Refine
Year of publication
Document Type
- Book (28)
- Conference Proceeding (3)
- Report (2)
- Article (1)
- Part of a Book (1)
Language
- German (35) (remove)
Keywords
- Automatisch (35) (remove)
Institute
Als Grundlage des Forschungsprojektes FE 02.0378/2014/CGB „Analyse von Straßenbestandsobjekten aus Laserpunktwolken durch Mustererkennung/Objekterkennung einschließlich der Georeferenzierung“ wurden Messdaten der Mobile Mapping Fahrzeuge IRIS5 und IRIS12 der Firma LEHMANN+PARTNER GmbH (LP) eingesetzt. Die georeferenzierten Punktwolken entstanden mit Hilfe eines an den Fahrzeugen montierten CPS Laserscanners vom Projektpartner, dem Fraunhofer Institut für Physikalische Messtechnik, IPM, Freiburg. Die Aufgabe des Forschungsprojektes bestand in der Erforschung von Methoden und Algorithmen zur automatisierten Mustererkennung von speziellen Objekten in dreidimensionalen Punktwolken. Die ausschließliche Analyse bzw. Extraktion von Objekten auf Grundlage der reinen Punktwolke erwies sich am Anfang des Projektes als nicht zielführend. Größter limitierender Faktor war die mit der Entfernung zunehmende Dichteverringerung in den Daten der Punktwolken. Dies führte zum Teil zu unterrepräsentativen Abbildungen von kleinen oder schmalen Objekten. Um dieses Defizit auszugleichen, wurden die georeferenzierten Bilddaten der Mobile Mapping Fahrzeuge als Analysehilfe verwendet. Die Bilddaten weisen ein vielfach höheres Auslösungsvermögen im Vergleich zur Punkwolke auf. Zur Analyse der Daten kamen verschieden Neuronale Netze zum Einsatz, die zunächst die Bildinformationen analysierten. Nach der Trainingsphase des Neuronalen Netzes wurden Objekte einer messtechnischen Aufnahme (Scene) detektiert. Durch die georeferenzierten Bilddaten konnten alle automatisch gefundenen Objektinformationen in die Punktwolke übertragen werden. Hierbei wurde eine weitaus größere Diversität der Extraktionsergebnisse als mit der Analyse der reinen Punktwolke erzielt. Die finale Lösung der automatischen Extraktion bestand in der Projektion der einzelnen Objekte vom Neuronalen Netz in die Punktwolke. Dadurch, dass jedes Objekt mehrfach in jeder Bildszene erfasst wurde, besitzt jeder Laserscanner Punkt mehrere automatisch generierte Objektlable. Mit Hilfe von Clusteranalysen und Mehrheitsentscheidungen konnte die Ausgangspunktwolke in einzelne Objekte vollautomatisch zerlegt werden. Für die Verwendung in einem GIS oder für die OKSTRA konforme Speicherung mussten die Daten weiter aufbereitet werden. Hierzu wurden die einzelnen Objektklassen einer Repräsentationsklasse zugeordnet, sodass eine eindeutige Darstellung in einem GIS erfolgen konnte. Zur Kontrolle und Validierung der Extraktionsergebnisse wurde eine unbekannte Teststecke (Rundkurs bei Köln-Rösrath) aufgenommen. Die Digitalisierung jedes Referenzobjektes erfolgte manuell. Der Vergleich der Objekte erfolgte aufgrund Lage, Ausprägung und Objekttyp. Hierbei stellte es sich heraus, dass insgesamt 66% der Objekte komplett oder teilweise extrahiert werden konnten. Nur 4% der automatisch detektierten Flächenobjekte konnte im Referenzdatensatz nicht gefunden werden. Bestes Extraktionsergebnis lieferte der Objekttyp „Markierungslinien“ mit 90% Übereinstimmung mit dem Referenzdatensatz auf dem Testabschnitt der BAB. Zuordnungsdefizite kamen hauptsächlich aus den Label-Zuordnungsfehlern, die sich zum Teil aus der Abbildungsgeometrie schmaler und kleiner Objekte in der Punktwolke ergaben. An dieser Stelle besteht noch erhebliches Potential zur Verbesserung der Extraktionsergebnisse, welche im Rahmen dieser Forschungsarbeit nicht weiter optimiert werden konnte. Das Forschungsvorhaben zeigte, dass aus einer Punktwolke unter Zuhilfenahme von georeferenzierten Bildern der gleichen Szene vollautomatisch Objekte zu extrahieren sind. Im Ergebnis liegen georeferenzierte Objekte, die in einem Geoinformationssystem abgebildet werden können, vor.
