Fahrerassistenzsysteme 2018: Von der Assistenz zum automatisierten Fahren 4. Internationale ATZ-Fachtagung Automatisiertes Fahren

256 Pages·2019·11.835 MB·German-English

by  Torsten Bertram

Proceedings
Torsten Bertram Hrsg.
Fahrerassistenz-
systeme 2018
Von der Assistenz zum automatisierten
Fahren 4. Internationale
ATZ-Fachtagung Automatisiertes Fahren
Proceedings
Ein stetig steigender Fundus an Informationen ist heute notwendig, um die immer
komplexer werdende Technik heutiger Kraftfahrzeuge zu verstehen. Funktionen,
Arbeitsweise, Komponenten und Systeme entwickeln sich rasant. In immer sch-
nelleren Zyklen verbreitet sich aktuelles Wissen gerade aus Konferenzen, Tagungen
und Symposien in die Fachwelt. Den raschen Zugriff auf diese Informationen bietet
diese Reihe Proceedings, die sich zur Aufgabe gestellt hat, das zum Verständnis
topaktueller Technik rund um das Automobil erforderliche spezielle Wissen in der
Systematik aus Konferenzen und Tagungen zusammen zu stellen und als Buch in
Springer.com wie auch elektronisch in Springer Link und Springer Professional
bereit zu stellen.
Die Reihe wendet sich an Fahrzeug- und Motoreningenieure sowie Studierende,
die aktuelles Fachwissen im Zusammenhang mit Fragestellungen ihres Arbeits-
feldes suchen. Professoren und Dozenten an Universitäten und Hochschulen mit
Schwerpunkt Kraftfahrzeug- und Motorentechnik finden hier die Zusammenstel-
lung von Veranstaltungen, die sie selber nicht besuchen konnten. Gutachtern, For-
schern und Entwicklungsingenieuren in der Automobil- und Zulieferindustrie sowie
Dienstleistern können die Proceedings wertvolle Antworten auf topaktuelle Fragen
geben.
Today, a steadily growing store of information is called for in order to understand
the increasingly complex technologies used in modern automobiles. Functions,
modes of operation, components and systems are rapidly evolving, while at the
same time the latest expertise is disseminated directly from conferences, congresses
and symposia to the professional world in ever-faster cycles. This series of proceed-
ings offers rapid access to this information, gathering the specific knowledge need-
ed to keep up with cutting-edge advances in automotive technologies, employing
the same systematic approach used at conferences and congresses and presenting it
in print (available at Springer.com) and electronic (at Springer Link and Springer
Professional) formats.
The series addresses the needs of automotive engineers, motor design engineers
and students looking for the latest expertise in connection with key questions in
their field, while professors and instructors working in the areas of automotive and
motor design engineering will also find summaries of industry events they weren’t
able to attend. The proceedings also offer valuable answers to the topical questions
that concern assessors, researchers and developmental engineers in the automotive
and supplier industry, as well as service providers.
Weitere Bände in der Reihe http://www.springer.com/series/13360
Torsten Bertram
(Hrsg.)
Fahrerassistenzsysteme 2018
Von der Assistenz zum automatisierten
Fahren 4. Internationale ATZ-Fachtagung
Automatisiertes Fahren
Hrsg.
Torsten Bertram
Technische Universität Dortmund
Dortmund, Deutschland
Ergänzendes Material zu diesem Buch finden Sie auf http://extras.springer.com.
ISSN 2198-7432 ISSN 2198-7440 (electronic)
Proceedings
ISBN 978-3-658-23750-9 ISBN 978-3-658-23751-6 (eBook)
https://doi.org/10.1007/978-3-658-23751-6
Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie;
detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.
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Vorwort
Die vierte ATZ-Fachtagung „Fahrerassistenzsysteme – Von der Assistenz zum
automatisierten Fahren“ 2018 zeigt die Entwicklungen hin zum automatisierten
Fahren und die hierfür erforderlichen Kompetenzen in fünf Übersichtsbeiträ-
gen, einer Podiumsdiskussion zum Thema „Automatisiertes Fahren – technische
Entwicklungen im Spannungsfeld von Politik, Recht und Ethik“ und in sechs The-
mengebieten: Sensoren, Versicherungskonzepte, Safety und Security, Neue Meth-
oden, Anwendungen im Nutzfahrzeug und Machine Learning.
