Maximilian Grabowski, Tom Michael Gasser, Bryan Bourauel, Adrian Hellmann, Patrick Seiniger, Daniel Sander, Jost Gail

• Für die Typgenehmigung fehlt bislang eine einheitliche Grundlage, um automatisierte und autonome Fahrzeuge hinsichtlich ihrer Steuerungsleistung zu prüfen. Oft wird dafür über einen Szenarienkatalog mit spezifisch ausgewählten Szenarien diskutiert, jedoch ist auf internationaler Ebene (UNECE, EU) bisher kein Szenarienkatalog im Hinblick auf die Typgenehmigung entstanden, und es gibt derzeit noch keinen Konsens, ob ein solcher Katalog überhaupt erarbeitet werden sollte. Die vorliegende Arbeit liefert in diesem Zusammenhang mit dem sogenannten Erkennbarkeitsansatz für die Typgenehmigung automatisierter und autonomer Fahrzeuge einen Baustein. Der Erkennbarkeitsansatz ist ein pragmatischer Prüfansatz, der die Sicherheit automatisierter und autonomer Fahrzeuge durch eigenes vorausschauendes und fehlertolerantes Fahren gegenüber anderen Verkehrsteilnehmenden im Mischverkehr in den Fokus nimmt. Dabei geht der Prüfansatz über das Prüfen von unmittelbar unfallvermeidendem Verhalten in bereits kritischen Situationen hinaus. Da dieser Prüfansatz sich nicht auf einen festen Szenarienkatalog verlässt, sondern eine flexible Erstellung der Szenarien vorsieht, wird die Möglichkeit zur Optimierung auf gelistete Szenarien zugleich vermieden. Der erste Teil des Erkennbarkeitsansatzes ist die dynamische Szenariengenerierung, in der ODD-basiert Szenarien erstellt werden. Als Grundlage dienen Unfalltypen aus dem Unfalltypenkatalog des GDV, die mittels Kreativitätstechniken mit Indizien angereichert werden, die auf eine sich anbahnende, kritische Situation hindeuten. Im zweiten Teil werden die Szenarien in einem realen Fahrzeugtest mit Hilfe von Prüfwerkzeugen der aktiven Fahrzeugsicherheit (Attrappen, Fahrroboter, Messtechnik) dargestellt. Diese Realisierung erfolgt in einer realen Infrastruktur, um natürliche Einflüsse mit einbeziehen zu können. Eine Umsetzung der Prüfung in der Simulation erscheint vorerst noch nicht als geeignet, da die Simulationsmodelle eventueller Hersteller bisher nicht standardisiert verfügbar und nicht ausreichend validiert sind. Die Ergebnisse dieser Arbeit stellen den Erkennbarkeitsansatz mit allen erforderlichen Schritten zur Erstellung von Szenarien vor und demonstrieren die grundsätzliche Darstellbarkeit der Szenarien in realer Infrastruktur unter Verwendung aktueller Testwerkzeuge. Der Prüfansatz macht damit das defensive Fahren exemplarisch prüfbar und im Rahmen der Typgenehmigung bewertbar.
• To date, there is no standardized basis for testing the driving control performance of automated and autonomous vehicles for type approval. A scenario catalogue with pre-selected scenarios is often discussed for this purpose, but no scenario catalogue has yet been developed at international level (UNECE, EU) with regard to type approval, and there is currently no consensus, as to whether such a catalogue should be developed at all. This work demonstrates the so-called Recognizability-approach, which can be used as a building block for the type approval of automated and autonomous vehicles. The Recognizability-approach is a pragmatic assessment approach that focuses on the safety of automated and autonomous vehicles through their anticipatory driving style and error-tolerant behavior towards other road users in mixed traffic. This approach goes beyond the testing of direct accident-avoiding behavior in already critical situations: As it does not rely on a fixed catalogue of scenarios, but instead provides for the flexible generation of scenarios, the possibility of optimization based on listed scenarios can be avoided at the same time. The first part of the Recognizability-approach is the ODD-based dynamic scenario generation. The conflict types from the accident catalogue of the GDV (German Insurance Association) serve as a basis, which are enriched with indicators using creativity techniques, where these indicators point to an evolving critical situation. In the second part, the scenarios will be carried out in a physical vehicle test with the help of tools commonly used for active safety testing (dummies, driving robots, measurement equipment). The realization is performed in real infrastructure in order to include environmental influences. Implementation of the assessment in the simulation does not appear to be suitable for the time being, as the simulation models of potential manufacturers are not yet available in standardized form and have not been sufficiently validated. The results of this work present the Recognizability-approach with all the steps required to create scenarios and demonstrate the general feasibility of these scenarios in real infrastructure using state-of-the-art testing tools. This approach thus makes defensive driving exemplary testable and assessable within the scope of the type approval.