Es ist davon auszugehen, dass automatisiertes Fahren künftig zum Großteil auf der vorhandenen Infrastruktur zusammen mit nicht-automatisierten Fahrzeugen erfolgen wird. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob mit der Verbreitung automatisierten Fahrens auch besondere Anforderungen an die Infrastruktur entstehen bzw. wie die Infrastruktur ggf. weiterentwickelt werden sollte. Das übergeordnete Ziel des vorliegenden Grundlagenprojektes war daher die Beantwortung der Frage, welche Infrastrukturmaßnahmen (straßenbaulich, verkehrs- und informationstechnisch) für die verschiedenen Level des automatisierten Fahrens erforderlich sind. Das Projekt fokussierte hierbei auf die Fahrt auf der Autobahn und der Landstraße. Neben einem Standardszenario für die Fahrt auf der Autobahn (Autobahnchauffeur) und der Landstraße (Pendlerchauffeur) wurden auch ausgewählte Szenarien mit größeren Herausforderungen an die Fahraufgabe betrachtet, welche dann ggf. auch erhöhte Anforderungen an die Infrastruktur stellen. Aufbauend auf Grundlagen und Standards für den Bau und Betrieb der Straßenverkehrsinfrastruktur wurden im Projekt die bzgl. des automatisierten Fahrens auftretenden Herausforderungen erarbeitet, Szenarien mit besonderen Herausforderungen entwickelt, Infrastrukturmaßnahmen zur Unterstützung des automatisierten Fahrens abgeleitet und anschließend hinsichtlich der Aspekte Notwendigkeit, Wirksamkeit, technische, organisatorische und zeitliche Realisierbarkeit sowie des entstehenden Aufwands bewertet. Die Ergebnisse der Bewertung tragen dazu bei Empfehlungen zu erarbeiten, die helfen sollen, die Straßeninfrastruktur hinsichtlich automatisierten Fahrens zukunftsfähig zu machen. Es hat sich dabei herausgestellt, dass die Infrastruktur des Straßenverkehrs durchaus Potenzial besitzt, das automatisierte Fahren an ausgewählten Punkten bzw. in speziellen Situationen zu unterstützen. Eine zentrale und vielversprechende Maßnahme, die in den meisten Szenarien unterstützend für das automatisierte Fahren wirken kann, ist die Nutzung einer hochgenauen, geschichteten digitalen Referenzkarte. Durch diese lassen sich sowohl langfristige Situationen, als auch mittel- und kurzfristige Änderungen der Verkehrslage darstellen. Mit dem heutigen Stand der fahrzeugseitigen Technologie sowie der vorhandenen Straßeninfrastruktur erscheint hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen ohne Veränderungen bzw. große Anpassungen der Infrastruktur grundsätzlich vorstellbar. Für die weitere Entwicklung und den Erfolg der Automatisierung des Verkehrs ist zu sagen, dass das Zusammenspiel vor allem auf einer organisatorischen Ebene von Automobilindustrie und Straßenbetreibern als auch Diensteanbietern unerlässlich ist.
