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© VIRTUAL VEHICLE
COMET K2 Competence Center - Initiated by the Federal Ministry of Transport, Innovation & Technology (BMVIT) and the
Federal Ministry of Science, Research & Economics (BMWFW). Funded by FFG, Land Steiermark and Steirische Wirtschaftsförderung (SFG)
Herausforderungen in der Entwicklung von hochautomatisierten Systemen in Transport und Verkehr Dr. Michael Stolz, Dr. Daniel Watzenig
Virtual Vehicle
OVN 8. Navigation Get-together 04/2016
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Automatisiertes Fahren
Motivation
Entwicklungs-Trends
Herausforderungen
Handlungsfelder
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together
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Motivation Motivation
Entwicklungs-Trends
Herausforderungen
Handlungsfelder
• Erwartungen
• Märkte
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Welche Erwartungen werden an ADAS gestellt ?
4
„Vision Zero“
Erhöhte Verkehrssicherheit, weniger Fahrfehler mit Unfallfolge 90% aller Unfälle haben ihre Ursache in Fahrfehlern 70% der Unfälle mit Todesfolge in DE wegen Fahrfehlern
Höhere Verkehrssicherheit
Optimierter Verkehrsfluss, bessere Nutzung der Verkehrsflächen 80% Erhöhung des Verkehrsflusses 56 Minuten pro Tag Zeitgewinn (laut US)
Effizienz-Steigerung des Verkehrs
„Zero Emission“
Reduktion von Verbrauch und Emissionen 23 bis 39% Verbesserung im Verbrauch auf der Autobahn
Reduktion der Emissionen
Verbesserung/Zugang zu Mobilität für benachteiligte, ältere oder unerfahrene Personen Demografischer Wandel
Verbessern der Mobilität im Alter
Komfortsteigerung liefert neue Innovationsimpulse
Wettbewerbsvorteil für die regionale/nationale Wirtschaft halten Innovationstreiber
Quellen:
Shladover, Steven, Dongyan Su and Ziao-Yun Lu (2012), Impacts of C-ACC on Freeway Traffic Flow, 91st Annual TRB Meeting
Atiyeh, Clifford (2012), Predicting Traffic Patterns, One Honda at a Time, MSN Auto, June 25
US Department of Transportation Highway Safety Administration (2011), Report # FHWA-PL-II-022)
Tech.AD, Conference on Automated Driving, Berlin, 2015
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together
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Die Rolle automatisierter Fahrzeuge in Zukunft?
5
CAGR:
compound annual growth rate
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13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 6
ADAS Märkte derzeit
Stk Preise/Stk
Volumen Preis/Fahrzeug
Quelle: HOCHAUTOMATISIERTES FAHREN AUF AUTOBAHNEN – INDUSTRIEPOLITISCHE SCHLUSSFOLGERUNGEN, Frauenhofer IAO
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13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 7
Wo entsteht Wertschöpfung ?
Quelle: HOCHAUTOMATISIERTES FAHREN AUF AUTOBAHNEN – INDUSTRIEPOLITISCHE SCHLUSSFOLGERUNGEN, Frauenhofer IAO
• Hoher FE-Anteil Karten-Entwicklung
• Hoher FE-Anteil Software-Entwicklung
• Hoher Anteil Zukauf Software
• Karten/Validierung bei OEM
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13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 8
Marktanteile ADAS 2014
Aggregiert und gewichtet mit dem Wertanteil der
verschiedenen Wertschöpfungsmodule ergibt
dies einen Wertanteil der Automobilhersteller in
Höhe von 26,5% und einen Wertanteil der
Zulieferindustrie in Höhe von 73,5%
Quelle: HOCHAUTOMATISIERTES FAHREN AUF AUTOBAHNEN – INDUSTRIEPOLITISCHE SCHLUSSFOLGERUNGEN, Frauenhofer IAO
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Motivation • Automatisierungsgrade
• Entwicklung Funktionen
Motivation
Entwicklungs-Trends
Herausforderungen
Handlungsfelder
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+
Automatisierungsstufen
10
[Source: SAE, 2015]
+
+
+
Mensch Fahrzeug
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© VIRTUAL VEHICLE 13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 11
Evolutionäre vs. Revolutionäre Einführung
Quelle: HOCHAUTOMATISIERTES FAHREN AUF AUTOBAHNEN – INDUSTRIEPOLITISCHE SCHLUSSFOLGERUNGEN, Frauenhofer IAO
+
+
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© VIRTUAL VEHICLE
Zusätzliche Gliederungs-Dimensionen
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 12
Low Velocity High Velocity
Structured
Traffic
Environment
Unstructured
(complex)
Traffic
Environment
Traffic Jam Highways
Parking and
Maneuvering
Urban and
Rural Roads
[Source: International Organization of Motor Vehicle Manufacturers, ITS/AD-04-14, Berlin, June 2015]
Geschwindigkeit
Kom
ple
xität
Um
feld
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© VIRTUAL VEHICLE
Roadmap ADAS
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 13
research area
longterm relevant research area
longterm relevant
research area
longterm relevant
research area
longterm relevant
* Current UN R 79 only allows corrective steering above 10 km/h (lateral assistance).