Innovative Assistenzsysteme lassen heute Fahrzeuge bereits sehen – Wahrne-
hmung der Umgebung über Sensoren –, denken – vorausschauend und situa-
tionsgerecht einen angemessenen Handlungsablauf über Situationsinterpretation,
Schlussfolgerung, Planung, Planerkennung, Kommunikation sowie Kollaboration
zu generieren – und handeln – Handlungen sicher und zuverlässig über Aktoren
ausführen –. Bei der Selbstregulation (Wahrnehmung und Interpretation, Lernen
und Schlussfolgern, Planung und Planerkennung, Kommunikation und Kollabora-
tion) kann die Künstliche Intelligenz einen bedeutungsvollen Beitrag leistet. Mit
dem Machine Learning ist dem automatisiert fahrenden Fahrzeug ein Werkzeug
gegeben, dass bei einer umfangreichen Anzahl an Messungen aus diesen Daten
komplexe Zusammenhänge erkennt. Mit zunehmender Integration der Künstlichen
Intelligenz in das automatisiert fahrende Fahrzeug wird dieses mehr und mehr
ohne menschliche Steuerung sowie Regelung und detaillierte, situationsausgeri-
chtete Programme ein vorgegebenes Ziel selbstständig und an die aktuelle Situa-
tion angepasst erreichen.
Interoperabilität ist die Grundvoraussetzung für die Einführung hoch automa-
tisierten Fahrens. Zahlreiche Diskussionen drehen sich aktuell um die Abgrenzung
von Level 3 und 4 und vor allem um die Frage, welche fahrfremden Tätigkeiten
der Fahrer im automatisierten Modus wie ausüben darf. Geschehen diese auf
dem Bildschirm des Kombiinstruments, so ist die Aufmerksamkeit des Fahrers
zur Übernahme der Fahraufgabe durch Um- bzw. Abschalten des Bildschirms
einfacher zu erreichen. Mobile Smart Devices erfordern eine andere Strategie.
Weitere Aspekte sind der Fahrer (Mensch) in der Interaktion mit dem Fahrzeug
(Maschine) sowie die damit verbundenen Interdependenzen.
v
vi Vorwort
Ein weiterer Schwerpunkt auf dem Weg zum automatisierten und fahrerlosen
Fahren liegt neben den rechtlichen Rahmenbedingungen und den neuartigen Ver-
sicherungskonzepten bei der Evaluation der automatisierten Fahrfunktionen.
Hierunter fallen nicht nur die Tests während der Entwicklung und Fahrzeugzu-
lassung, sondern auch der Verifikation sowie Validierung im Rahmen der rege-
lmäßigen technischen Überwachung sind bereits im Rahmen der Entwicklung die
erforderliche Aufmerksamkeit zu schenken.
Die ATZ-Fachtagung Fahrerassistenzsysteme 2018 hat den Stand der Entwick-
lungen im oben aufgezeigten Themenspektrum in einzelnen Punkten dokumentiert
und im Rahmen von zahlreichen Diskussionen im Kontext der Beiträge auch neue
Fragen formuliert, die die Weiterentwicklung sicherlich mit beeinflussen.
Die Tagung 2018 erbrachte wieder zahlreiche wichtige Ergebnisse auf dem
Weg vom assistierten zum automatisierten Fahren, die in den einzelnen Vortrag-
smanuskripten oder Vortragsfolien weiter ausgeführt sind. Der vorliegende Band
enthält die Beiträge, die zur Veröffentlichung freigegeben worden sind.