Die Jahresauswertung 2016 der automatischen Dauerzählstellen in Deutschland enthält Aussagen über die Verkehrsentwicklung im Bundesfernstraßennetz sowie differenzierte Einzelergebnisse für 1.738 Zählstellen. Die Erfassung und Aufbereitung der Daten erfolgte durch die Bundesländer in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI). Die Daten des Jahres 2016 wurden im Rahmen dieser Untersuchung übernommen, einer ergänzenden Überprüfung unterzogen, ausgewertet und den Ergebnissen des Vorjahres gegenübergestellt. In Deutschland betrug die Jahresfahrleistung auf den Bundesautobahnen 243,5 Mrd. Kfz-km und auf den außerörtlichen Bundesstraßen 108,2 Mrd. Kfz-km. Die mittleren DTV-Werte (DTV = durchschnittliche tägliche Verkehrsstärke) erreichten 51.200 Kfz/24 h auf Autobahnen und 9.580 Kfz/24 h auf außerörtlichen Bundesstraßen. Die relativen Veränderungen 2016/2015 betrugen für die mittleren DTV-Werte auf Autobahnen +2,0 % sowie auf den außerörtlichen Bundesstraßen +1,3 %. Für die Jahresfahrleistung bedeutet dies gegenüber dem Vorjahr eine Veränderung von +2,5 % auf Autobahnen und +0,7 % auf außerörtlichen Bundesstraßen. Die Auswerteergebnisse der Einzelzählstellen sowie die Angaben zur Lage der einzelnen automatischen Dauerzählstellen werden darüber hinaus sowohl als Excel-Tabelle als auch als UTF-8-Dateien bei der Carl Ed. Schünemann KG, Bremen, unter www.schuenemann-verlag.de zum kostenpflichtigen Download zur Verfügung gestellt. Ausgewählte Ergebniskenngrößen sowie die Stundendaten sind im Internet unter www.bast.de -> Statistik -> Automatische Zählstellen kostenlos erhältlich.
Bisher liegt der Schwerpunkt der Forschungsaktivitäten im Bereich der automatisierten Fahrzeugführung auf generellen Automatisierungseffekten, die implizit einen fahrerfahrenen Fahrer annehmen. Welches Potenzial Fahrerassistenzsysteme und Fahrzeugautomatisierung für Fahrschüler und Fahranfänger während des Kompetenzerwerbs haben, ist bisher nicht ausreichend erforscht. Anhand einer Literaturrecherche und eines Expertenworkshops werden in diesem Bericht Forschungsfragen aus dem Bereich des Fahrkompetenzerwerbs im Kontext zunehmender Fahrzeugautomatisierung erarbeitet. Im Rahmen der Literaturrecherche werden zunächst relevante Begrifflichkeiten aus der Expertise- und Kompetenzforschung definiert (z.B. Experte, Experteneigenschaften) sowie allgemeingültige Modelle zum Expertise- und Kompetenzerwerb aufgeführt. Mit Hilfe dieser Grundlagen wird anschließend der Kompetenzerwerb konkret auf das Autofahren übertragen und der Prozess des Fahrkompetenzerwerbs (z.B. Lernbedingungen während der Fahrausbildung und des darauffolgenden selbstständigen Fahrens, Unfallgeschehen der Fahranfänger) betrachtet. Nach GASSER, SEECK und SMITH (2015) lassen sich Fahrerassistenzsysteme sowie die Stufen der Fahrzeugautomatisierung nach ihrer Wirkweise in drei grundlegende Funktionskategorien einteilen (Funktionen der Wirkweisen A, B und C). Heute verfügbare Systeme werden in diese drei grundlegenden Funktionskategorien eingeordnet. Schließlich werden in diesem Bericht Fahrkompetenz und Wirkweisen zusammengeführt: Für jede Wirkweise werden die bestehenden Anforderungen an den Fahrer und damit verbundene Erkenntnisse zum Erwerb und der Entwicklung von Fahrkompetenz dargestellt. Es stehen als Nutzergruppen die Fahrschüler und die Fahranfänger im Fokus. Als weitere Nutzergruppe werden fahrerfahrene Fahrer berücksichtigt. Der durchgeführte Expertenworkshop diente dazu, eine anwendungsbezogene Ergänzung