Today, both in-vehicle human drivers and automated driving systems (ADS) can be in charge of driving the vehicle. In addition, in the near future, it will be possible to drive a vehicle equipped with Level 4 or Level 5 ADS from a remote position, or to provide information to such a vehicle from a remote position. This new form of vehicle motion control is known as teleoperation. In 2021, Germany has introduced the possibility to provide information to a Level 4 or Level 5 ADS-equipped vehicle: According to the German Road Traffic Act (StVG), this so-called remote assistance is performed by the technical supervisor within the meaning of §1d (3) StVG. At the time of writing this report, the direct influence on the execution of vehicle motion control, i.e. remote driving, is not legally regulated yet, and has only been possible in the context of individually authorised test drives in public road traffic. Remote driving covers a wide range of potentially possible future use cases: Examples are the distribution of car-sharing vehicles in public place via remote driving, or transporting goods via remote driving as "hub-to-hub" transport, and much more. It is also conceivable that remote driving adds value to Level 4 or Level 5 ADS-equipped vehicles when they are provided with remote driving to drive through complex trip sections that the ADS cannot handle yet. This technical report formulates open research questions relevant to remote assistance and remote driving. For a socially accepted, safe introduction of this new form of vehicle motion control, the functionally reliable design of the vehicle technology is essential. Furthermore, it is crucial that the respective task that is to be performed remotely, can be well performed by a person from a distance, and that this person has appropriate skills and fitness to drive for the tasks to be performed. The connection via communication technology between the vehicle and the workstation is a constitutive component of teleoperation, and as such, is also focus of this report. This results in five focus areas into which this report is divided.

Erweiterte Fahrerassistenzsysteme (ADAS) gewinnen in der Fahrzeugentwicklung immer mehr an Bedeutung. Insbesondere bei Nutzfahrzeugen führt dies zu mehr Sicherheit, mehr Komfort für den Fahrer und geringeren Gesamtbetriebskosten. Die derzeit auf dem Markt befindlichen Systeme zielen auf SAE Level 2 mit teilautomatisierten Fahrfunktionen ab. Zukünftige Lkw-Designs werden höhere Automatisierungsgrade anstreben. In diesem Zusammenhang ist die Kenntnis des Reibwertpotenzials zwischen der Straßenoberfläche und den Fahrzeugreifen sowie die anschließende Anpassung automatisierter Fahrfunktionen von entscheidender Bedeutung für eine sichere Längs- und Querführung von Fahrzeugen im Allgemeinen. In vorangegangenen Forschungsprojekten wurde ein zuverlässiges und funktionales Verfahren zur ursachenbasierten Reibwertpotenzialschätzung für Pkw entwickelt (Müller et al., 2017; Müller et al., 2019). Unfälle, die durch Straßenglätte verursacht werden, machen einen erheblichen Anteil am Gesamtunfallgeschehen aus. Mit Hilfe einer detaillierten Analyse von Unfalldaten konnte gezeigt werden, dass das System ein großes Potenzial zur Unfallvermeidung hat. Dies gilt auch für Lkw-Unfälle (Müller et al., 2021). Die Methode selbst ist fahrzeugunabhängig, jedoch an Pkw und deren Fahrdynamik angepasst. Im Rahmen des von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) finanzierten Forschungsprojekts "Prognose des Reibungspotenzials bei schweren Nutzfahrzeugen (> 12 t)" wird die Abschätzung des Reibungspotenzials weiterentwickelt und für schwere Nutzfahrzeuge angepasst. In diesem Bericht werden verschiedene Ergebnisse aus realen Fahrversuchen, die Methode der Reibwertpotenzialschätzung im Allgemeinen, sowie eine Betrachtung des möglichen Einsatzes für zukünftige Lkw-Fahrerassistenzfunktionen vorgestellt. Das maximal nutzbare Reibwertpotenzial wird durch Bremsmanöver innerhalb des ABS-Regelbereichs bei Geradeausfahrten auf horizontalen Straßenabschnitten ermittelt. Alle Reibwertpotenzialmessungen werden parallel mit einem Sattelzug-Lkw und einem Pkw durchgeführt, um einen permanenten Vergleich zwischen beiden Fahrzeugen zu ermöglichen. Zusätzlich zu den fahrzeugeigenen Sensoren sind beide