der Lage, selbst die Situationen zu erkennen, in denen es an systematische Grenzen stößt und den Fahrer auffordert, die Steuerung zu übernehmen. In Stufe vier übergibt der Fahrer die Fahraufgabe für bestimmte Szenarien komplett an das System. Stufe fünf repräsentiert derzeit die letzte Entwicklungsstufe. In Stufe fünf kann das Fahrzeug alle Fahraufgaben vollkommen autonom und in vollem Umfang in jeder Situation auf allen Straßentypen übernehmen.

Damit Fahrerassistenzsysteme reibungslos funktionieren, sind verschiedene Sensoren erforderlich, die die Entwickler oft kombinieren. Das Ziel ist, Umgebungsdaten in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten, damit das FAS entsprechend reagieren kann. Zum Einsatz kommen Radare, Lidare, Ultraschallsensoren, Infrarot-Kameras und Mono- oder Stereokameras. Die Verknüpfung der Daten verschiedener Sensoren soll Redundanz schaffen, Plausibilitätsprüfungen ermöglichen und eine Fehlinterpretation von Daten verhindern.

Abbild der Wirklichkeit

Je mehr die Automation in Fahrzeugen zunimmt, desto gravierender können sich Fehlfunktionen auswirken. Dies bedeutet, dass ausreichend viele Testkilometer zu fahren sind, um die Systeme auf Zuverlässigkeit zu prüfen. Und je stärker die Automation im Fahrzeug ist, desto mehr Kilometer sind testweise zu absolvieren. Da für Testfahrten viel Zeit erforderlich ist, verlängert sich der Entwicklungsprozess bis zum Erlangen der Serienreife. Für die Automobilhersteller kann dies problematisch sein. Ein hochgenau referenziertes Abbild der Wirklichkeit, das als valide Vergleichsgrundlage für die zu testenden Sensoren nebst Software dient, kann den Erprobungsprozess vereinfachen und erleichtern.

Derzeit mit am weitesten fortgeschritten sind Systeme zur Fahrstreifenerkennung, zu denen auch die Spurhalteassistenten gehören. Spurhalteassistenten müssen von Grund auf hochpräzise arbeiten, da die Spurerkennung als Eckpfeiler der nächsten Automationsstufe, des hochautomatisierten Fahrens, dient. Fehldetektionen der zu erkennenden Fahrstreifengeometrie kann gravierende Folgen haben. Der Validierung dieser Systeme zu einem frühen Zeitpunkt im Entwicklungsprozess kommt eine zentrale Bedeutung zu. Zum Erproben der Systeme stehen SiL-Verfahren (Software in the Loop) mit Testdaten zur Verfügung. Später im Entwicklungsprozess erfolgen Tests in HiL-Ständen (Hardware in the Loop) auf ähnliche Weise. In der Endphase testen und erproben die Ingenieure das System im Gesamtverbund des Fahrzeugs.

Große Datenmengen beherrschen

In allen Phasen der Erprobung entstehen große Datenmengen. Die Datenbanken müssen die Daten des Sensors (zum Beispiel Kamerabilder) sowie die zugehörige Referenz (Grundwahrheit) enthalten. Erst die Referenzdaten ermöglichen eine genaue Bewertung der zu erprobenden Sensordatenfunktion. Referenzdaten erlauben des Weiteren eine quantitative Aussage der Sensorleistung und das Auffinden von Randfällen, die im Laufe der Erprobung von besonderer Bedeutung sind, damit sich die Systemgrenzen genauer beschreiben lassen.

Bild 2: Das System vermisst die Fahrstrecke dreidimensional, wobei die Annotierung halbautomatisch erfolgen kann. Vermessene Objekte, wie zum Beispiel Fahrstreifenmarkierungen, dienen als Referenzmessung beim Erproben von Fahrerassistenzsystemen.

Bild 2: Das System vermisst die Fahrstrecke dreidimensional, wobei die Annotierung halbautomatisch erfolgen kann. Vermessene Objekte, wie zum Beispiel Fahrstreifenmarkierungen, dienen als Referenzmessung beim Erproben von Fahrerassistenzsystemen. Atlatec

Das Erstellen von Referenzdaten gestaltet sich hierbei oft zeitaufwendig und kostenintensiv. Ein üblicher Ansatz ist die aufgezeichneten Sensordaten manuell zu attributieren. Manuelle Attributierung, beispielsweise von Fahrstreifengeometrien, ist jedoch zeitaufwendig und teils unzuverlässig. Alternativ lassen sich Sensordaten in Simulationsumgebungen simulieren. Ein Fahrzeug mit entsprechend konfiguriertem Sensorsystem durchfährt eine künstliche, virtuell erzeugte Welt und Sensormodelle simulieren die Sensordaten. Der große Vorteil ist, dass die Grundwahrheit verfahrensbedingt vollständig und exakt bekannt ist. Auch das manuelle Attributieren entfällt vollständig. Problematisch ist jedoch die Realitätstreue der simulierten Welten. Die virtuell am Computer erzeugten Welten wirken oft steril, künstlich und teils unrealistisch.

Streckenabschnitte automatisch vermessen

Bei Atlatec in der Entwicklung befindet sich ein System (Bild 1), mit dem sich ein Streckenabschnitt automatisch dreidimensional vermessen lässt (Bild 2), um so ein genaues Abbild der Umgebung zu erzeugen (Weltmodell). Das Weltmodell besteht aus einer dichten 3D-Rekonstruktion der Umgebung. Die Rekonstruktion der befahrenen Strecken ermöglicht, eine Ansicht der Fahrbahnoberfläche aus der Vogelperspektive zu berechnen (Orthofoto, Bild 3). Das Weltmodell (3D oder Orthofoto) lässt sich nachfolgend durch Attributionswerkzeuge annotieren. So lassen sich große Mengen Referenzdaten, zum Beispiel für Fahrstreifenerkennungssysteme, generieren. Das System ist portabel und lässt sich schnell auf einem Fahrzeug einrüsten. Die gesamte Referenzsensorik mit automatischer Selbstkalibrierung befindet sich im System.