zur Literaturanalyse zu schaffen. Mit Vertretern der Fahrlehrerverbände, der Forschung und fahrerfahrenen Fahrern wurden Fragen diskutiert, die sich für die Wirkweisen A, B und C im Zusammenhang mit dem Fahrkompetenzerwerb ergeben. Die Befunde der Literaturrecherche werden zusammen mit den Ergebnissen des Expertenworkshops zur Ableitung des Forschungsbedarfs herangezogen. Der Forschungsbedarf wird – strukturiert nach den Wirkweisen – für jede Nutzergruppe dargestellt. Für die Nutzergruppen allgemein (d. h. alle Fahrer) ergibt sich Forschungsbedarf bezüglich der Bestimmung des Trainingsbedarfs zum Erlernen des richtigen Umgangs mit Funktionen der Wirkweisen A bis C sowie der Entwicklung entsprechender Trainingskonzepte (Schwerpunkt: Wirkweise B). Die Entwicklung von Trainingskonzepten zur Deckung dieses Trainingsbedarfs sollte unter Berücksichtigung der Kompetenzen der einzelnen Nutzergruppen erfolgen. Weiterhin sollten in der Forschung zukünftig sowohl der Anforderungswandel an das Aufmerksamkeitsmanagement der Fahrer bei Nutzung von Funktionen der Wirkweise B als auch Veränderungen in der Kommunikation zwischen Verkehrsteilnehmern im künftigen Mischverkehr Berücksichtigung finden. Für die Nutzergruppe der Fahrschüler ergibt sich Forschungsbedarf bezüglich der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Fahrausbildungs- und Fahrprüfungsinhalten für Funktionen der Wirkweisen A bis C. Für Funktionen der Wirkweisen A und B (Level 1) zeigt sich ein Potenzial zur Unterstützung des Kompetenzerwerbs beim Fahrenlernen, das zukünftig untersucht werden sollte. Von einem ausschließlichem Gebrauch von Funktionen der Wirkweise B während der Fahrschulausbildung sollte abgesehen werden, da potenziell ein Risiko des Nicht-Erwerbs von Fahrkompetenz besteht. Für die Nutzergruppe der Fahranfänger zeigt sich ein Potenzial zur Unterstützung des nach dem Fahrerlaubniserwerb andauernden Kompetenzerwerbs für Funktionen der Wirkweisen A und B (Level 1), welches zukünftig in der Forschung berücksichtigt werden sollte. Ähnlich wie bei der Gruppe der Fahrschüler besteht auch für Fahranfänger das potenzielle Risiko eines Nicht-Erwerbs von Fahrkompetenz bei ausschließlichem Gebrauch von Funktionen der Wirkweise B. Für die Nutzergruppe der fahrerfahrenen Fahrer ergibt sich zum einen Forschungsbedarf für die Bestimmung des notwendigen Trainingsumfangs für Funktionen der Wirkweisen A und B. Zum anderen sollte zukünftig in der Forschung die Relevanz möglicher Verschlechterungen psychomotorischer Fertigkeiten bei überdauernder Nutzung von Funktionen der Wirkweise B (hauptsächlich Level 2 und 3) berücksichtigt werden.
Die Ergebnisse der turnusmäßig alle fünf Jahre durchgeführten manuellen Straßenverkehrszählung (SVZ) werden als Tabellen mit differenzierten Kennwerten zur Verkehrsbelastung veröffentlicht. In der Verkehrsmengenkarte erfolgt durch die proportionale Darstellung der durchschnittlichen täglichen Verkehrsstärke (DTV) auf den Hauptverkehrsstraßen visuell ein flächenhafter Raumbezug. Für Autobahnen werden die ermittelten Verkehrsstärken anhand der Entwicklung an den automatischen Dauerzählstellen jährlich fortgeschrieben. Für eine derartige Fortschreibung im nachgeordneten Straßennetz war die Datengrundlage bisher nicht ausreichend. Durch die Fortführung der bei der SVZ 2015 erstmals zugelassenen Kfz-Erhebung mit Seitenradargeräten kann diese Lücke zukünftig geschlossen werden. Ziel ist u. a. die Ableitung regionsbezogener Indikatoren zur Verkehrsentwicklung.