Versuchsfahrzeuge mit entsprechender Messtechnik zur Aufzeichnung der Beschleunigung und weiterer Umweltdaten ausgestattet. Zunächst werden erste Untersuchungen auf einer Teststrecke durchgeführt, um den Einfluss unterschiedlicher Beladungszustände und verschiedener Ausgangsgeschwindigkeiten auf das maximal nutzbare Reibwertpotenzial zu ermitteln. Weitere Messungen werden auf verschiedenen bewässerten Oberflächen durchgeführt. Anschließend werden Reibwertpotenzialmessungen unter realen Fahrbedingungen auf öffentlichen Straßen in Brandenburg durchgeführt. Über einen Zeitraum von mehr als einem Jahr wird von der TU Berlin und der IAV eine umfangreiche Reibwertdatenbank aufgebaut. Das Ziel ist es dabei möglichst alle Witterungsbedingungen eines Jahres zu berücksichtigen. Vergleichbare Messungen zwischen Pkw und Lkw in einem solchen Umfang sind aus der aktuellen Literatur nicht bekannt. Es wird daher ein ursachenbasierter Ansatz zur Reibwertpotenzialschätzung entwickelt, welcher zuverlässige Ergebnisse liefert und im Echtzeitbetrieb eingesetzt werden kann. Der Kern dieser Methode basiert auf der Abschätzung des Straßenzustandes unter ausschließlicher Verwendung externer Wetterdaten, die eine Reibwertpotenzialvorhersage für den Bereich um das Ego-Fahrzeug gewährleisten. Spezifische Anpassungen des Algorithmus ermöglichen die Übertragbarkeit für die Anwendungen im Schwerlastverkehr. Die Ergebnisse umfassen verschiedene Analysen der Effektivität des Systems, wobei der Schwerpunkt auf der Quantifizierung seiner Zuverlässigkeit und Genauigkeit für den Versuchs-Lkw liegt.

This project report describes an investigation into the influence powered trailers may have on the driving dynamics of vehicle combinations compared with non-powered trailers. Theoretical reasoning suggests that a destabilizing effect on the towing vehicle around the yaw axis may result in particular from shear forces and longitudinal forces with a pushing effect, which are transferred from the trailer to the coupling while, in contrast, longitudinal forces with a pulling effect are generally expected to have a stabilizing effect. Due to the application of the same driving force to the wheels on both sides of the trailer as long as there is always a resulting tractive force, the drive system is not expected to influence the shear force at the trailer coupling. Bearing this in mind, trailers with a symmetrical driving force that is lower than the driving resistance force of the trailer do not have a significant negative impact on the dynamics of the vehicle combination. As the required tractive effort of the towing vehicle is lower when the trailer is powered, the driveability of the vehicle combination is expected to improve. To verify these two assumptions, the stability at high speeds and the swerving behaviour were identified as decisive criteria and were assessed by performing a standard defined steering impulse test and a standard double lane change manoeuvre respectively. In addition, the expected lateral forces were quantified by means of simple equations for trailers with and without active drive. The theoretical considerations were confirmed in driving tests. A slightly reduced sway control and characteristic speed were found in one of the two trailers when an axle was powered; no relevant differences were found in the other trailer. Driveability was not found to be worse for either of the trailers with active drive compared to the same trailers without active drive; in one trailer, driveability was found to have improved significantly when the drive was active. The simple equations to quantify the lateral forces were confirmed by measurements. Based on the results, vehicle safety is not considered to be compromised if powered trailers are designed so that the driving forces are distributed evenly between both wheels and the trailers do not push the towing vehicle. Uneven distribution of the driving forces could be used for active stabilization; however, as torque vectoring was not available in the vehicles, no such assumptions could be established and tested.