Einsetzbar ist das System bei Testfahrten zum Überprüfen der eigentlichen Sensoren. In diesem Fall zeichnet das System parallel zu den Sensordaten die Umgebung der gefahrenen Strecke auf, wobei es nur statische Objekte erfasst. Anschließend erfolgt in der dreidimensionalen Umgebung die Markierung der Fahrstreifen in einem halbautomatischen Verfahren. Eine vollautomatische Erkennung ist ebenfalls möglich, erfordert aber eine anschließende manuelle Überprüfung. Dies stellt sicher, dass die Referenzumgebung, gegen die der Test der Sensoren erfolgt, so exakt wie möglich ist.

Gerade bei Straßenabschnitten mit verblichenen oder nur noch unvollständig erkennbaren Markierungen ist dieses Vorgehen wichtig, damit das System auch diese, in der Realität vielerorts vorkommenden Bedingungen, erfassen kann. Das Annotieren der Fahrstreifen dauert derzeit etwa doppelt so lange wie die Fahrzeit. Damit ist die Bearbeitung der aufgezeichneten Bilder deutlich schneller als vergleichbare Lösungen. Die generierte 3D-Welt ist dabei flexibel einsetzbar.

Verkehrszeichen dreidimensional vermessen

So lassen sich neben Fahrstreifen zum Beispiel auch Verkehrszeichen oder andere Objekte dreidimensional vermessen, je nachdem, welche Daten als Referenz für spezielle Sensoren und zugehörige Software erforderlich ist. Die Montage der notwendigen Kamera erfolgt auf dem Dach des Testfahrzeugs. Zum Speichern der Bilder dient eine Festplatte, die sich jederzeit austauschen lässt, sodass sich auch längere Testfahrten aufzeichnen lassen. Dynamische Objekte erfasst das System derzeit nicht.

Bild 3: Die dreidimensional vermessene Umgebung lässt sich in Simulationsumgebungen nutzen. Umfangreiche Testkataloge lassen sich auf einfache Weise einfahren.

Bild 3: Die dreidimensional vermessene Umgebung lässt sich in Simulationsumgebungen nutzen. Umfangreiche Testkataloge lassen sich auf einfache Weise einfahren. Atlatec

Zum Einsatz kommt ein Gehäuse mit Stereokameras, da sich hierdurch die dreidimensionale Position im Kamerakoordinatensystem mithilfe eines Algorithmus bestimmen lässt. Die Kameras nehmen in Full-HD-Auflösung auf und verfügen über einen Erfassungswinkel von etwa 120 Grad (horizontal). Ferner arbeiten sie mit einem besonders hohen Dynamikumfang, um gleichzeitig helle und dunkle Bereiche abzubilden. Des Weiteren ist die Referenzmesstechnik mit einem differenziellen GPS (DGPS) ausgestattet, das unter geeigneten Bedingungen eine globale Genauigkeit von 2 cm erreicht.

Pro Minute zeichnet das System ein Datenvolumen von etwa 500 Megabyte auf. Die aufgezeichneten Daten übersetzt eine Software im Nachgang in ein dreidimensionales Weltmodel. Hierbei erfolgt die Fusionierung aller aufgenommenen Daten. Diese nachträgliche, akausale Datenverarbeitung ermöglicht die hohe Genauigkeit des Weltmodells.

Mit dem vorgestellten System können OEMs und Zulieferer von Fahrstreifen-Erkennungssystemen ihre gewonnenen Daten gegen ein sehr genaues Weltmodell abgleichen. Was zuvor manuell während der Testfahrt festzuhalten war, ermittelt nun eine Auswertungssoftware. Das System ist bereits früh im Entwicklungsprozess einsetzbar und kann den gesamten Erprobungszyklus begleiten. Im Ergebnis lassen sich die erfassten Daten des zu erprobenden Sensors quantitativ bewerten.

Testdaten schnell erzeugen

Es ist nun möglich, für beliebige Testfahrten genaue Statistiken und Auswertungen zum Sensorverhalten zu erstellen und Abweichungen zum Referenzmodell zu bewerten. Nutzer der Referenzsensorik können diese selbst betreiben und sind nicht auf das Erstellen von 3D-Karten durch Drittanbieter angewiesen. So lassen sich große Testdatenmengen schnell erzeugen.

Bild 4: Dichte Fahrbahnansichten aus der Vogelperspektive generiert das System automatisch.

Bild 4: Dichte Fahrbahnansichten aus der Vogelperspektive generiert das System automatisch. Atlatec

Eine weitere Funktion der beschriebenen mobilen Kartierlösung ist das Erstellen von Simulationsmodellen (Bild 4). Die vollständig dreidimensional vermessene Umgebung ist in Simulationsumgebungen (zum Beispiel IPG Carmaker) nutzbar. Damit erreichen die Simulationen einen hohen Genauigkeits- und Realitätsgrad. Insbesondere lassen sich echte Welten in Simulationen nutzen und das Erstellen dieser 3D-Welten erleichtern. Außerdem lässt sich der zu testende Sensor anfänglich mit Simulationsdaten erproben und danach in der dazugehörigen echten Umgebung testen. Die Erzeugung vieler realistischer Simulationswelten ist somit möglich.