Therefore steering capability of today‘s Level 2 functions is still limited.
[Source: International Organization of Motor Vehicle Manufacturers, ITS/AD-04-14, Berlin, June 2015]
Urban and Rural
Roads
Highway
Traffic Jam
already introduced
(limited*)
already introduced
(limited*)
already introduced
(limited*)
Parking and
Maneuvering already introduced
Level 2
+
futu
re r
esea
rch
are
a
lon
gte
rm r
ele
va
nt
Level 5 Level 3
+
Level 4
midterm
relevant scenarios
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Longterm
Gens.
Automation
Gen. 2
Automation
Gen. 1
ADAS new
ADAS
established
Intervening only
in emergency
Driver Only Assisted Partial
Automation
Conditional
Automation
High
Automation
Full
Automation
0 1 2 3 4 5
ADAS Advanced Driver Assistance Systems
AEBS Advanced Emergency Braking
ESC Electronic Stability Control
ABS Antilock Braking System
LKAS Lane Keeping Assistance
FCW Forward Collision Warning
ACC Adaptive Cruise Control
Existing Low velocity in structured environment Unstructered environment
AEBS
ABS ESC AEBS LKAS
FCW ACC
Traffic Jam Ass.
Park Ass.
Highway Traf.
Jam-system
Valet Parking
System
High velocity in structured environment
Highway
System
Robot
Taxi Urban & rural
roads
Urban & rural
roads
Highway
System
Überblick Automatisierte Fahrfunktionen
[Source: International Organization of Motor Vehicle Manufacturers, ITS/AD-04-14, Berlin, June 2015]
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Motivation • Gesetzlich (Zulassung/Haftung)
• Technologisch System
• Technologisch Absicherung
Automatisiertes Fahren
Motivation
Entwicklungs-Trends
Herausforderungen
Handlungsfelder
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© VIRTUAL VEHICLE
Was sind die Herausforderungen?
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 16
Umfeld-
modellierung &
Erkennung,
Situations-
verständnis
Entscheidungs-
findung Einbindung des
Fahrers,
HMI,
Übernahme-
zeiten
Vernetzung
Infrastruktur,
Kommunikation
V2X
Testen:
Anforderungen,
Scenarios,
Methoden,
Abdeckung,
Standards
Demonstration
der Sicherheit
Ethische Fragen
Akzeptanz
Anwender
Gesetzlicher
Rahmen
Testen,
Zulassen
Betreiben
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© VIRTUAL VEHICLE
Gesetzliche Rahmenbedingungen?
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 17
Umfeld-
modellierung &
Erkennung,
Situations-
verständnis
Entscheidungs-
findung Einbindung des
Fahrers,
HMI,
Übernahme-
zeiten
Vernetzung
Infrastruktur,
Kommunikation
V2X
Testen:
Anforderungen,
Scenarios,
Methoden,
Abdeckung,
Standards
Demonstration
der Sicherheit
Ethische Fragen
Akzeptanz
Anwender
Gesetzlicher
Rahmen
Testen,
Zulassen
Betreiben
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Aktuelle Gesetzliche Rahmenbedingungen
18
Verhaltensrecht
• “Every driver shall at all times be able to control his vehicle or to guide his animals.”
• 03/2014: Traffic Safety allows a car to drive itself, as long as the system “can be overridden or switched off by the driver”. A driver must be present and able to take the wheel at any time.
VIENNA Convention &
GENEVA Convention
WP.1
• StVO‘s basieren oft auf Wiener/Genua-Konvention+UNECE, sind aber national unterschiedlich.
• Level 1 und 2 sind umsetzbar.
• Level 3, 4 und 5 werden Anpassungen erfordern.