Auf Grund der positiven Wirkung von ABS, ist dieses seit Januar 2017 in der Europäischen Union bei Motorrädern über 125 cm³ gesetzlich vorgeschrieben. Einen zusätzlichen Sicherheitsgewinn bei Kurvenbremsungen soll das, erstmals im Jahr 2013 vorgestellte, Kurven-ABS bieten. Das Ziel dieser Studie war es, mögliche Vorteile des Kurven-ABS gegenüber konventionellem ABS anhand von Fahrversuchen durch Motorradfahrer und Motorradfahrerinnen unterschiedlichen Alters, Geschlechts und Fahrerfahrung zu beurteilen. Die Meinungen zu Kurven-ABS der motorradfahrenden Bevölkerung wurden, anhand von Fokusgruppen und einer Online-Befragung, untersucht, wobei die Fokusgruppen als Vorbereitung für die Online-Befragung dienten Die Online-Befragung ermöglichte ein breites Meinungsbild der motorradfahrenden Bevölkerung in Bezug auf das Kurven-ABS einzufangen. Für die Studie wurden Fahrmanöver und ein Versuchsablauf entwickelt. Die Fahrmanöver wurden so aufgebaut, dass sie den Testpersonen größtmögliche Sicherheit boten aber dennoch Messdaten von Vollbremsungen, während der Kurvenfahrt erhoben werden konnten. Für die Aufzeichnung der fahrdynamischen Daten, wurde eine KTM 790 Duke entsprechend ausgerüstet. Durch einen, am Lenker für die Versuchspersonen sichtbar montierten, Schalter konnte entweder das Kurven-ABS oder das konventionelle ABS aktiviert werden. Die durchgeführte Online-Befragung zeigte, dass die Mehrheit der Motoradfahrer und Motoradfahrerinnen dem Kurven-ABS positiv gegenüberstand. Über 90% waren der Meinung, dass das Kurven-ABS dazu beitragen könnte, Motorradunfälle zu verhindern und drei Viertel der Befragten gaben an, dem System zu vertrauen. Obwohl jeder der 55 Versuchspersonen es ermöglicht wurde, sich an die persönliche Wohlfühlgrenze, bezogen auf die Durchführung von Vollbremsungen während der Kurvenfahrt, heranzutasten, wurde bei einem Großteil der Bremsungen das Kurven-ABS nicht genutzt. Ab einer Schräglage von 20° und darüber wurde ein Eingriff des Kurven-ABS festgestellt. Da die Bremsdruckmodulation des Kurven-ABS, zu einem früheren Zeitpunkt und bei einem niedrigeren Bremsdruck erfolgt als die des konventionellen ABS, war der Geschwindigkeitseinbruch des Vorderrades verringert. Nach dem Beginn der Bremsdruckmodulation erfolgte beim Kurven-ABS ein flacherer Anstieg des modulierten Bremsdruckes am Vorderrad, als dies beim ABS der Fall war. Obwohl, während der Bremsung, die Aufstelltendenz (Maximalwert der Rollrate) durch die kurvenadaptive Bremsdruckmodulation des Kurven-ABS verringert war, konnte der vorgegebene Kurvenradius (Bodenmarkierung) nicht besser gehalten werden. Es konnte keine Verkürzung des Bremsweges aufgrund des Kurven-ABS ermittelt werden. Die mittlere Bremsverzögerung mit Kurven-ABS war niedriger als mit ABS. Es konnte keine stärkere Betätigung der Vorderradbremse mit Kurven-ABS festgestellt werden. Die Testpersonen stellten vor Bremsbeginn das Motorrad aktiv auf. Es wurde bei Bremsungen mit Kurven-ABS jedoch ein geringeres Aufstellen des Motorrades vor Bremsbeginn erkannt. Die Ergebnisse der Fahrversuche zeigen deutlich, dass die Schräglage beim Durchfahren der Kurve, nicht mit der Schräglage zu Beginn der Bremsdruckmodulation eines ABS oder Kurven-ABS gleichgesetzt werden kann. Im Vergleich zur Schräglage bei Kurvendurchfahrt waren die Schräglagen zu Beginn der Bremsdruckmodulation im Median um 40% bis 50% geringer. Vor Bremsbeginn wurde bei 98% der Bremsungen des Fahrmanövers Kuppe eine Schräglage von zumindest 20° und darüber festgestellt. Zu Modulationsbeginn war der Anteil an Bremsungen ohne Eingriff (weder ABS noch Kurven-ABS) größer als der Anteil an Bremsungen, bei denen die Schräglagengrenze des Kurven-ABS erreicht wurde (17%). Bei wiederholter Teilnahme an den Fahrversuchen konnte bei den Testpersonen kein Lerneffekt hin zu größeren Schräglagen festgestellt werden. Die Ergebnisse der Fahrversuche zeigen, dass das personenabhängige Fahrverhalten besonders berücksichtigt werden muss. Insbesondere das Bremsverhalten und das Aufstellen des Motorrades durch die Motorradfahrerinnen und Motorradfahrer waren von großer Bedeutung. Die Einflüsse dieser Faktoren auf eine Vollbremsung bei einer Kurvendurchfahrt und auf den Eingriff des Kurven-ABS bzw. ABS sind nicht von der Hand zu weisen. Zusammenfassend konnte, auf Basis der durchgeführten Fahrversuche, kein wesentlicher Vorteil des Kurven-ABS gegenüber des ABS bei Kurvenbremsungen festgestellt werden. Dies bezogen auf Testpersonen unterschiedlichen Alters, Geschlechtes und Fahrerfahrung.