Die Level kontinuierlicher Fahrzeugautomatisierung sind unter Fahrerassistenzexperten weithin bekannt und erleichtern das Verständnis. Sie können aber nicht Fahrzeugautomatisierung insgesamt zufriedenstellend beschreiben: Insbesondere temporär intervenierende Funktionen, die in unfallnahen Situationen eingreifen, können offensichtlich nicht nach dem Level kontinuierlicher Fahrzeugautomatisierung beschrieben werden. Diese beschreiben nämlich die zunehmende Aufgabenverlagerung vom Fahrer zur maschinellen Steuerung bei zunehmendem Automatisierungsgrad. Notbremsfunktionen, beispielsweise, sind offensichtlich diskontinuierlich und nehmen zugleich auf intensive Weise Einfluss auf die Fahrzeugsteuerung. Sie lassen sich gerade nicht sinnvoll nach dem Level kontinuierlicher Fahrzeugautomatisierung beschreiben. Das Ergebnis kann indes nicht zufriedenstellen: Die fehlende Sichtbarkeit dieser Funktionen wird ihrer Bedeutung für die Verkehrssicherheit nicht gerecht. Daher wird hier, um ein vollständiges Bild der Fahrzeugautomatisierung zu erlangen, ein umfassender Ansatz zur Beschreibung verfolgt, der auf oberster Ebene nach Wirkweise unterscheidet. Auf dieser Basis lassen sich sowohl informierende und warnende Funktionen als auch solche, die nur temporär in unfallgeneigten Situationen intervenieren, im Detail beschreiben. Das ermöglicht es, eine eigenständige Klassifikation für unfallgeneigte Situationen zu erstellen. Dies kann für diese wichtigen Funktionen die eigenständige Sichtbarkeit herstellen, die ihrer Bedeutung gerecht wird.
Automatische Lenkfunktionen sind abgesehen von korrigierenden Lenkeingriffen entsprechend der UN-Regelung Nr. 79 bisher nur in einem Geschwindigkeitsbereich bis 10 km/h erlaubt. Die Weiterentwicklung der Technik im Bereich der Fahrerassistenzsysteme und der Automatisierung der Fahraufgabe wuerden es jedoch technisch erlauben, automatische Lenkfunktionen auch bei höheren Geschwindigkeiten einzusetzen. Neben einem Zugewinn an Komfort wird von diesen Systemen auch ein Beitrag zur Erhöhung der Verkehrssicherheit erwartet. Dieses Verkehrssicherheitspotenzial wird man jedoch nur ausschöpfen können, wenn die automatisierten Lenksysteme entsprechend gestaltet sind. Insbesondere sollten mögliche Risiken auf Grund automatischen Lenkens minimiert sein. Aus diesen Gründen laufen derzeit Arbeiten auf UNECE-Ebene, die Regelung Nr. 79 über einheitliche Bedingungen für die Genehmigung der Fahrzeuge hinsichtlich der Lenkanlage in Bezug auf automatische Lenkfunktionen (ACSF = Automatically Commanded Steering Functions) zu überarbeiten, um diese unter bestimmten Bedingungen auch bei höheren Geschwindigkeiten genehmigen zu können. Der vorliegende Beitrag reflektiert diese Arbeiten und stellt die Entwicklung der technischen Anforderungen an automatisches Lenken und der für die fahrzeugtechnischen Vorschriften vorgesehenen Testprozeduren dar.
