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Modellierung des Fahrerverhaltens zur Provokation von kritischen oder atypischen Simulationsszenarien für Hochautomatisierte Fahrfunktionen

In zukünftigen Mobilitätslösungen für den Individualverkehr gewinnt die Automatisierung der Fahraufgabe immer stärker an Bedeutung. Dies kann einerseits auf wirtschaftliche Gründe zurückgeführt werden. So lassen sich durch hochautomatisierte Fahrfunktionen verschiedene Anwendungsfälle ableiten, wodurch der Markt entsprechend wächst. Andererseits soll durch den erhöhten Automatisierungsgrad die Sicherheit im Straßenverkehr steigen. Verschiedene Statistiken zeigen, dass in über 90% der Fälle menschliches Versagen als Unfallursache gilt. Um die Anzahl an Unfällen im Straßenverkehr weiter zu reduzieren, soll dem Menschen die Fahraufgabe abgenommen werden. Im Vergleich zu Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) ist das Testen und Freigeben hochautomatisierter Fahrfunktionen komplexer und der Testaufwand deutlich erhöht. Mit wachsendem Automatisierungsrad werden die zu beherrschenden Situationen vielfältiger und komplexer. Zudem werden die Funktionen im offenen Verkehrsraum ausgeführt, sodass die Systeme unzählige Situationen mit anderen Verkehrsteilnehmern bewältigen müssen. Das Absichern und Freigeben hochautomatisierter Fahrfunktionen stellt für die Automobilhersteller große Herausforderungen dar. Das Erproben derartiger Systeme ist ohne unterstützende Tests in einer virtuellen Umgebung aufgrund wirtschaftlicher Betrachtungen, technologischer Restriktionen oder aus Sicherheitsgründen nicht umsetzbar. Daher werden für die sinnvolle Anwendung von Verkehrssimulationen neue Konzepte benötigt.
Unter Anwendung einer Verkehrssimulation sollen Situationen generiert und identifiziert werden, unter welchen die hochautomatisierte Fahrfunktion nicht ordnungsgemäß funktioniert. Dabei soll die Funktion in der virtuellen Welt in Unfall- oder Beinaheunfall-Situationen gebracht werden, welche physikalisch möglich sind. Aus diesem Grund soll in der Simulation nicht explizit realistischer Verkehr modelliert werden, bei dem es selten zu Unfall- oder Beinaheunfall-Situationen kommt. Vielmehr sollen vermehrt Situationen generiert werden, welche zu Unfällen führen können. Dies soll durch die Modellierung eines Fehlermodells für Fahrerverhaltensmodelle erreicht werden. Ziel ist hierbei, auf Basis von Unfalluntersuchungen der AARU, dem simulierten Fahrer in der virtuellen Welt ähnliche Fehlerverhaltensweisen beizubringen wie sie der reale Mensch im Straßenverkehr besitzt.
Projektleitung:
Prof. Dr.-Ing. Reinhard German, Dr.-Ing. Anatoli Djanatliev, Dipl.-Ing. Hoffmann, Peter

Beteiligte:
Huber, Bernd M.Sc.

Laufzeit: 1.12.2016 - 1.12.2019

Förderer:
Audi AG

Mitwirkende Institutionen:
Audi AG
AARU (Audi Accident Research Unit)

Kontakt:
Djanatliev, Anatoli
Telefon +49 9131 85 27099, Fax +49 9131 85 27409, E-Mail: anatoli.djanatliev@fau.de
Publikationen
Huber, Bernd ; Sippl, Christoph ; Djanatliev, Anatoli ; German, Reinhard: Improving virtual development and validation of ADAS and fully automated vehicles. In: DSC 2017 (Veranst.) : Proceedings of the Driving Simulation Conference 2017 EuropeVR (Driving Simulation Conference 2017 EuropeVR Stuttgart, Germany 06.-08.09.2017). 2017, S. ???.
Ammon, Lorenz ; Huber, Bernd ; Hübler, Florian ; Berndt, Rüdiger ; Schellenberg, Sebastian ; Schneider, Vitali: An Energy Demand Model for the Microscopic Simulation of Plug-In-Hybrid Vehicles. In: IEEE (Hrsg.) : Proceedings of the 2016 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC 2016) (2016 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo Michigan 27.-29.06.2016). 2016, S. -.
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