Anticipation Assistance For Drivers

226 Pages·2012·17.01 MB·English

Lehrstuhl für Mensch-Maschine-Kommunikation
Technische Universität München
Anticipation Assistance For Drivers
Florian Ulrich Laquai
Vollständiger Abdruck der von der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
der Technischen Universität München zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktor-Ingenieurs (Dr.-Ing.)
genehmigten Dissertation.
Vorsitzender: Univ.-Prof. Dr.-Ing., Dr.-Ing. habil. Erwin Biebl
Prüfer der Dissertation: 1. Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Gerhard Rigoll
2. Univ.-Prof. Gudrun J. Klinker, Ph.D.
Die Dissertation wurde am 05.05.2014 bei der Technischen Universität München eingereicht und
durch die Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik am 25.11.2014 angenommen.

Meinem Großvater
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Acknowledgments
Suchaprojectisnottheoutcomeofasingleperson’seffort,insteadmanypeoplecontribute
to it in many ways. First of all I would like to thank Prof. Gerhard Rigoll for the possibility
to work at the Chair for Human Machine Communication which was a truly outstanding
experience for me. Also I am very grateful that my former supervisor Dr. Markus Ablass-
meier "rescued" my diploma thesis by introducing me to the domain of automotive User
Interfaces. It was also his effort and that of my friend and colleague Dr. Tony Poitschke
that I could pursue what I love to do as a research assistant.
TheinitialopportunitytoworkonthistopicwasprovidedbytheISPAproject(Intelligent
Support for Prospective Action) which was funded by BMW Forschung und Technik. In
this project I had the opportunity to work in an extremely talented team together with
Dipl.-Inf. Univ. Markus Duschl, Dr. phil. Kerstin Duschl and Dr. rer. nat. Darya Popiv.
I also would like to thank the ERES department (especially Andreas Zimmermann and
Qing Zhou) of MAN Truck and Bus for supporting my studies by providing a 480 hp truck
to me and the BMW AG for providing their test track free of charge. Both companies did
this with the least possible administrative effort which shows their true will to support
scientificresearch. ThecarmockupfortheCAVEdrivingsimulatorwasgenerouslydonated
by Ident Technology AG (now part of Microchip Technology Inc.).
Many more people contributed by either being the backbone of the institute (Heiner
Hundhammer, Peter Brand, Melitta Schubert and Martina Römpp), fun-to-work-and-
grill-with colleagues (Dr. - Ing. Tony Poitschke, Dr. - Ing. Markus Ablassmeier, Dr.
Matthias Schneider, Philipp Tiefenbacher, Mohammadreza Babaee, Simon Schenk and
Nicolas Lehment) or great students (Claudio Gusmini, Christoph Maßmann, Hans-Peter
Zobl, Fabian Bumberger, Werner Tschöpe, Tong Lin, Georgi Kirev, Thomas Kontschinsky,
Andreas Petermüller, Fabian Chowanetz, Benedikt Scheller and Christoph Wierer).
Finally I could not have reached this point without the constant backing of my whole
family, my parents, parents-in-law and especially my grandfather who never completed his
almost finished dissertation. My utmost gratefulness goes to the most important persons
in my life, my wife Susanne and our children Klara, Jakob and Franziska. Thank you for
being there.
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Abstract
ThisworkaddressesseveralaspectsrelatedtothedevelopmentofananticipatoryAdvanced
Driver Assistance Systems (ADAS). First relevant traffic situations are identified and the
requirements related to timing and needed information are analyzed. This shows that the
onlytechnologythatcanfillthegapbetweenlong-rangetrafficinformationandshort-range
environment perception is Car2X Communication (C2XC). Together with cooperative
perception it is possible to observe a large area and even capture vehicles which are not
part of the C2XC network.
On this basis several variants of an anticipatory assistance system are developed which
support drivers especially in longitudinal control of their vehicle. The Human Machine
Interfaces (HMIs) can be divided into two classes: contact-analog Head-Up Display (HUD)