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Prof. h.c. Dr. h.c. Torsten Bertram
Technische Universität Dortmund
Wissenschaftliche Leitung der Tagung
Inhaltsverzeichnis
Radar for Autonomous Driving – Paradigm Shift from Mere
Detection to Semantic Environment Understanding .................. 1
Jürgen Dickmann, Jakob Lombacher, Ole Schumann, Nicolas Scheiner,
Saeid K. Dehkordi, Tilmann Giese, and Bharanidhar Duraisamy
Improving the Environment Model for Highly Automated
Driving by Extending the Sensor Range ............................ 18
Nicole Beringer
Efficient Sensor Development Using Raw Signal Interfaces ............ 30
Martin Herrmann and Helmut Schön
360° Surround View Radar for Driver Assistance
and Automated Driving ......................................... 40
Dietmar Stapel, Carsten Roch, Helgo Dyckmanns,
and Martin Mühlenberg
Overall Approach to Standardize AD Sensor Interfaces:
Simulation and Real Vehicle ...................................... 47
Carlo van Driesten and Thomas Schaller
Virtualization for Verifying Functional Safety of Highly
Automated Driving Using the Example of a Real ECU Project ......... 56
Johannes Wagner, Joachim Löchner, and Oliver Kust
Derivation and Application of an Observer Structure to Detect
Inconsistencies Within a Static Environmental Model ................ 67
Moritz Lütkemöller, Malte Oeljeklaus, Torsten Bertram, Klaus Rink,
Ulrich Stählin, and Ralph Grewe
Security in Hybrid Vehicular Communication Based on ITS G5,
LTE-V, and Mobile Edge Computing .............................. 80
Jan-Felix van Dam, Norbert Bißmeyer, Christian Zimmermann,
and Kurt Eckert
vii
viii Inhaltsverzeichnis
Automated Driving – Misunderstandings About Level 3
and Euro NCAP’s Activities in this Field ........................... 92
Andre Seeck, Elisabeth Shi, and André Wiggerich
Putting People Center Stage – To Drive and to be Driven ............. 98
Klas Ihme, Katharina Preuk, Uwe Drewitz, and Meike Jipp
Towards Positive User Experience (UX) for Automated Driving ........ 109
Guido Meier-Arendt
Systematically Generated and Complete Tests for Complex
Driving Scenarios .............................................. 115
Marc Habiger, Marius Feilhauer, and Jürgen Häring
Connected Development in Driver Assistance – Paving
the Way to Automated Driving Through Remote Validation
and Big Data Analysis ........................................... 126
Tobias Radke and Alberto Fernandez
Truck Platooning – A Pragmatical Approach ....................... 132
Stephan Kallenbach
aFAS – How to Get a Driverless Prototype on the Road? .............. 158
Patrick Jiskra, Peter Strauß, and Walter Schwertberger
CAN over Automotive Ethernet for Trailer Interface ................. 166
Andreas Goers and Sebastian Kühne
An Overview of Deep Learning and Its Applications ................. 178
Michael Vogt
Potential of Virtual Test Environments for the Development
of Highly Automated Driving Functions Using Neural Networks ....... 203
Raphael Pfeffer, Patrick Ukas, and Eric Sax
Incorporating Human Driving Data into Simulations
and Trajectory Predictions ....................................... 212
Manuel Schmidt, Carlo Manna, Till Nattermann,
Karl-Heinz Glander, and Torsten Bertram
Deep Learning-Based Multi-scale Multi-object Detection
and Classification for Autonomous Driving ......................... 233
Maximilian Fink, Ying Liu, Armin Engstle,
and Stefan-Alexander Schneider
Tagungsbericht ................................................ 243
Mathias Heerwagen
Autorenverzeichnis ............................................. 247
Radar for Autonomous Driving – Paradigm
Shift from Mere Detection to Semantic
Environment Understanding
Jürgen Dickmann(*), Jakob Lombacher, Ole Schumann,
Nicolas Scheiner, Saeid K. Dehkordi, Tilmann Giese,
and Bharanidhar Duraisamy
Daimler AG, Sindelfingen, Germany
[email protected]
1 Introduction
The challenges for sensors and their correlated perception algorithms for driver-
less vehicles are tremendous. They have to provide more comprehensively than ever
before a model of the complete static and dynamic surroundings of the ego-vehicle
to understand the correlation of both with reference to the ego-vehicle’s movement.
For dynamic objects, this means that radar has to provide the dimension and complete
motion state as well as the class information, in highway, rural, and inner city sce-
narios. For the static world, new algorithm schemes have to be developed to enhance
the shape representation of an object by image like semantics. In order to generate
the necessary information, radar networking for 360° coverage have to be reinvented.
Radar data processing toolchains have to be revolutionized by applying artificial intel-
ligence and advanced signal processing in a synergetic manner.
The paper will provide an overview of state-of-the-art automotive radar usage,
deduces future requirements for highly automated driving and will present recent
advances in radar based environmental perception.
1.1 The History of Automotive Radar Answers the Question:
“Why Radar?”
Automotive radar has already reached a market penetration that leads to several tens
of million units used. It has grown up to a status where it has found its way into nearly
all car manufacturers portfolio in the world. They are used in all vehicle types: from
premium vehicles to even the smallest sedan platforms and from vans up to heavy
trucks and travel busses. With the introduction of the collision prevention assist®,
radar sensors have become even standard equipment in passenger cars [1]. The major
reason for the success story of automotive radar is its physical principle that offers
unique performance features at reasonable costs. Among others, they are independent
from environ mental factors like illumination and weather conditions, are capable of
© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019
T. Bertram (Hrsg.): Fahrerassistenzsysteme 2018, Proceedings, S. 1–17, 2019.
https://doi.org/10.1007/978-3-658-23751-6_1