Nationale Gesetze &
Verordnungen
• ISO 11270:2014(E) LKAS, ISO 22178:2009(E) LSF, …
• Vorschlag aus „interactIVe“ (gefördertes EU-Projekt, 7tes Rahmenprogramm): „ADF sollten jederzeit deaktivierbar sein“
Standards,
Produkthaftung
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together
Zulassungsrecht
•Automatically commanded steering function allowed only up to 10 km/h (parking maneuvers)”, beyond 10 km/h, only „corrective steering function“ is allowed (LKA)
•Neu ab 23. März 2016: “Vehicle systems … shall be deemed to be in conformity …when such systems can be overridden or switched off by the driver”
UNECE Regulation 79 on
steering equipment
WP.29 http://www.unece.org/trans/main/welcwp1.html
https://treaties.un.org/doc/Publication/CN/2015/CN.529.2015.Reissued.06102015-Eng.pdf
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© VIRTUAL VEHICLE
Haftung
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 19
• Haftung (vereinfacht)
“Halter und Fahrer haften für die Betriebsgefahr und Fahrfehler.
Der Hersteller haftet für Produktfehler.“
• Haftungsverlagerung
zunehmende Fahrzeugautomatisierung
Hersteller haften zukünftig öfter, Halter weniger
• Unfalldatenspeicher notwendig um Rechtsunsicherheit und Missbrauch vorzubeugen
• Ethische Problemstellung: „Schuld kann auch bei System liegen.“
Quelle: HOCHAUTOMATISIERTES FAHREN AUF AUTOBAHNEN, Frauenhofer IAO
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Rahmenbedingungen in den USA?
Beispiel NEVADA (Quelle Frauenhofer):
• Spezielles Kennzeichen
• Technik detailliert beschrieben und demonstriert
• Von Behörde genehmigt
• 10000 Meilen Betrieb nachgewiesen
• 2 Fahrer
• Leichtes Abschalten/Übernehmen
• Anzeige, Warnung bei Systemgrenzen,
• Datenaufzeichnung (30 Sekunden)
• Ausreichende Versicherungssumme 5MioUS$
[Source: Wikipedia, October 2015]
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together
Nicht einheitlich...
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© VIRTUAL VEHICLE
Technische Herausforderungen im Fahrzeug
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 21
Umfeld-
modellierung &
Erkennung,
Situations-
verständnis
Entscheidungs-
findung Einbindung des
Fahrers,
HMI,
Übernahme-
zeiten
Vernetzung
Infrastruktur,
Kommunikation
V2X
Testen:
Anforderungen,
Scenarios,
Methoden,
Abdeckung,
Standards
Demonstration
der Sicherheit
Ethische Fragen
Akzeptanz
Anwender
Gesetzlicher
Rahmen
Testen,
Zulassen
Betreiben
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© VIRTUAL VEHICLE
Technische Themenfelder ADAS
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 22
Daten-Fusion
Multi-sensor data
Power computing
Cognitive data
Daten-Verarbeitung und
Entscheidungsfindung
Fahrzeug
Komponenten
Sensorik
Software
Reasoning
Decision-making
Driver interface
Driver-car hand-off
Fahrzeug
Sensoren
Radar, Kamera
Lidar, GPS, Karten…
Vernetzung
V2X, DSRC, Cellular,
WiFi…
Aufhängung Lenkung
Getriebe Vortrieb Bremsen
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© VIRTUAL VEHICLE
Ego vehicle
model
Fahrzeug
Path Level (Obstacle av.,stabilization )
Ego vehicle
sensors
Low level controller
Fahrer
HMI
Informationsverarbeitung in ADAS-System
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 23
V2X
Fahrer-
Überwachung
Odometry
and Map data
Environment
sensors
Sensor fusion
Environment
model
Planning
Tactical Level (Scenario, Maneuver)
Strategic Level (Navigation)
Umwelt
Actuator abstraction
Path Level (Obstacle av.,stabilization )
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© VIRTUAL VEHICLE
Technische Herausforderungen
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 24
Fahrzeug-
Model
Fahrzeug
Path Level (Obstacle av.,stabilization )
Fahrzeug-
Sensoren
Unterlag. Regelung
Fahrer
Fahrer/Fahrzeug/Schnittstelle (Konsole)
V2X
Fahrer-
Überwachung
Odometrie &
Kartendaten
Umgebungs-
Sensoren
Sensor-Daten
Fusion
Umgebungs-
Model
Planung
Taktische Ebene (Scenario, Maneuver)
Strategie Ebene (Navigation)
Umwelt
Steller Abstraktion
Pfad Ebene (Hindernisvermeidung,
Stabilisierung )
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© VIRTUAL VEHICLE
Herausforderungen in der Entwicklung