concepts and Light Emitting Diode (LED) cluster based abstract displays. These systems
are evaluated using non-interactive video experiments, an immersive stereoscopic driving
simulator and a real vehicle. All variants proved that they induce an earlier and smoother
speed reduction which leads to improved safety, fuel economy and traffic flow.
In order to have an adequate driving simulation environment available for anticipation-
related experiments, an immersive stereoscopic simulator in a Cave Automatic Virtual
Environment (CAVE) is developed. It serves as a basis for driving experiments in which
also the car following behavior related to cars other than the direct leading car is recorded.
The data from these experiments serves for the development of a new Car Following
Model(CFM)basedonthewidelyusedIntelligentDriverModel(IDM)byKestingetal. (see
[KTH10]). One variant of it extends the IDM with more human behavior such as reaction
timesandmisjudgmentsrelatedtoobstacledistancesandincludesanimplementationofthe
anticipatory assistance. The other version contains a larger extension with the development
of the Behavior Map that enables the CFM to use multi-anticipation. This results in more
realistic behavior in complex scenes as not only the direct leading vehicle is taken into
accountbutallvehiclesin alargerareaaroundthe egovehicle. Trafficsimulations withthis
CFM show that the positive effects of anticipation support can also be repeated in larger
scenarios with varying penetration rates of the assistance system.
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Zusammenfassung
Diese Arbeit beschäftigt sich mit verschiedenen Aspekten rund um die Entwicklung von
vorausschauenden Fahrerassistenzsystemen. Zunächst werden relevante Verkehrssituatio-
nen identifiziert und die zeitlichen Anforderungen sowie die benötigten Daten analysiert.
Dies zeigt, dass die Lücke zwischen langfristigen Verkehrsinformationen und kurzfristiger
Umgebungserfassung nur durch den Einsatz von Car2X Communication (C2XC) gefüllt
werden kann. Zusammen mit kooperativer Perzeption ist es möglich, ein großes Gebiet zu
überwachen und sogar Fahrzeuge zu erfassen, die nicht Teil des C2XC - Netzwerks sind.
Auf dieser Basis werden mehrere Varianten von Systemen mit vorausschauender As-
sistenz entwickelt, die den Fahrer vor allem in der Längsführung unterstützen. Die
entwickelten Systeme können in zwei Klassen unterteilt werden: kontaktanaloge HUD
Anzeigen und auf LED Modulen basierende Anzeigen. Diese werden in nicht-interaktiven
Videoexperimenten, einem immersiven stereoskopischen Fahrsimulator und einem Real-
fahrzeugentwickeltundevaluiert. AlleVariantenkonnteneinefrühereundgleichmäßigere
Geschwindigkeitsreduktion herstellen, die zu erhöhter Sicherheit, niedrigerem Kraftstof-
fverbrauch und verbessertem Verkehrsfluss führt.
Um eine adäquate Fahrsimulation für Experimente im Bereich vorausschauender As-
sistenz zu haben, wird ein immersiver stereoskopischer Fahrsimulator für eine CAVE
entwickelt. Er dient als Basis für Experimente, in denen das Folgeverhalten nicht nur zum
direkten Vordermann sondern allen umgebenden Fahrzeugen analysiert werden kann.
Mit den Daten aus diesen Experimenten wird ein neues Fahrzeugfolgemodell auf der
Basis des IDM von Kesting et al. (siehe [KTH10]) aufgebaut. Eine Variante erweitert das
IDM um weitere menschliche Eigenschaften, wie beispielsweise mehrere Reaktionszeiten
und Fehleinschätzungen von Hindernisabständen, und bindet die Funktion des vorauss-
chauenden Assistenzsystems ein. Die andere Variante enthält eine größere Erweiterung mit
der Entwicklung der Behavior Map, die Multi-Antizipation ermöglicht. Dies resultiert in
realistischerem Verhalten vor allem in komplexeren Verkehrsszenarien, da nicht nur der di-
rekteVordermann,sondernalleFahrzeugeineinemgrößerenBereichumdasEgo-Fahrzeug
in die Geschwindigkeitswahl miteinbezogen werden. Verkehrssimulationen mit diesem
Fahrzeugfolgemodell zeigen, dass die positiven Effekte der Antizipationsunterstützung
auch in größeren Szenarien mit variierendem Ausstattungsgrad wiederholt werden können.
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