idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
22.10.2021 10:58

Mobilität von morgen: Forschungsprojekt rückt robuste Umfeldsensoren für vollautonome Fahrzeuge in den Fokus

Jennifer Strube Stabsstelle Presse, Kommunikation und Marketing
Universität Paderborn

    Paderborner Forscher und Industriepartner arbeiten daran, die Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen autonomer Fahrzeuge gegenüber Umweltbedingungen wie Schlechtwetter oder Verschmutzung zu erhöhen, um die sichere Nutzung von automatisierten Fahrfunktionen auch bei widrigen Umwelteinflüssen zu ermöglichen.

    Kameras, Radar, Lidar, Ultraschall – moderne Autos verfügen über immer mehr Sensoren. Sie unterstützen beim Einparken, überwachen tote Winkel und helfen, den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug einzuhalten. Bei autonomen Fahrzeugen müssen die Sensoren über komfortable Hilfestellungen hinausgehen und die komplette Umgebung zuverlässig erfassen. Doch unterschiedliche Witterungsverhältnisse stellen die Technik vor große Herausforderungen. Denn: Starkes Gegenlicht, Schneefall oder dichter Nebel können dazu führen, dass Hindernisse, andere Fahrzeuge oder Personen von den Systemen zu spät oder gar nicht erkannt werden. Um die sichere Nutzung von automatisierten Fahrfunktionen auch bei widrigen Umwelteinflüssen zu ermöglichen, arbeiten Forscher des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn und des Fraunhofer-Instituts für Entwurfstechnik Mechatronik IEM mit Industriepartnern daran, die Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen gegenüber Umweltbedingungen wie Schlechtwetter oder Verschmutzung zu erhöhen. Dafür entwickeln sie virtuelle Umgebungen, in denen sie eine verlässliche Umfeldsensorik für hoch- und vollautonome Fahrzeuge testen, um diese auf Basis der Ergebnisse zu verbessern. Neben den Paderborner Wissenschaftlern sind die HELLA GmbH & Co. KGaA (Verbundkoordinator), dSPACE GmbH, RTB GmbH & Co. KG sowie Smart Mechatronics GmbH an dem im April gestarteten und vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) mit 2,81 Millionen Euro geförderten Projekt „Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen gegenüber Umweltbedingungen für hochautomatisiertes Fahren“ (rosshaf) beteiligt.

    Sicher nur bei schönem Wetter?

    Vom Fahrassistenten bis hin zu selbstfahrenden Autos: Fahrzeuge können ihre Umgebung heute mehr oder weniger umfangreich mithilfe von unterschiedlichen Sensoren wahrnehmen. Je höher die Automatisierungsstufe der Fahrzeuge – kenntlich gemacht durch die von der Society of Automotive Engineers (SAE) definierten Unterteilung in SAE-Level – desto höher die Anforderungen, die an das Auto gestellt werden. Neben einer komplexen technischen Ausstattung ist auch eine hohe Robustheit der Systeme erforderlich. Besonders die Umfeldsensorik stellt hier einen kritischen Faktor dar. „Die Umfeldsensorik ist ausschlaggebend für die Erkennung von Objekten, die sich in der Umgebung des Fahrzeugs befinden. Mit zunehmender Automatisierungsstufe steigt die Abhängigkeit der Fahrzeuge von einer jederzeit funktionierenden Sensorik“, betont Nico Rüddenklau, wissenschaftlicher Mitarbeiter der Fachgruppe „Regelungstechnik und Mechatronik“ unter der Leitung von Prof. Dr. Ansgar Trächtler am Heinz Nixdorf Institut.

    Beispielsweise finden sich Fahrzeuge des SAE-Level 3, also Fahrzeuge mit bedingter Automatisierung, mittlerweile immer häufiger auf öffentlichen Straßen. Bei ihrer Verwendung ist es allerdings zu jeder Zeit notwendig, dass der Fahrer einsatzbereit ist und die Steuerung übernehmen kann. „Das ist erforderlich, wenn bestimmte Sensoren des Fahrzeugs defekt oder gestört sind. Da diese Störungen durch Regen, Schnee oder Nebel ausgelöst werden können, sind sie besonders bei den Witterungsverhältnissen in Deutschland keine Seltenheit. Fahrzeuge des SAE-Level 5 dagegen, also vollautomatisierte, müssen allerdings immer und überall auf der Welt funktionieren, ganz ohne dass ein Eingriff durch den Insassen erforderlich wird“, so der Paderborner Wissenschaftler.

    Simulation unter Schlechtwetterbedingungen

    An dieser Stelle setzt das Projekt an. „Wir arbeiten daran, Sensoren autonomer Fahrzeuge so robust zu gestalten, dass sie für die SAE-Level 4 und 5, also für hoch- und vollautomatisierte Fahrzeuge, genutzt werden können. Mit unserem Projekt wollen wir einen Beitrag dazu leisten, solche Fahrzeuge zu entwickeln und in Zukunft auf die Straßen zu bringen", sagt Rüddenklau. Denn um automatisierte Fahrfunktionen so zu gestalten, dass sie den Anforderungen der SAE-Level 4 und 5 gerecht werden, bedürfe es noch einiger Forschungsarbeit. Um die Umfeldsensorik intensiv zu testen und optimieren zu können, bilden die Projektpartner die einzelnen Sensoren virtuell ab und simulieren sie unter Schlechtwetterbedingungen. Dafür erarbeiten sie zunächst eine Simulationsumgebung. So können bestimmte Gefahrensituationen und Unfallszenarien mit in die Untersuchung einbezogen werden, die durch reale Tests aus Sicherheitsgründen nicht erprobt werden könnten. Außerdem seien die Tests durch die Simulationen schnell umsetzbar, kosteneffizient und reproduzierbar, betont Rüddenklau.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Nico Rüddenklau, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn, Fon: +49 5251 60-6318, E-Mail: nico.rueddenklau@hni.upb.de


    Weitere Informationen:

    http://www.upb.de


    Bilder

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Verkehr / Transport
    überregional
    Forschungsprojekte
    Deutsch


     

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).