Die Level kontinuierlicher Fahrzeugautomatisierung sind unter Fahrerassistenzexperten weithin bekannt und erleichtern das Verständnis. Sie können aber nicht Fahrzeugautomatisierung insgesamt zufriedenstellend beschreiben: Insbesondere temporär intervenierende Funktionen, die in unfallnahen Situationen eingreifen, können offensichtlich nicht nach dem Level kontinuierlicher Fahrzeugautomatisierung beschrieben werden. Diese beschreiben nämlich die zunehmende Aufgabenverlagerung vom Fahrer zur maschinellen Steuerung bei zunehmendem Automatisierungsgrad. Notbremsfunktionen, beispielsweise, sind offensichtlich diskontinuierlich und nehmen zugleich auf intensive Weise Einfluss auf die Fahrzeugsteuerung. Sie lassen sich gerade nicht sinnvoll nach dem Level kontinuierlicher Fahrzeugautomatisierung beschrieben. Das Ergebnis kann indes nicht zufriedenstellen. Die fehlende Sichtbarkeit dieser Funktionen wird ihrer Bedeutung für die Verkehrssicherheit nicht gerecht. Daher wird im Beitrag, um ein vollständiges Bild der Fahrzeugautomatisierung zu erlangen, ein umfassender Ansatz zur Beschreibung verfolgt, der sich auf oberster Ebene nach Wirkweise unterscheidet. Auf dieser Basis lassen sich sowohl informierende und warnende Funktionen als auch solche, die nur temporär in unfallgeneigten Situationen intervenieren, im Detail beschrieben. Das ermöglicht es, eine eigenständige Klassifikation für unfallgeneigte Situationen zu erstellen; dies kann für diese wichtigen Funktionen die eigenständige Sichtbarkeit herstellen, die ihrer Bedeutung gerecht wird.
Die Schwerpunkte dieses Projekts lagen in der Untersuchung der Fahrerverfügbarkeit und Müdigkeit sowie in der Herstellung natürlichen Verhaltens bei längeren hochautomatisierten Fahrten. Es konnte im Rahmen von zwei Fahrsimulationsversuchen mit 15 und 42 Probanden gezeigt werden, dass bei hochautomatisierten Fahrten von 60 Minuten Müdigkeit auftreten kann, bei Ausprägung und Zeitpunkt des Auftretens jedoch große individuelle Unterschiede bestehen. Da eine zu kleine Stichprobe sich zum Zeitpunkt der Übernahme in einem entsprechend müden Zustand befand, kann die Auswirkung von Müdigkeit auf das Übernahmeverhalten nicht abschließend beurteilt werden. Hierfür empfehlen sich für die Zukunft Studien mit einem zustandsabhängigen Versuchsdesign. Der Einsatz von natürlichen fahrfremden Tätigkeiten, mit denen die Probanden sich frei beschäftigen durften, zeigte sowohl in der Probandstudie im Fahrsimulator als auch bei einem Expertenworkshop im Realfahrzeug eine hohe Involviertheit der Probanden in die Tätigkeiten während der gesamten 60 Minuten hochautomatisierten Fahrens. Es wird vermutet, dass dies auf die hohe intrinsische Motivation und den hohen Unterhaltungswert der selbstgewählten Aktivitäten zurückzuführen ist. Es zeigte sich außerdem, dass die Wahl der Tätigkeit vom Alter der Probanden abhängig ist. Eine Fahrtdauer von 60 Minuten wurde aufgrund der Ergebnisse aus allen drei Versuchen als realistisches Zukunftsszenario eingestuft und besitzt daher eine hohe Relevanz. Sowohl für die Bewertung von Müdigkeit als auch von Ablenkung war das Blickverhalten am meisten aufschlussreich. Für die Bewertung von Müdigkeit während der Beschäftigung mit fahrfremden Tätigkeiten wird jedoch ein kopfbasiertes Blickerfassungssystem, welches in der Lage ist, den Augenöffnungsgrad zu erfassen, oder videobasierte Verhaltensbeobachtung empfohlen.