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together 25
Umfeld-
modellierung &
Erkennung,
Situations-
verständnis
Entscheidungs-
findung Einbindung des
Fahrers,
HMI,
Übernahme-
zeiten
Vernetzung
Infrastruktur,
Kommunikation
V2X
Testen:
Anforderungen,
Scenarios,
Methoden,
Abdeckung,
Standards
Demonstration
der Sicherheit,
Ethische Fragen
Akzeptanz
Anwender
Gesetzlicher
Rahmen
Testen,
Zulassen
Betreiben
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© VIRTUAL VEHICLE
Reale Versuchsträger reichen nicht
26
Unfälle mit
Personenschaden Fahrleistung
Distanz zwischen zwei
Unfällen
Deutschland
alle Straßenfahrzeuge 300.000 7,1∙1011 km 2,0 Mio. km
Deutschland Autos 180.000 6,0∙1011 km 3,3 Mio. km
Autobahnen ~ 18.000 2,2∙1011 km 12,0 Mio. km
Für statische Relevanz (mit 95%er Sicherheit besser als von Menschen gelenkt)
laut Prof. Winner ~240 Mio km Fahrzeug-Integrationstests
d.h. 1000 Fahrzeuge ein Fahrzeugleben (250.000km) lang
Derzeitige Integrationstest in Fahrzeugen sind im Bereich von einigen hunderttausend km
[Bartels & Ruchatz, at Automatisierungstechnik 2015;63(3), p168-179]
Problematik: Zeit, Kosten und Testwiederholung bei Verbesserung
[Source: H. Winner, 6. FAS Academy Munich, 29th November 2013, based on ADAC Statistics Report, 2010 – 2012]
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together
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Motivation • Gesetzlich (Zulassung/Haftung)
• Technologisch (System/Absicherung)
Automatisiertes Fahren
Motivation
Entwicklungs-Trends
Herausforderungen
Handlungsfelder
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together
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© VIRTUAL VEHICLE
Handlungsfelder I
13.04.2016 28
Interaktion Fahrzeug / Infrastruktur
o Standards für digitale Infrastruktur (z.B. 50 Mbit/s 2018 in ganz DE)
o Verfügbarkeit hochgenauer Karten + aktuelle Echtzeit-Verkehrs-Daten
o Kommunikation mit Verkehrsführung (C-ITS, DSRC), um Services zu ermöglichen
(cloud, “fog computing”, swarm intelligence, ...)
o Testregionen
Privatheit und Sicherheit der Daten
o IT Sicherheit für Fahrzeuge (Standardisierung)
o Regelungen zum Eigentum der Daten
Regulative Rahmenbedingungen, Rechtssicherheit (international + national)
o Weitere Anpassungen bezüglich ADAS Richtung Hoch- und Vollautomatisierung
o Fahrzeug Tests, Zulassung, Instandhaltung und Überprüfung, Fahrerausbildung
o Unfalldatenspeicherung als Zulassungsvoraussetzung für HAF?
OVN 8. Navigation Get-together
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© VIRTUAL VEHICLE
Handlungsfelder II
29
Sensorik und Datenverarbeitung 360° Umfeld-Erkennung,
o Klassifikation von Objekten, Interpretation der aktuellen Fahr-Situation
o Ortung/Positionierung : Abgleich mit Landmarken aus Umfeldsensorik
Kommunikation und Vernetzung nach außen
o Infrastruktur und Verkehr, Cloud, “fog computing”, swarm intelligence
Verteilung der Daten im Fahrzeug
o Architekturen der Fahrzeug-Software (auch “system of systems”), Dynamische RTE
o High power computing, Multi/Many-Core, Echtzeit-Protokolle, hohe Bandbreite
Zuverlässigkeit
o Redundanz (sensorseitig, steuerungsseitig)
o Modularität und Standardisierung der Schnittstellen effizientes Testen
Fahrerinteraktion
o HMI, Übernahme
Entwicklungs-Methoden und –Werkzeuge für das Absichern & Testen
o finaler Nachweis der Beherrschbarkeit durch den Fahrer vor Markteinführung
o Sicherstellen von Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit
o Absicherungskonzepte
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together
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“Das Fahren von Autos ist ein Informationsproblem.
Genau das ist unser Geschäftsfeld.” Jens Redmer, Google
... für Universität und Forschungszentrum
entsteht aus diesem Informationsproblem ein
anspruchsvolles vielseitiges Forschungsfeld.
13.04.2016 OVN 8. Navigation Get-together
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Herausforderungen in der Entwicklung von hochautomatisierten Systemen in Transport und Verkehr
Dr. Michael Stolz
Univ.-Doz. Dr. Daniel Watzenig Virtual Vehicle Research Center 13.04.2016