Die Rekonstruktion von Verkehrsunfällen ist ein zeitaufwändiger Prozess, der so objektiv wie möglich verlaufen sollte. Die Unfallrekonstruktion ist von den verfügbaren Informationsquellen, sich daraus ergebenden Anknüpfungstatsachen sowie dem Erfahrungsschatz des Rekonstrukteurs abhängig. Das Forschungsprojekt untersucht auf Basis von Daten der German In-Depth Accident Study (GIDAS), welche Verbesserungen der GIDAS- Unfallrekonstruktion durch Erhebung zusätzlicher Anknüpfungstatsachen zu erwarten sind und ob die Unfallrekonstruktion durch Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) optimiert werden kann. Zunächst wurde das Vorgehen in der Rekonstruktion von Verkehrsunfällen im Rahmen des GIDAS- Projektes analysiert. In Abhängigkeit der derzeit verfügbaren Informationsquellen wurden sieben verschiedene Rekonstruktionsvarianten gefunden, für die während der Projektlaufzeit Beispielfälle von erfahrenen GIDAS-Rekonstrukteuren bearbeitet wurden. Diese Fälle bildeten die Basis für eine spätere KI-Potenzialabschätzung. Die Untersuchung derzeit in GIDAS standardmäßig erhobener Informationsquellen und der sich daraus ergebenden Anknüpfungstatsachen ergab, dass aktuell für die Bestimmung von etwa der Hälfte der bisherigen Anknüpfungstatsachen nur eine Informationsquelle vorhanden ist. Unter Einbeziehung neuer Informationsquellen, die zur Verbesserung der Rekonstruktion analysiert wurden, konnte dieser Anteil auf ein Viertel reduziert werden. Anhand der drei beispielhaft gewählten neuen Informationsquellen Event Data Recorder (EDR), Reibwertschätzung (NIRA-Board (NIRA dynamics, 2022)) und Videos von Verkehrsüberwachungskameras wurde für exemplarische Verkehrsunfälle eine Abschätzung des Mehrwertes der zusätzlichen Erhebung dieser neuen Informationsquellen durchgeführt. Im Ergebnis ermöglichen neue Informationsquellen schon vorhandene GIDAS-Kodierungen zu präzisieren oder sogar vorher unbekannte Parameter zu erfassen. Die derzeit in GIDAS verwendeten Variablen für Toleranzangaben im Rekonstruktionsprozess und ihre Verwendungshäufigkeit waren Teil einer weiteren Analyse. Darauf aufbauend wurde die Genauigkeit der Angabe von rekonstruierten Bewegungsparametern untersucht und für einen Teil der im Projektzeitraum rekonstruierten Unfälle der relative Fehler der Kodierungen für Geschwindigkeitswerte in den verschiedenen Phasen eines Unfalls analysiert. Im Ergebnis zeigt sich, dass Geschwindigkeitsangaben der In-Crash-Phase bei Auslaufbeginn die größten relativen Fehler haben. Die Analysen zum derzeitigen GIDAS- Rekonstruktionsprozess wurden mit einer Befragung von Rekonstrukteuren abgeschlossen, durch die subjektive Beurteilungsfehler im Rekonstruktionsprozess herausgearbeitet wurden. Zwischen den rekonstruierenden Personen ergaben sich teilweise große Unterschiede in der Variablenbestimmung. Ein GIDAS-Teildatensatz von 1837 Pkw-Pkw- Unfällen ermöglichte grundlegende Betrachtungen für die Prüfung, ob die Verkehrsunfallrekonstruktion durch KI-Methoden effizienter und mit weniger Toleranzen behaftet durchgeführt werden kann. Fünf verschiedene Modelle des maschinellen Lernens wurden trainiert und evaluiert. Bei der Anwendung auf einen GIDAS-Testdatensatz zeigte sich, dass das CatBoost-Modell die höchste Vorhersagegenauigkeit für die Parameter Ausgangsgeschwindigkeit v0, Kollisionsgeschwindigkeit vk, vektorielle Geschwindigkeitsdifferenz delta-v und den Energy-Equivalent-Speed (EES) hatte. Dass KI-Anwendungen einen potenziellen Nutzen für die Unfallrekonstruktion haben, wurde durch Ergebnisse für zwanzig Beteiligte der im Projektzeitraum rekonstruierten Pkw-Pkw-Unfälle deutlich. Bei zwölf beteiligten Pkw (60%) weist die Vorhersage der Ausgangsgeschwindigkeit eine Abweichung von maximal 20% zum vom Rekonstrukteur festgelegten Wert auf; vier Beteiligte (20%) haben maximal nur 10% Abweichung. Die vorhergesagte Ausgangsgeschwindigkeit liegt für fünf Beteiligte (25%) innerhalb des vom Rekonstrukteur angegebenen Toleranzbereichs, der für diese Beteiligten Abweichungen bis zu 20% zulässt. Bei der Arbeit mit den KI-Modellen wurden Schwächen deutlich, deren Ursprung in der relativ kleinen Trainingsdatenmenge vermutet wird. Die entstandenen KI-Modelle sind daher als Ausgangspunkt für den iterativen Prozess der Implementierung und Integration von KI in der Unfallrekonstruktion einzuordnen.