Sensormodelle für die virtuelle Validierung des automatisierten Fahrens

Sensormodelle für die virtuelle Validierung des automatisierten Fahrens

Der reale Verkehr bietet eine große Vielfalt und eine hohe Komplexität möglicher Verkehrsszenarien. Die Freigabe hochautomatisierter Fahrfunktionen durch traditionelle Fahrversuche ist daher weder effizient noch wirtschaftlich. Aus diesem Grund bedarf es neben dem Realversuch zusätzlicher virtueller Testmethoden, um den Aufwand des Sicherheitsnachweises zu reduzieren. Dazu sind leistungsstarke Modelle von Fahrzeug, Umgebung und Fahrfunktion nötig. Hierbei ist der Zielkonflikt zwischen Modellgenauigkeit und Rechenzeit aufzulösen. Bisher existieren noch keine etablierten Standards für Modelle der Umfeldsensorik, wobei vor allem Modellierungsansätze fehlen, die in der Lage sind, realistische Resultate zu liefern. Auf dem beschriebenen Forschungsgebiet zielt FZD auf aussagekräftige Modelle für Radar,- Lidar- und Ultraschallsensoren ab. Dabei wird die Forschung in drei Bereichen vorangetrieben: Neben neuen Modellierungsansätzen für die Sensorsimulation, speziell ausgerichtet auf die Validierung des automatisierten Fahrens, wird an Qualitätskriterien und Validierungsmethoden für eben diese Modelle auf Systemebene geforscht. Zusätzlich wird die Nutzung synthetischer Daten für die Validierung und den Stress-Test der Verarbeitungsprozesse für die Sensordaten, wie sie beispielsweise in Objekterkennung und Zielverfolgung eingesetzt wird, evaluiert. Zur Anwendung kommen dabei zur Abbildung der mm-Wellen für Radar und des infraroten Lichts im Fall von Lidar zum einen analytische Ansätze wie „Ray-Tracing“, das in der Bildsynthese weit verbreitet ist. Zum anderen werden sowohl für die Modellierung als auch für die Validierung der Sensormodelle Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, wie beispielsweise dem „Deep Learning“, erforscht. Das Thema wird in den beiden öffentlich geförderten Projekten PEGASUS und ENABLES3 für die jeweils unterschiedlichen Anwendungsfälle Autobahn-Chauffeur und Valet-Parking bearbeitet.

 
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